Làm thế nào để Thiết kế Chip GPU
Chapter 3 Parallel Programming Models

Chương 3: Các Mô hình Lập trình Song song trong Thiết kế GPU

Các Đơn vị Xử lý Đồ họa (GPUs) đã phát triển từ các bộ gia tốc đồ họa có chức năng cố định đến các động cơ tính toán lập trình được, có khả năng gia tốc một loạt ứng dụng rộng lớn. Để cho phép các lập trình viên khai thác hiệu quả sự song song hóa khổng lồ trong GPUs, một số mô hình lập trình song song và API đã được phát triển, chẳng hạn như NVIDIA CUDA, OpenCL và DirectCompute. Những mô hình lập trình này cung cấp các trừu tượng cho phép lập trình viên thể hiện sự song song trong các ứng dụng của họ, đồng thời che giấu các chi tiết cấp thấp của phần cứng GPU.

Trong chương này, chúng ta sẽ khám phá các khái niệm và nguyên tắc chính đằng sau các mô hình lập trình song song cho GPUs, tập trung vào mô hình thực thi SIMT (Single Instruction, Multiple Thread), mô hình lập trình và API CUDA, và khuôn khổ OpenCL. Chúng tôi cũng sẽ thảo luận về các kỹ thuật ánh xạ các thuật toán vào kiến trúc GPU để đạt được hiệu suất và hiệu quả cao.

Mô hình Thực thi SIMT (Single Instruction, Multiple Thread)

Mô hình thực thi SIMT là phương paradigm cơ bản được sử dụng bởi các GPU hiện đại để đạt được sự song song hóa khổng lồ. Trong mô hình SIMT, một số lượng lớn các luồng thực hiện cùng một chương trình (được gọi là một kernel) song song, nhưng mỗi luồng có bộ đếm chương trình riêng và có thể thực hiện các đường dẫn thực thi khác nhau dựa trên ID luồng và dữ liệu mà nó hoạt động.

Kernel và Phân cấp Luồng

Một kernel GPU là một hàm được thực thi song song bởi một số lượng lớn các luồng. Khi khởi chạy một kernel, lập trình viên chỉ định số lượng luồng được tạo ra và cách chúng được tổ chức thành một phân cấp các lưới, khối (hoặc các mảng luồng hợp tác - CTA) và các luồng riêng lẻ.

  • Một lưới đại diện cho toàn bộ không gian vấn đề và bao gồm một hoặc nhiều khối.
  • Một khối là một nhóm các luồng có thể hợp tác và đồng bộ hóa với nhau thông qua bộ nhớ chia sẻ và các rào cản. Các luồng trong một khối được thực thi trên cùng một lõi GPU (được gọi là đa tiến trình).Đây là bản dịch tiếng Việt của tệp Markdown:

Mỗi luồng (thread) có một ID duy nhất trong khối (block) và lưới (grid) của nó, có thể được sử dụng để tính toán địa chỉ bộ nhớ và đưa ra các quyết định về luồng điều khiển.

Tổ chức phân cấp này cho phép lập trình viên biểu đạt cả song song dữ liệu (nơi cùng một thao tác được áp dụng cho nhiều phần tử dữ liệu) và song song nhiệm vụ (nơi các nhiệm vụ khác nhau được thực hiện song song).

Hình 3.1 minh họa cấu trúc phân cấp luồng trong mô hình thực thi SIMT.

            Lưới
       ________________
      /   /   /   /   /
     /   /   /   /   / 
    /   /   /   /   /
   /   /   /   /   /
  /__/__/__/__/__/
    |   |   |   |
    |   | Khối |
    |   |   |   |
  Luồng Luồng ...

Hình 3.1: Cấu trúc phân cấp luồng trong mô hình thực thi SIMT.

Thực thi SIMT

Trong mô hình thực thi SIMT, mỗi luồng thực hiện cùng một lệnh nhưng hoạt động trên dữ liệu khác nhau. Tuy nhiên, khác với SIMD (Single Instruction, Multiple Data) nơi tất cả các bộ xử lý đều thực hiện đồng bộ, SIMT cho phép các luồng có các đường dẫn thực thi độc lập và phân kỳ tại các lệnh nhánh.

