Capítulo 6: Métricas e Análise de Desempenho de GPU

Analisar e otimizar o desempenho de aplicações GPU é crucial para alcançar alta eficiência e utilização dos recursos de hardware da GPU. Neste capítulo, exploraremos as principais métricas de desempenho da GPU, ferramentas de perfil e otimização, técnicas para identificar gargalos de desempenho e estratégias para melhorar o desempenho da GPU.

Throughput, Latência e Largura de Banda de Memória

Três métricas fundamentais para avaliar o desempenho da GPU são throughput, latência e largura de banda de memória. Entender essas métricas e suas implicações é essencial para analisar e otimizar aplicações GPU.

Throughput

Throughput se refere ao número de operações ou tarefas que uma GPU pode concluir em um determinado período de tempo. Geralmente é medido em operações de ponto flutuante por segundo (FLOPS) ou instruções por segundo (IPS). As GPUs são projetadas para alcançar alto throughput explorando o paralelismo e executando um grande número de threads simultaneamente.

O pico teórico de throughput de uma GPU pode ser calculado usando a seguinte fórmula:

Pico de Throughput (FLOPS) = Número de Núcleos CUDA × Frequência de Relógio × FLOPS por Núcleo CUDA por Ciclo

Por exemplo, uma GPU NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti tem 4352 núcleos CUDA, uma frequência de relógio base de 1350 MHz e cada núcleo CUDA pode realizar 2 operações de ponto flutuante por ciclo (FMA - Fused Multiply-Add). Portanto, seu pico teórico de throughput é:

Pico de Throughput (FLOPS) = 4352 × 1350 MHz × 2 = 11,75 TFLOPS

No entanto, atingir o pico teórico de throughput na prática é um desafio devido a vários fatores, como padrões de acesso à memória, divergência de ramificação e restrições de recursos.

Latência

Latência se refere ao tempo necessário para que uma única operação ou tarefa seja concluída. No contexto de GPUs, a latência geralmente está associada a operações de acesso à memória. As GPUs têm um sistema de memória hierárquico, e o acesso a dados em diferentes níveis da hierarquia de memória implica diferentesLatências típicas para vários níveis de memória em uma GPU são:

Registradores: 0-1 ciclos
Memória Compartilhada: 1-2 ciclos
Cache L1: 20-30 ciclos
Cache L2: 200-300 ciclos
Memória Global (DRAM): 400-800 ciclos

A latência pode ter um impacto significativo no desempenho da GPU, especialmente quando há dependências entre operações ou quando os threads estão esperando que os dados sejam buscados da memória. Técnicas como ocultação de latência, pré-busca e cache podem ajudar a mitigar o impacto da latência no desempenho da GPU.

Largura de Banda de Memória

A largura de banda de memória se refere à taxa na qual os dados podem ser transferidos entre a GPU e seu subsistema de memória. Geralmente é medida em bytes por segundo (B/s) ou gigabytes por segundo (GB/s). As GPUs têm interfaces de memória de alta largura de banda, como GDDR6 ou HBM2, para suportar a natureza intensiva em dados dos trabalhos gráficos e computacionais.

A largura de banda de memória teórica de pico de uma GPU pode ser calculada usando a seguinte fórmula:

Largura de Banda de Memória de Pico (GB/s) = Frequência do Relógio de Memória × Largura do Barramento de Memória ÷ 8

Por exemplo, uma GPU NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti tem uma frequência de relógio de memória de 7000 MHz (efetiva) e uma largura de barramento de memória de 352 bits. Portanto, sua largura de banda de memória teórica de pico é:

Largura de Banda de Memória de Pico (GB/s) = 7000 MHz × 352 bits ÷ 8 = 616 GB/s

A largura de banda de memória é um fator crítico no desempenho da GPU, pois muitos aplicativos de GPU são limitados pela memória, o que significa que seu desempenho é limitado pela taxa na qual os dados podem ser transferidos entre a GPU e a memória. Otimizar os padrões de acesso à memória, minimizar as transferências de dados e aproveitar a hierarquia de memória podem ajudar a melhorar a utilização da largura de banda de memória.

