Глава 6: Метрики производительности GPU и анализ

Анализ и оптимизация производительности приложений GPU имеют решающее значение для достижения высокой эффективности и использования аппаратных ресурсов GPU. В этой главе мы исследуем ключевые метрики производительности GPU, инструменты профилирования и оптимизации, методы выявления узких мест производительности и стратегии повышения производительности GPU.

Пропускная способность, задержка и пропускная способность памяти

Три основных метрики для оценки производительности GPU - это пропускная способность, задержка и пропускная способность памяти. Понимание этих метрик и их последствий имеет решающее значение для анализа и оптимизации приложений GPU.

Пропускная способность

Пропускная способность относится к количеству операций или задач, которые GPU может выполнить за определенное время. Обычно она измеряется в операциях с плавающей запятой в секунду (FLOPS) или инструкциях в секунду (IPS). GPU разработаны для достижения высокой пропускной способности за счет использования параллелизма и одновременного выполнения большого количества потоков.

Теоретическую пиковую пропускную способность GPU можно рассчитать по следующей формуле:

Пиковая пропускная способность (FLOPS) = Количество ядер CUDA × Тактовая частота × FLOPS на ядро CUDA за цикл

Например, GPU NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti имеет 4352 ядра CUDA, базовую тактовую частоту 1350 МГц и каждое ядро CUDA может выполнять 2 операции с плавающей запятой за цикл (FMA - Fused Multiply-Add). Следовательно, его теоретическая пиковая пропускная способность составляет:

Пиковая пропускная способность (FLOPS) = 4352 × 1350 МГц × 2 = 11,75 TFLOPS

Однако достижение теоретической пиковой пропускной способности на практике является сложной задачей из-за различных факторов, таких как модели доступа к памяти, расхождение ветвлений и ограничения ресурсов.

Задержка

Задержка относится ко времени, необходимому для выполнения одной операции или задачи. В контексте GPU задержка часто связана с операциями доступа к памяти. GPU имеют иерархическую систему памяти, и доступ к данным из различных уровней иерархии памяти вызывает разную задержку.Типичные задержки для различных уровней памяти в GPU:

Регистры: 0-1 цикл
Разделяемая память: 1-2 цикла
Кэш L1: 20-30 циклов
Кэш L2: 200-300 циклов
Глобальная память (DRAM): 400-800 циклов

Задержка может оказывать значительное влияние на производительность GPU, особенно когда существуют зависимости между операциями или когда потоки ожидают получения данных из памяти. Такие техники, как сокрытие задержек, предварительная выборка и кэширование, могут помочь смягчить влияние задержек на производительность GPU.

Пропускная способность памяти

Пропускная способность памяти относится к скорости, с которой данные могут передаваться между GPU и его подсистемой памяти. Она обычно измеряется в байтах в секунду (Б/с) или гигабайтах в секунду (ГБ/с). GPU имеют высокоскоростные интерфейсы памяти, такие как GDDR6 или HBM2, для поддержки ресурсоемкой природы графических и вычислительных рабочих нагрузок.

Теоретическая пиковая пропускная способность памяти GPU может быть рассчитана с помощью следующей формулы:

Пиковая пропускная способность памяти (ГБ/с) = Частота памяти × Ширина шины памяти ÷ 8

Например, GPU NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti имеет частоту памяти 7000 МГц (эффективная) и ширину шины памяти 352 бита. Следовательно, его теоретическая пиковая пропускная способность памяти составляет:

Пиковая пропускная способность памяти (ГБ/с) = 7000 МГц × 352 бита ÷ 8 = 616 ГБ/с

Пропускная способность памяти является критическим фактором производительности GPU, поскольку многие приложения GPU ограничены памятью, что означает, что их производительность ограничена скоростью передачи данных между GPU и памятью. Оптимизация моделей доступа к памяти, минимизация передачи данных и использование иерархии памяти могут помочь улучшить использование пропускной способности памяти.