Khi một warp (một nhóm 32 luồng trong GPU NVIDIA hoặc 64 luồng trong GPU AMD) gặp một lệnh nhánh, phần cứng GPU sẽ đánh giá điều kiện nhánh cho từng luồng trong warp. Nếu tất cả các luồng đi cùng một đường (hội tụ), warp sẽ tiếp tục thực thi bình thường. Tuy nhiên, nếu một số luồng đi các đường khác nhau (phân kỳ), warp sẽ được chia thành hai hoặc nhiều subwarp, mỗi subwarp sẽ theo một đường khác nhau. Phần cứng GPU sẽ tuần tự thực thi các đường phân kỳ, che khuất các luồng không hoạt động trong mỗi subwarp. Khi tất cả các đường hoàn thành, các subwarp sẽ hội tụ lại và tiếp tục thực thi đồng bộ.

Hình 3.2 minh họa thực thi SIMT với luồng điều khiển phân kỳ.

         Warp
   ________________
  /   /   /   /   /
 /   /   /   /   / 
/   /   /   /   /
   |   |   |
   | Nhánh |
   |   |   |
  / \ / \ / \
 /   X   \   \
/   / \   \   \
   /   \   \
  /     \   \
 /       \   \
/         \   \
           \
```Tái hội tụ

Hình 3.2: Thực hiện SIMT với luồng điều khiển phân kỳ.

Cơ chế xử lý phân kỳ này cho phép SIMT hỗ trợ luồng điều khiển linh hoạt hơn SIMD, nhưng nó đi kèm với chi phí hiệu suất SIMD giảm khi xảy ra phân kỳ. Lập trình viên nên cố gắng giảm thiểu phân kỳ trong một warp để đạt được hiệu suất tối ưu.

Phân cấp bộ nhớ

GPU có một phân cấp bộ nhớ phức tạp để hỗ trợ các yêu cầu băng thông cao và độ trễ thấp của các tải công việc song song. Phân cấp bộ nhớ thường bao gồm:

  • Bộ nhớ toàn cục: Không gian bộ nhớ lớn nhất nhưng chậm nhất, có thể truy cập bởi tất cả các luồng trong một kernel. Bộ nhớ toàn cục thường được thực hiện bằng bộ nhớ GDDR hoặc HBM có băng thông cao.
  • Bộ nhớ chia sẻ: Một không gian bộ nhớ nhanh, trên chip, được chia sẻ bởi tất cả các luồng trong một khối. Bộ nhớ chia sẻ được sử dụng để giao tiếp giữa các luồng và chia sẻ dữ liệu trong một khối.
  • Bộ nhớ hằng số: Một không gian bộ nhớ chỉ đọc được sử dụng để phát sóng dữ liệu chỉ đọc đến tất cả các luồng.
  • Bộ nhớ kết cấu: Một không gian bộ nhớ chỉ đọc được tối ưu hóa cho tính cục bộ không gian và truy cập thông qua bộ nhớ cache kết cấu. Bộ nhớ kết cấu thường được sử dụng nhiều hơn trong các tải công việc đồ họa.
  • Bộ nhớ cục bộ: Một không gian bộ nhớ riêng tư cho mỗi luồng, được sử dụng để tràn thanh ghi và các cấu trúc dữ liệu lớn. Bộ nhớ cục bộ thường được ánh xạ đến bộ nhớ toàn cục.

Sử dụng hiệu quả phân cấp bộ nhớ là rất quan trọng để đạt được hiệu suất cao trên GPU. Lập trình viên nên cố gắng tối đa hóa việc sử dụng bộ nhớ chia sẻ và giảm thiểu truy cập vào bộ nhớ toàn cục để giảm độ trễ bộ nhớ và các điểm nghẽn băng thông.

Hình 3.3 minh họa phân cấp bộ nhớ GPU.

      ____________
     |            |
     |   Bộ nhớ   |
     |   toàn cục  |
      ____________
           |
      ____________
     |            |
     |  Bộ nhớ    |
     |   hằng số   |
      ____________
           |
      ____________
     |            |
     |  Bộ nhớ    |
     |   kết cấu   |
      ____________
           |
           |
      ____________Đây là bản dịch tiếng Việt của tệp Markdown:

|            |
|   Chia sẻ   |
|   Bộ nhớ   |
 ____________
      |
 ____________ 
|            |
|   Cục bộ    |
|   Bộ nhớ   |
 ____________

Hình 3.3: Cấu trúc bộ nhớ của GPU.

## Mô hình lập trình và API của CUDA

CUDA (Compute Unified Device Architecture) là một nền tảng tính toán song song và mô hình lập trình được phát triển bởi NVIDIA để tính toán mục đích chung trên GPU. CUDA cung cấp một tập hợp các phần mở rộng cho các ngôn ngữ lập trình tiêu chuẩn, như C, C++ và Fortran, cho phép lập trình viên thể hiện sự song song và khai thác sức mạnh tính toán của GPU NVIDIA.