Ferramentas de Perfil e Otimização de Desempenho

As ferramentas de perfil e otimização de desempenho são essenciais para analisar o comportamento do aplicativo da GPU, identificar os gargalos de desempenho e orientar os esforços de otimização. Essas ferramentas fornecem insights sobre vários aspectos do desempenho da GPU, como tempo de execução do kernel, acesso à memóriaPadrões ESS, ocupação e utilização de recursos

Algumas ferramentas populares de perfil e otimização de desempenho para GPUs incluem:

NVIDIA Visual Profiler (nvvp): Uma ferramenta de perfil gráfica que fornece uma visão abrangente do desempenho da aplicação GPU. Permite que os desenvolvedores analisem a execução do kernel, as transferências de memória e as chamadas de API, e fornece recomendações para otimização.
NVIDIA Nsight: Um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) que inclui recursos de perfil e depuração para aplicações GPU. Ele suporta várias linguagens de programação e estruturas, como CUDA, OpenCL e OpenACC.
NVIDIA Nsight Compute: Uma ferramenta de perfil autônoma que se concentra na análise de desempenho do kernel GPU. Ela fornece métricas de desempenho detalhadas, como taxa de throughput de instruções, eficiência de memória e ocupação, e ajuda a identificar gargalos de desempenho no nível do código-fonte.
AMD Radeon GPU Profiler (RGP): Uma ferramenta de perfil para GPUs AMD que captura e visualiza dados de desempenho para aplicações DirectX, Vulkan e OpenCL. Ela fornece informações sobre a utilização da GPU, o uso de memória e os estrangulamentos do pipeline.
AMD Radeon GPU Analyzer (RGA): Uma ferramenta de análise estática que analisa o código de shader da GPU e fornece previsões de desempenho, uso de recursos e sugestões de otimização.

Essas ferramentas geralmente funcionam instrumentando o código da aplicação GPU, coletando dados de desempenho durante a execução e apresentando os dados em um formato amigável para o usuário para análise. Elas frequentemente fornecem visualizações de linha do tempo, contadores de desempenho e correlação com o código-fonte para ajudar os desenvolvedores a identificar problemas de desempenho e otimizar seu código.

Exemplo: Perfil de uma aplicação CUDA usando o NVIDIA Visual Profiler (nvvp)

Compile a aplicação CUDA com o perfil habilitado:
```
nvcc -o myapp myapp.cu -lineinfo
```
Execute a aplicação com o perfil:
```
nvprof ./myapp
```
Abra o Visual Profiler:
```
nvvp
```
Importe os dados de perfil geradosAqui está a tradução em português do arquivo markdown, com os comentários traduzidos:
Analise a visualização da linha do tempo, o desempenho do kernel, as transferências de memória e as chamadas de API.
Identifique os gargalos de desempenho e otimize o código com base nas recomendações do analisador de desempenho.

Identificando Gargalos de Desempenho

Identificar gargalos de desempenho é crucial para otimizar aplicações GPU. Os gargalos de desempenho podem surgir de vários fatores, como padrões de acesso à memória ineficientes, baixa ocupação, divergência de ramificação e restrições de recursos. Algumas técnicas comuns para identificar gargalos de desempenho incluem:

Análise de Desempenho: Usar ferramentas de análise de desempenho para medir o tempo de execução do kernel, o tempo de transferência de memória e o overhead da API pode ajudar a identificar quais partes da aplicação estão consumindo mais tempo e recursos.
Analisar a Ocupação: A ocupação se refere à razão entre os warps ativos e o número máximo de warps suportados por uma GPU. Baixa ocupação pode indicar subutilização dos recursos da GPU e pode sugerir a necessidade de otimizar as dimensões do bloco e da grade ou reduzir o uso de registradores e memória compartilhada.
Examinar os Padrões de Acesso à Memória: Padrões de acesso à memória ineficientes, como acessos à memória global não coalescidos ou frequentes, podem impactar significativamente o desempenho da GPU. Analisar os padrões de acesso à memória usando ferramentas de análise de desempenho pode ajudar a identificar oportunidades de otimização, como o uso de memória compartilhada ou a melhoria da localidade dos dados.
Investigar a Divergência de Ramificação: A divergência de ramificação ocorre quando os threads dentro de um warp tomam caminhos de execução diferentes devido a declarações condicionais. Ramificações divergentes podem levar à serialização e à redução do desempenho. Identificar e minimizar a divergência de ramificação pode ajudar a melhorar o desempenho da GPU.
Monitorar a Utilização de Recursos: As GPUs têm recursos limitados, como registradores, memória compartilhada e blocos de threads. Monitorar a utilização de recursos usando ferramentas de análise de desempenho pode ajudar a identificar gargalos de recursos e orientar os esforços de otimização, como reduzir o uso de registradores.Aqui está a tradução em português deste arquivo Markdown. Para o código, não traduzi o código, apenas os comentários.

Exemplo: Identificando um gargalo de acesso à memória usando o NVIDIA Nsight Compute

Faça o perfil do aplicativo CUDA usando o Nsight Compute:
```
ncu -o profile.ncu-rep ./myapp
```
Abra o relatório de perfil gerado no Nsight Compute.
Analise a seção "Análise da Carga de Trabalho de Memória" para identificar padrões ineficientes de acesso à memória, como acessos não coalescidos ou alto uso de memória global.
Otimize os padrões de acesso à memória com base nas informações fornecidas pelo Nsight Compute, como o uso de memória compartilhada ou a melhoria da localidade dos dados.

Estratégias para Melhorar o Desempenho da GPU

Depois de identificar os gargalos de desempenho, várias estratégias podem ser empregadas para melhorar o desempenho da GPU. Algumas estratégias comuns de otimização incluem:

Maximizar o Paralelismo: Certifique-se de que o aplicativo seja decomposto em um número suficiente de tarefas paralelas para utilizar plenamente os recursos da GPU. Isso pode envolver ajustar as dimensões do bloco e da grade, usar streams para execução concorrente ou explorar o paralelismo em nível de tarefa.
Otimizar os Padrões de Acesso à Memória: Melhore a eficiência do acesso à memória minimizando os acessos à memória global, usando memória compartilhada para dados acessados com frequência e garantindo acessos coalescidos à memória. Técnicas como particionamento de memória, transformações de layout de dados e cache podem ajudar a otimizar o desempenho da memória.
Reduzir a Divergência de Ramificação: Minimize a divergência de ramificação reestruturando o código para evitar ramificações divergentes dentro de um warp. Técnicas como predição de ramificação, ramificação dependente de dados e programação em nível de warp podem ajudar a reduzir o impacto da divergência de ramificação.
Explorar a Hierarquia de Memória: Aproveite efetivamente a hierarquia de memória da GPU, maximizando o uso de registradores e memória compartilhada para dados acessados com frequência. Use a memória de textura e a memória constante para dados somente leitura que exibem localidade espacial ou são acessados uniformemente entre os threads.
Sobrepor Computação e Acesso à Memória: Utilize streams e eventos da CUDA para sobrepor a computação e os acessos à memória, reduzindo o tempo ocioso da GPU.Aqui está a tradução em português do arquivo Markdown, com os comentários traduzidos, mas o código mantido inalterado:

Otimizações de Desempenho para GPU:

Paralelismo de Dados: Aproveite o paralelismo de dados inerente às aplicações GPU, dividindo o trabalho em muitos threads e blocos para maximizar a utilização da GPU.
Memória Compartilhada: Utilize a memória compartilhada da GPU para armazenar dados que são acessados repetidamente pelos threads de um bloco, reduzindo o número de acessos à memória global mais lenta.
Coalescing de Acessos à Memória: Organize os acessos à memória global de forma que os threads de um warp acessem dados adjacentes na memória, aproveitando a largura de banda da memória de forma eficiente.
Divergência de Fluxo de Execução: Minimize a divergência de fluxo de execução entre os threads de um warp, pois isso pode levar a execuções seriais e reduzir o desempenho.
Transferências de Memória: Oculte a latência de transferência de memória, sobrepondo o cálculo com as transferências de memória usando streams CUDA ou filas de comandos OpenCL. Isso permite que a GPU realize cálculos enquanto os dados são transferidos entre a memória do host e do dispositivo.
Ajuste dos Parâmetros de Lançamento de Kernel: Experimente diferentes tamanhos de bloco e grade para encontrar a configuração ideal para cada kernel. Os parâmetros de lançamento ideais dependem de fatores como o número de registradores usados por thread, o uso de memória compartilhada e as características da arquitetura da GPU.
Minimizando Transferências de Dados Host-Dispositivo: Reduza a quantidade de dados transferidos entre o host (CPU) e o dispositivo (GPU) realizando o máximo de cálculos possível na GPU. Agrupe pequenas transferências em transferências maiores para amortizar o overhead de cada transferência.
Usando Operações Assíncronas: Aproveite as operações assíncronas, como cópias de memória assíncronas e lançamentos de kernel, para sobrepor cálculo e comunicação. Isso permite que a CPU execute outras tarefas enquanto a GPU está executando, melhorando o desempenho geral da aplicação.

Exemplo: Otimizando os padrões de acesso à memória usando memória compartilhada no CUDA

Código original com acessos ineficientes à memória global:

__global__ void myKernel(float* data, int n) {
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (tid < n) {
        float result = 0.0f;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            result += data[tid] * data[i];
        }
        data[tid] = result;
    }
}

Código otimizado usando memória compartilhada:

__global__ void myKernel(float* data, int n) {
    __shared__ float sharedData[256];
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int localIdx = threadIdx.x;
 
    if (tid < n) {
        sharedData[localIdx] = data[tid];
    }
    __syncthreads();
 