Инструменты профилирования и оптимизации производительности

Инструменты профилирования и оптимизации производительности являются важными для анализа поведения приложений GPU, выявления узких мест производительности и направления усилий по оптимизации. Эти инструменты предоставляют информацию о различных аспектах производительности GPU, таких как время выполнения ядра, доступ к памяти иВот перевод на русский язык:

Некоторые популярные инструменты профилирования и оптимизации производительности для GPU включают:

NVIDIA Visual Profiler (nvvp): Графический инструмент профилирования, который предоставляет всестороннее представление о производительности приложения GPU. Он позволяет разработчикам анализировать выполнение ядер, передачу памяти и вызовы API, а также предоставляет рекомендации по оптимизации.
NVIDIA Nsight: Интегрированная среда разработки (IDE), которая включает в себя возможности профилирования и отладки для приложений GPU. Она поддерживает различные языки программирования и фреймворки, такие как CUDA, OpenCL и OpenACC.
NVIDIA Nsight Compute: Автономный инструмент профилирования, который сосредоточен на анализе производительности ядер GPU. Он предоставляет подробные метрики производительности, такие как пропускная способность инструкций, эффективность памяти и заполняемость, и помогает выявлять узкие места производительности на уровне исходного кода.
AMD Radeon GPU Profiler (RGP): Инструмент профилирования для GPU AMD, который захватывает и визуализирует данные о производительности для приложений DirectX, Vulkan и OpenCL. Он предоставляет информацию об использовании GPU, потреблении памяти и задержках в конвейере.
AMD Radeon GPU Analyzer (RGA): Статический инструмент анализа, который анализирует код шейдеров GPU и предоставляет прогнозы производительности, использование ресурсов и предложения по оптимизации.

Эти инструменты, как правило, работают путем инструментирования кода приложения GPU, сбора данных о производительности во время выполнения и представления данных в удобном для пользователя формате для анализа. Они часто предоставляют временные шкалы, счетчики производительности и сопоставление с исходным кодом, чтобы помочь разработчикам выявить проблемы с производительностью и оптимизировать свой код.

Пример: Профилирование приложения CUDA с помощью NVIDIA Visual Profiler (nvvp)

Постройте приложение CUDA с включенным профилированием:
```
nvcc -o myapp myapp.cu -lineinfo
```
Запустите приложение с профилированием:
```
nvprof ./myapp
```
Откройте Visual Profiler:
```
nvvp
```
Импортируйте данные профилирования, сгенерированныеВот перевод на русский язык:
Проанализируйте временную шкалу, производительность ядер, передачу данных и вызовы API.
Определите узкие места производительности и оптимизируйте код на основе рекомендаций профилировщика.

Определение узких мест производительности

Определение узких мест производительности имеет решающее значение для оптимизации приложений GPU. Узкие места производительности могут возникать из-за различных факторов, таких как неэффективные модели доступа к памяти, низкая загруженность, расхождение ветвлений и ограничения ресурсов. Некоторые распространенные методы определения узких мест производительности включают:

Профилирование: Использование инструментов профилирования для измерения времени выполнения ядер, времени передачи данных в память и накладных расходов API может помочь определить, какие части приложения потребляют больше всего времени и ресурсов.
Анализ загруженности: Загруженность относится к соотношению активных варпов к максимальному числу варпов, поддерживаемых GPU. Низкая загруженность может указывать на недоиспользование ресурсов GPU и может предполагать необходимость оптимизации размеров блоков и сетки или уменьшения использования регистров и разделяемой памяти.
Изучение моделей доступа к памяти: Неэффективные модели доступа к памяти, такие как несогласованные доступы к памяти или частые обращения к глобальной памяти, могут значительно повлиять на производительность GPU. Анализ моделей доступа к памяти с помощью инструментов профилирования может помочь выявить возможности для оптимизации, такие как использование разделяемой памяти или улучшение локальности данных.
Исследование расхождения ветвлений: Расхождение ветвлений происходит, когда потоки внутри варпа выполняют различные пути выполнения из-за условных операторов. Расходящиеся ветвления могут привести к последовательному выполнению и снижению производительности. Выявление и минимизация расхождения ветвлений может помочь улучшить производительность GPU.
Мониторинг использования ресурсов: GPU имеют ограниченные ресурсы, такие как регистры, разделяемая память и блоки потоков. Мониторинг использования ресурсов с помощью инструментов профилирования может помочь выявить ограничения ресурсов и направить усилия по оптимизации, например, на уменьшение использования регистров.Вот перевод на русский язык с сохранением оригинального кода:

Пример: Определение узкого места доступа к памяти с помощью NVIDIA Nsight Compute

Профилируйте приложение CUDA с помощью Nsight Compute:
```
ncu -o profile.ncu-rep ./myapp
```
Откройте сгенерированный отчет о профилировании в Nsight Compute.
Проанализируйте раздел "Memory Workload Analysis", чтобы выявить неэффективные модели доступа к памяти, такие как несогласованные обращения или высокое использование глобальной памяти.
Оптимизируйте модели доступа к памяти на основе инсайтов, предоставленных Nsight Compute, например, используя разделяемую память или улучшая локальность данных.