### Mô hình lập trình CUDA

Mô hình lập trình CUDA dựa trên khái niệm về các hàm kernel, là các hàm được thực hiện song song bởi một số lượng lớn các luồng trên GPU. Lập trình viên chỉ định số lượng luồng cần khởi chạy và tổ chức chúng thành một lưới các khối luồng.

CUDA giới thiệu một số trừu tượng chính để hỗ trợ lập trình song song:

- Luồng: Đơn vị thực thi cơ bản trong CUDA. Mỗi luồng có bộ đếm chương trình, thanh ghi và bộ nhớ cục bộ riêng.
- Khối: Một nhóm các luồng có thể hợp tác và đồng bộ hóa với nhau. Các luồng trong cùng một khối được thực thi trên cùng một bộ xử lý đa luồng và có thể giao tiếp thông qua bộ nhớ chia sẻ.
- Lưới: Một tập hợp các khối luồng thực hiện cùng một kernel. Lưới đại diện cho toàn bộ không gian vấn đề và có thể là một, hai hoặc ba chiều.

CUDA cũng cung cấp các biến được xây dựng sẵn (ví dụ: threadIdx, blockIdx, blockDim, gridDim) cho phép các luồng xác định chính mình và tính toán các địa chỉ bộ nhớ dựa trên vị trí của chúng trong cấu trúc luồng.

Hình 3.4 minh họa mô hình lập trình CUDA.

Lưới

/ / / / / / / / / / / / / / / / / / / / /////__/ | | | | | | Khối | | | | | Luồng Luồng ...

Hình 3.4: Mô hình lập trình CUDA.

### Cấu trúc bộ nhớ CUDADưới đây là bản dịch tiếng Việt của tệp Markdown "archy":

CUDA phơi bày cấp bậc bộ nhớ GPU cho lập trình viên, cho phép kiểm soát rõ ràng về việc đặt và di chuyển dữ liệu. Các không gian bộ nhớ chính trong CUDA là:

- Bộ nhớ toàn cục: Có thể truy cập bởi tất cả các luồng trong một kernel và tồn tại qua các lần khởi chạy kernel. Bộ nhớ toàn cục có độ trễ cao nhất và thường được sử dụng cho các cấu trúc dữ liệu lớn.
- Bộ nhớ chia sẻ: Một bộ nhớ nhanh, trên chip được chia sẻ bởi tất cả các luồng trong một khối. Bộ nhớ chia sẻ được sử dụng để giao tiếp giữa các luồng và chia sẻ dữ liệu trong một khối.
- Bộ nhớ hằng: Một không gian bộ nhớ chỉ đọc được sử dụng để phát sóng dữ liệu chỉ đọc cho tất cả các luồng. Bộ nhớ hằng được lưu vào bộ nhớ cache và cung cấp truy cập với độ trễ thấp.
- Bộ nhớ kết cấu: Một không gian bộ nhớ chỉ đọc được tối ưu hóa cho tính cục bộ không gian và được truy cập thông qua bộ nhớ cache kết cấu. Bộ nhớ kết cấu thường được sử dụng nhiều hơn trong các tải công việc đồ họa.
- Bộ nhớ cục bộ: Một không gian bộ nhớ riêng tư cho mỗi luồng, được sử dụng cho việc tràn thanh ghi và các cấu trúc dữ liệu lớn. Bộ nhớ cục bộ thường được ánh xạ vào bộ nhớ toàn cục.

Lập trình viên có thể cấp phát và chuyển dữ liệu giữa bộ nhớ máy chủ (CPU) và bộ nhớ thiết bị (GPU) bằng cách sử dụng các API runtime CUDA, chẳng hạn như cudaMalloc, cudaMemcpy và cudaFree.

Hình 3.5 minh họa cấp bậc bộ nhớ CUDA.

| | | Global | | Memory |

|

| | | Constant | | Memory |

|

| | | Texture | | Memory |

| |

| | | Shared | | Memory |

|

| | | Local | | Memory |

Hình 3.5: Cấp bậc bộ nhớ CUDA.

### Đồng bộ hóa và phối hợp CUDA

CUDA cung cấp các nguyên tố đồng bộ hóa và phối hợp để cho phép hợp tác và giao tiếp giữa các luồng:

- Đồng bộ hóa rào cản: __syncthreadsĐây là bản dịch tiếng Việt của tệp Markdown:

Hàm s() hoạt động như một rào cản để đảm bảo rằng tất cả các luồng trong một khối đã đạt đến cùng một điểm trước khi tiếp tục.
- Các thao tác nguyên tử: CUDA hỗ trợ các thao tác nguyên tử (ví dụ: atomicAdd, atomicExch) cho phép các luồng thực hiện các thao tác đọc-sửa-ghi trên bộ nhớ chung hoặc toàn cục mà không bị can thiệp từ các luồng khác.
- Các nguyên tố cấp warp: CUDA cung cấp các hàm nội tại cấp warp (ví dụ: __shfl, __ballot) cho phép giao tiếp và đồng bộ hóa hiệu quả trong một warp.

Việc sử dụng đúng các nguyên tố đồng bộ hóa và phối hợp là rất quan trọng để viết các chương trình song song chính xác và hiệu quả trong CUDA.

Ví dụ 3.1 cho thấy một kernel CUDA đơn giản thực hiện phép cộng vector.