    if (tid < n) {
        float result = 0.0f;
        for (int i = 0; i < blockDim.x; i++) {
            result += sharedData[localIdx] * sharedData[i];
        }
        data[tid] = result;
    }
}
```Aqui está a tradução em português deste arquivo Markdown, com os comentários traduzidos, mas o código não traduzido:
 
a[tid] = result;
    }
}

No código otimizado, os dados de entrada são primeiro carregados na memória compartilhada, que tem uma latência muito menor em comparação com a memória global. O cálculo é então realizado usando a memória compartilhada, reduzindo o número de acessos à memória global e melhorando o desempenho.

Conclusão

Analisar e otimizar o desempenho da GPU é essencial para desenvolver aplicativos de GPU eficientes e de alto desempenho. Ao entender métricas de desempenho-chave, como throughput, latência e largura de banda de memória, os desenvolvedores podem tomar decisões informadas sobre a otimização de seu código.

Ferramentas de perfil e otimização de desempenho desempenham um papel crucial na identificação de gargalos de desempenho e na orientação dos esforços de otimização. Essas ferramentas fornecem insights valiosos sobre a execução do kernel, os padrões de acesso à memória, a ocupação e a utilização de recursos, permitindo que os desenvolvedores concentrem seus esforços de otimização nas áreas mais críticas.

Algumas estratégias comuns de otimização incluem maximizar o paralelismo, otimizar os padrões de acesso à memória, reduzir a divergência de ramificação, etc.

Aqui estão algumas estratégias comuns para otimizar o desempenho da GPU, continuadas no formato Markdown:

Reduzindo a Divergência de Ramificação: O fluxo de controle divergente dentro de uma warp/wavefront pode levar à serialização e à redução da eficiência SIMD. Os algoritmos devem ser estruturados para minimizar a divergência de ramificação sempre que possível. Técnicas como predição de ramificação, ramificação dependente de dados e programação em nível de warp podem ajudar a reduzir o impacto da divergência de ramificação.
Explorando a Hierarquia de Memória: Aproveite efetivamente a hierarquia de memória da GPU, maximizando o uso de registradores e memória compartilhada para dados acessados com frequência. Use a memória de textura e a memória constante para dados somente leitura que exibem localidade espacial ou são acessados uniformemente entre os threads.
Sobrepondo Cálculo e Transferências de Memória: Oculte a latência de transferência de memória sobrepondo o cálculo com as transferências de memória usando streams CUDA ou filas de comandos OpenCL. Isso permite que a GPU execute outras tarefas enquanto espera pela conclusão das transferências de memória.Aqui está a tradução em português do arquivo Markdown, com os comentários traduzidos, mas o código mantido no original:
Ajuste dos Parâmetros de Lançamento do Kernel: Experimente diferentes tamanhos de bloco e grade para encontrar a configuração ideal para cada kernel. Os parâmetros de lançamento ideais dependem de fatores como o número de registradores usados por thread, o uso de memória compartilhada e as características da arquitetura da GPU.
Minimizando as Transferências de Dados entre Host e Dispositivo: Reduza a quantidade de dados transferidos entre o host (CPU) e o dispositivo (GPU) realizando o máximo de cálculos possível na GPU. Agrupe pequenas transferências em transferências maiores para amortizar o overhead de cada transferência.
Usando Operações Assíncronas: Aproveite as operações assíncronas, como cópias de memória assíncronas e lançamentos de kernel, para sobrepor cálculo e comunicação. Isso permite que a CPU execute outras tarefas enquanto a GPU está executando, melhorando o desempenho geral da aplicação.

Exemplo: Otimizando os padrões de acesso à memória usando memória compartilhada no CUDA

Código original com acessos ineficientes à memória global:

__global__ void myKernel(float* data, int n) {
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (tid < n) {
        float result = 0.0f;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            result += data[tid] * data[i];
        }
        data[tid] = result;
    }
}

Código otimizado usando memória compartilhada:

__global__ void myKernel(float* data, int n) {
    __shared__ float sharedData[256];
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int localIdx = threadIdx.x;
 
    if (tid < n) {
        sharedData[localIdx] = data[tid];
    }
    __syncthreads();
 
    if (tid < n) {
        float result = 0.0f;
        for (int i = 0; i < blockDim.x; i++) {
            result += sharedData[localIdx] * sharedData[i];
        }
        data[tid] = result;
    }
}

No código otimizado, os dados de entrada são primeiro carregados na memória compartilhada, que tem uma latência muito menor em comparação comAqui está a tradução em português do arquivo markdown fornecido, com os comentários traduzidos, mas o código mantido no original:

Memória Global

A computação é então realizada usando a memória compartilhada, reduzindo o número de acessos à memória global e melhorando o desempenho.

__global__ void kernel_function(int *input, int *output, int size) {
    // Obter o índice do thread atual
    int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
 
    // Verificar se o índice está dentro dos limites do array
    if (index < size) {
        // Carregar os dados da memória global para a memória compartilhada
        __shared__ int shared_data[BLOCK_SIZE];
        shared_data[threadIdx.x] = input[index];
 
        // Sincronizar todos os threads do bloco
        __syncthreads();
 
        // Realizar a computação usando a memória compartilhada
        int result = 0;
        for (int i = 0; i < BLOCK_SIZE; i++) {
            result += shared_data[i];
        }
 
        // Armazenar o resultado na memória global
        output[index] = result;
    }
}

Chapter 5 Gpu Memory System Design Chapter 7 Streaming Multiprocessor Design