Стратегии улучшения производительности GPU

После выявления узких мест производительности можно применить различные стратегии для улучшения производительности GPU. Некоторые распространенные стратегии оптимизации включают:

Максимизация параллелизма: Убедитесь, что приложение разложено на достаточное количество параллельных задач для полного использования ресурсов GPU. Это может включать в себя регулировку размеров блоков и сетки, использование потоков для параллельного выполнения или использование параллелизма на уровне задач.
Оптимизация моделей доступа к памяти: Повысьте эффективность доступа к памяти, сводя к минимуму обращения к глобальной памяти, используя разделяемую память для часто используемых данных и обеспечивая согласованные обращения к памяти. Техники, такие как разбиение памяти, преобразования компоновки данных и кэширование, могут помочь оптимизировать производительность памяти.
Уменьшение расхождения ветвлений: Сведите к минимуму расхождение ветвлений, реструктурируя код, чтобы избежать расходящихся ветвлений внутри варпа. Техники, такие как предикация ветвлений, ветвления, зависящие от данных, и программирование на уровне варпов, могут помочь уменьшить влияние расхождения ветвлений.
Использование иерархии памяти: Эффективно используйте иерархию памяти GPU, максимально используя регистры и разделяемую память для часто используемых данных. Используйте текстурную память и константную память для данных только для чтения, которые имеют пространственную локальность или доступаются равномерно между потоками.
Совмещение вычислений и доступа к памяти: Перекрывайте вычисления и доступ к памяти, используя асинхронные копии данных, потоки и параллелизм на уровне задач, чтобы скрыть задержки доступа к памяти.Вот перевод на русский язык с сохранением оригинального кода:

Скрытие задержки передачи памяти: Скрывайте задержку передачи памяти, совмещая вычисления с передачей памяти с помощью потоков CUDA или очередей команд OpenCL. Это позволяет GPU выполнять вычисления, пока данные передаются между памятью хоста и устройства.

Настройка параметров запуска ядра: Экспериментируйте с различными размерами блоков и сеток, чтобы найти оптимальную конфигурацию для каждого ядра. Оптимальные параметры запуска зависят от таких факторов, как количество регистров, используемых на каждый поток, использование разделяемой памяти и характеристики архитектуры GPU.
Минимизация передачи данных между хостом и устройством: Уменьшите количество данных, передаваемых между хостом (CPU) и устройством (GPU), выполняя как можно больше вычислений на GPU. Объединяйте небольшие передачи в более крупные, чтобы уменьшить накладные расходы на каждую передачу.
Использование асинхронных операций: Используйте асинхронные операции, такие как асинхронное копирование памяти и запуск ядер, чтобы совмещать вычисления и связь. Это позволяет CPU выполнять другие задачи, пока GPU выполняет свою работу, улучшая общую производительность приложения.

Пример: Оптимизация шаблонов доступа к памяти с использованием разделяемой памяти в CUDA

Исходный код с неэффективным доступом к глобальной памяти:

__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;
    }
}

Оптимизированный код с использованием разделяемой памяти:

__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];
        }
        dat
```Вот перевод на русский язык:
 
a[tid] = result;
    }
}

В оптимизированном коде входные данные сначала загружаются в разделяемую память, которая имеет гораздо меньшую задержку по сравнению с глобальной памятью. Вычисления затем выполняются с использованием разделяемой памяти, что снижает количество обращений к глобальной памяти и улучшает производительность.

Заключение

Анализ и оптимизация производительности GPU имеют решающее значение для разработки эффективных и высокопроизводительных приложений на GPU. Понимая ключевые показатели производительности, такие как пропускная способность, задержка и пропускная способность памяти, разработчики могут принимать обоснованные решения об оптимизации своего кода.

Инструменты профилирования и оптимизации производительности играют важную роль в выявлении узких мест производительности и направлении усилий по оптимизации. Эти инструменты предоставляют ценную информацию о выполнении ядер, моделях доступа к памяти, заполняемости и использовании ресурсов, позволяя разработчикам сосредоточить свои усилия по оптимизации на наиболее критических областях.

Общие стратегии оптимизации включают максимизацию параллелизма, оптимизацию моделей доступа к памяти, уменьшение расхождения ветвлений и т.д.

Вот некоторые общие стратегии оптимизации производительности GPU, продолженные в формате Markdown:

Уменьшение расхождения ветвлений: Расходящийся управляющий поток внутри варпа/волны может привести к последовательности и снижению эффективности SIMD. Алгоритмы должны быть структурированы таким образом, чтобы минимизировать расхождение ветвлений, где это возможно. Такие методы, как предикация ветвлений, зависящее от данных ветвление и программирование на уровне варпов, могут помочь уменьшить влияние расхождения ветвлений.
Использование иерархии памяти: Эффективно используйте иерархию памяти GPU, максимально используя регистры и разделяемую память для часто используемых данных. Используйте текстурную память и константную память для данных только для чтения, которые имеют пространственную локальность или доступ к ним происходит равномерно между потоками.
Совмещение вычислений и передачи данных: Скрывайте задержку передачи данных, совмещая вычисления с передачей данных с использованием потоков CUDA или очередей команд OpenCL. Это позволяетВот перевод на русский язык с сохранением оригинального кода:
Настройка параметров запуска ядра: Экспериментируйте с различными размерами блоков и сеток, чтобы найти оптимальную конфигурацию для каждого ядра. Оптимальные параметры запуска зависят от таких факторов, как количество регистров, используемых на каждый поток, использование разделяемой памяти и характеристики архитектуры GPU.
Минимизация передачи данных между хостом и устройством: Уменьшите количество данных, передаваемых между хостом (CPU) и устройством (GPU), выполняя как можно больше вычислений на GPU. Объединяйте небольшие передачи в более крупные, чтобы уменьшить накладные расходы на каждую передачу.
Использование асинхронных операций: Используйте асинхронные операции, такие как асинхронное копирование памяти и запуск ядер, чтобы совмещать вычисления и обмен данными. Это позволяет CPU выполнять другие задачи, пока GPU выполняет свою работу, улучшая общую производительность приложения.

Пример: Оптимизация шаблонов доступа к памяти с использованием разделяемой памяти в CUDA

Исходный код с неэффективными обращениями к глобальной памяти:

__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;
    }
}

Оптимизированный код с использованием разделяемой памяти:

__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;
    }
}

В оптимизированном коде входные данные сначала загружаются в разделяемую память, которая имеет гораздо меньшую задержку по сравнению сВот перевод на русский язык:

Глобальная память

Вычисления выполняются с использованием разделяемой памяти, что снижает количество обращений к глобальной памяти и улучшает производительность.

// Определение размера блока
#define BLOCK_SIZE 16
 
// Функция для умножения матриц
__global__ void matrix_multiply(float *A, float *B, float *C, int width) {
    // Индекс текущего потока
    int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
    int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
 
    // Инициализация суммы
    float sum = 0;
 
    // Вычисление суммы произведений элементов строки и столбца
    for (int i = 0; i < width; i++) {
        sum += A[row * width + i] * B[i * width + col];
    }
 
    // Запись результата в выходную матрицу
    C[row * width + col] = sum;
}
 
int main() {
    // Размер матриц
    int width = 1024;
 
    // Выделение памяти на устройстве
    float *d_A, *d_B, *d_C;
    cudaMalloc(&d_A, width * width * sizeof(float));
    cudaMalloc(&d_B, width * width * sizeof(float));
    cudaMalloc(&d_C, width * width * sizeof(float));
 
    // Копирование данных на устройство
    cudaMemcpy(d_A, h_A, width * width * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_B, h_B, width * width * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
 
    // Запуск ядра
    dim3 dimGrid(width / BLOCK_SIZE, width / BLOCK_SIZE);
    dim3 dimBlock(BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE);
    matrix_multiply<<<dimGrid, dimBlock>>>(d_A, d_B, d_C, width);
 
    // Копирование результата обратно на хост
    cudaMemcpy(h_C, d_C, width * width * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
 
    // Освобождение памяти на устройстве
    cudaFree(d_A);
    cudaFree(d_B);
    cudaFree(d_C);
 
    return 0;
}

Chapter 5 Gpu Memory System Design Chapter 7 Streaming Multiprocessor Design