```c
__global__ void vectorAdd(int *a, int *b, int *c, int n) {
    // Mỗi luồng tính toán một phần tử của vector kết quả
    int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (i < n) {
        c[i] = a[i] + b[i];
    }
}

int main() {
    int *a, *b, *c;
    int n = 1024;
    
    // Cấp phát bộ nhớ trên host
    a = (int*)malloc(n * sizeof(int));
    b = (int*)malloc(n * sizeof(int));
    c = (int*)malloc(n * sizeof(int));
    
    // Khởi tạo các vector đầu vào
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        a[i] = i;
        b[i] = i * 2;
    }
    
    // Cấp phát bộ nhớ trên device
    int *d_a, *d_b, *d_c;
    cudaMalloc(&d_a, n * sizeof(int));
    cudaMalloc(&d_b, n * sizeof(int));
    cudaMalloc(&d_c, n * sizeof(int));
    
    // Sao chép các vector đầu vào từ host đến device
    cudaMemcpy(d_a, a, n * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_b, b, n * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    
    // Khởi chạy kernel
    int blockSize = 256;
    int numBlocks = (n + blockSize - 1) / blockSize;
    vectorAdd<<<numBlocks,blockSize>>>(d_a, d_b, d_c, n);
    
    // Sao chép vector kết quả từ device về host
    cudaMemcpy(c, d_c, n * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
    
    // Giải phóng bộ nhớ trên device
    cudaFree(d_a);
    cudaFree(d_b); 
    cudaFree(d_c);
    
    // Giải phóng bộ nhớ trên host
    free(a); 
    free(b);
    free(c);
    
    retur
```Đây là bản dịch tiếng Việt của tệp Markdown:

```c
int main() {
    // Khởi tạo các biến cần thiết
    int numBlocks = 64;
    int blockSize = 256;
    
    // Cấp phát bộ nhớ trên thiết bị
    float *d_a, *d_b, *d_c;
    cudaMalloc(&d_a, size);
    cudaMalloc(&d_b, size);
    cudaMalloc(&d_c, size);
    
    // Sao chép dữ liệu từ host sang device
    cudaMemcpy(d_a, a, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_b, b, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    
    // Khởi chạy kernel
    vectorAdd<<<numBlocks, blockSize>>>(d_a, d_b, d_c);
    
    // Sao chép kết quả từ device về host
    cudaMemcpy(c, d_c, size, cudaMemcpyDeviceToHost);
    
    // Giải phóng bộ nhớ
    cudaFree(d_a);
    cudaFree(d_b);
    cudaFree(d_c);
    
    return 0;
}

Bản dịch tiếng Việt của phần chú thích:

Mã CUDA này khởi chạy kernel vectorAdd với numBlocks khối và blockSize luồng trên mỗi khối. Kernel thực hiện phép cộng từng phần tử của các vector đầu vào a và b, và lưu kết quả vào vector c. Cú pháp <<<...>>> được sử dụng để chỉ định kích thước lưới và khối khi khởi chạy một kernel.

Luồng và sự kiện CUDA

Luồng và sự kiện CUDA cung cấp một cơ chế để thực hiện và đồng bộ hóa các kernel và thao tác bộ nhớ một cách đồng thời:

  • Luồng: Một chuỗi các thao tác (khởi chạy kernel, sao chép bộ nhớ) được thực hiện theo thứ tự. Các luồng khác nhau có thể được thực hiện đồng thời, cho phép chồng chéo tính toán và chuyển dữ liệu.
  • Sự kiện: Các dấu mốc có thể được chèn vào một luồng để ghi lại sự hoàn thành của các thao tác cụ thể. Các sự kiện có thể được sử dụng cho mục đích đồng bộ hóa và đo thời gian.

Luồng và sự kiện cho phép lập trình viên tối ưu hóa hiệu suất của ứng dụng CUDA bằng cách chồng chéo tính toán và chuyển dữ liệu, và khai thác tối đa khả năng của phần cứng GPU.

Ví dụ 3.2 minh họa việc sử dụng luồng CUDA để chồng chéo thực thi kernel và chuyển dữ liệu.

// Tạo hai luồng
cudaStream_t stream1, stream2;
cudaStreamCreate(&stream1);
cudaStreamCreate(&stream2);
 
// Sao chép dữ liệu đầu vào lên thiết bị một cách bất đồng bộ
cudaMemcpyAsync(d_a, a, size, cudaMemcpyHostToDevice, stream1);
cudaMemcpyAsync(d_b, b, size, cudaMemcpyHostToDevice, stream2);
 
// Khởi chạy các kernel trong các luồng khác nhau
kernelA<<<blocks, threads, 0, stream1>>>(d_a);
kernelB<<<blocks, threads, 0, stream2>>>(d_b);
 
// Sao chép kết quả về host một cách bất đồng bộ
cudaMemcpyAsync(a, d_a, size, cudaMemcpyDeviceToHost, stream1);
cudaMemcpyAsync(b, d_b, size, cudaMemcpyDeviceToHost, stream2);
 
// Đồng bộ hóa các luồng
cudaStreamSynchronize(stream1);
cudaStreamSynchronize(stream2);

Trong ví dụ này, hai luồng CUDA được tạo ra. Dữ liệu đầu vào được sao chép lên thiết bị một cách bất đồng bộ bằng mỗi luồng. Sau đó, các kernel được khởi chạy trong các luồng khác nhau, cho phép chồng chéo tính toán và chuyển dữ liệu.Đây là bản dịch tiếng Việt của tệp Markdown:

Khuôn khổ OpenCL

OpenCL (Open Computing Language) là một tiêu chuẩn mở và miễn phí bản quyền cho lập trình song song trên các nền tảng dị chủng, bao gồm CPU, GPU, FPGA và các bộ gia tốc khác. OpenCL cung cấp một mô hình lập trình thống nhất và một tập hợp các API cho phép các nhà phát triển viết mã song song có thể di chuyển và hiệu quả.

Mô hình lập trình OpenCL

Mô hình lập trình OpenCL tương tự như CUDA, với một số khác biệt chính trong thuật ngữ và trừu tượng:

  • Kernel: Một hàm được thực hiện song song bởi một số lượng lớn các work-item (luồng) trên một thiết bị OpenCL.
  • Work-item: Đơn vị cơ bản của thực thi trong OpenCL, tương tự như một luồng trong CUDA.
  • Work-group: Một tập hợp các work-item có thể đồng bộ hóa và chia sẻ dữ liệu thông qua bộ nhớ cục bộ. Work-group tương tự như thread block trong CUDA.
  • NDRange: Xác định không gian chỉ số và tổ chức work-item cho việc thực thi kernel. Nó có thể là một, hai hoặc ba chiều.

OpenCL cũng định nghĩa một mô hình bộ nhớ phân cấp tương tự như CUDA:

  • Bộ nhớ toàn cục: Có thể truy cập bởi tất cả các work-item trong tất cả các work-group, tương tự như bộ nhớ toàn cục trong CUDA.
  • Bộ nhớ cục bộ: Được chia sẻ bởi tất cả các work-item trong một work-group, tương tự như bộ nhớ chia sẻ trong CUDA.
  • Bộ nhớ riêng tư: Riêng tư với một work-item duy nhất, tương tự như thanh ghi trong CUDA.
  • Bộ nhớ hằng: Bộ nhớ chỉ đọc có thể truy cập bởi tất cả các work-item.

Các kernel OpenCL được biên dịch trong thời gian chạy bởi runtime OpenCL. Chương trình máy chủ có thể truy vấn các thiết bị OpenCL có sẵn, chọn một thiết bị phù hợp, tạo một ngữ cảnh và xây dựng kernel cho thiết bị cụ thể đó. Điều này cho phép các ứng dụng OpenCL có thể di chuyển cao trên các nền tảng phần cứng khác nhau.

Ví dụ 3.3 cho thấy một kernel OpenCL thực hiện việc cộng vector, tương tự như ví dụ CUDA trong Ví dụ 3.1.

__kernel void vectorAdd(__global const int *a, __global const int *b, __global int *c) {
    int i = get_global_id(0);
    c[i] = a[i] + b[i];
}

Trong đó:

// Lấy chỉ số toàn cục của work-item hiện tại int i = get_global_id(0);

// Thực hiện phép cộng vector và lưu kết quả vào c[i] c[i] = a[i] + b[i];Here is the Vietnamese translation of the provided markdown file, with the code comments translated:

__kernel void vector_add(
    __global const int *a,
    __global const int *b,
    __global int *c,
    int n) {
    int i = get_global_id(0);
    if (i < n) {
        c[i] = a[i] + b[i];
    }
}

Từ khóa __kernel định nghĩa một hàm kernel OpenCL. Từ khóa __global chỉ định rằng một con trỏ trỏ đến bộ nhớ toàn cục. Hàm get_global_id trả về chỉ số toàn cục của work-item hiện tại, được sử dụng để tính toán các địa chỉ bộ nhớ cho các vector đầu vào và đầu ra.

Ánh xạ Thuật toán vào Kiến trúc GPU

Ánh xạ hiệu quả các thuật toán vào kiến trúc GPU là rất quan trọng để đạt được hiệu suất cao. Các yếu tố chính cần xem xét bao gồm:

  • Phơi bày đủ song song: Thuật toán nên được phân rã thành nhiều luồng tinh vi có thể thực hiện đồng thời để tận dụng tối đa khả năng xử lý song song của GPU.

  • Giảm thiểu sự phân nhánh không đồng nhất: Luồng điều khiển phân nhánh trong một warp/wavefront có thể dẫn đến tuần tự hóa và giảm hiệu quả SIMD. Các thuật toán nên được cấu trúc để giảm thiểu sự phân nhánh không đồng nhất ở mức có thể.

  • Khai thác hệ thống bộ nhớ: Truy cập bộ nhớ toàn cục là tốn kém. Các thuật toán nên tối đa hóa việc sử dụng bộ nhớ chung và thanh ghi để giảm truy cập bộ nhớ toàn cục. Dữ liệu cũng nên được sắp xếp trong bộ nhớ để cho phép truy cập bộ nhớ được liên kết.

  • Cân bằng tính toán và truy cập bộ nhớ: Các thuật toán nên có tỷ lệ cao các phép tính số học so với các thao tác bộ nhớ để có thể ẩn đi độ trễ bộ nhớ và đạt được thông lượng tính toán cao.

  • Giảm thiểu việc chuyển dữ liệu giữa host và thiết bị: Chuyển dữ liệu giữa bộ nhớ host và thiết bị là chậm. Các thuật toán nên giảm thiểu các chuyển giao này bằng cách thực hiện càng nhiều tính toán trên GPU càng tốt.

Một số mẫu thiết kế thuật toán song song thường được sử dụng khi phát triển các kernel GPU:

  • Map: Mỗi luồng thực hiện cùng một thao tác trên một phần tử dữ liệu khác nhau, cho phép xử lý song song đơn giản các tập dữ liệu lớn.

  • Reduce: Giảm song song được sử dụng để tính hiệu quả một giá trị duy nhất (ví dụ: tổng, giá trị lớn nhất) từ một tập dữ liệu đầu vào lớn.Các luồng thực hiện các giảm giá trị cục bộ, sau đó được kết hợp để tạo ra kết quả cuối cùng.

  • Quét (Scan): Còn được gọi là tiền tố tổng, quét được sử dụng để tính tổng chạy của các phần tử trong một mảng. Các thuật toán quét song song hiệu quả là những khối xây dựng chính cho nhiều ứng dụng được gia tốc bằng GPU.

  • Mẫu (Stencil): Mỗi luồng tính toán một giá trị dựa trên các phần tử dữ liệu lân cận. Các tính toán mẫu phổ biến trong các mô phỏng khoa học và ứng dụng xử lý ảnh.

  • Thu thập/Phân tán (Gather/Scatter): Các luồng đọc từ (thu thập) hoặc ghi vào (phân tán) các vị trí tùy ý trong bộ nhớ toàn cục. Bố cục dữ liệu và mẫu truy cập cẩn thận là cần thiết để đạt hiệu quả.

Kết luận

Các mô hình lập trình GPU như CUDA và OpenCL phơi bày khả năng xử lý song song của các GPU hiện đại cho các nhà phát triển, cho phép họ gia tốc một loạt các ứng dụng. Các mô hình lập trình này cung cấp các trừu tượng cho phép các tải công việc song song ở mức độ chi tiết được ánh xạ hiệu quả lên phần cứng GPU.

Hiểu mô hình thực thi, phân cấp bộ nhớ và các nguyên tố đồng bộ hóa được cung cấp bởi các mô hình lập trình này là thiết yếu để viết mã GPU có hiệu suất cao. Các nhà phát triển phải cẩn thận xem xét các yếu tố như tổ chức luồng, phân nhánh phân kỳ, mẫu truy cập bộ nhớ và thiết kế thuật toán để khai thác tối đa sức mạnh tính toán của GPU.

Khi kiến trúc GPU tiếp tục phát triển, các mô hình lập trình và công cụ cũng phải tiến bộ để cho phép các nhà phát triển sử dụng hiệu quả các tính năng và khả năng phần cứng mới. Nghiên cứu liên tục trong các lĩnh vực như thiết kế ngôn ngữ lập trình, tối ưu hóa trình biên dịch và tự động điều chỉnh sẽ rất quan trọng để cải thiện năng suất lập trình và khả năng di chuyển hiệu suất trong kỷ nguyên của máy tính dị chủng.

Chapter 2 Gpu Rogramming ModelsChapter 4 Gpu Memory System Design