Chương 6: Các Chỉ Số Đo Lường Hiệu Năng GPU và Phân Tích

Phân tích và tối ưu hóa hiệu năng của các ứng dụng GPU là rất quan trọng để đạt được hiệu quả và sử dụng tối ưu các tài nguyên phần cứng GPU. Trong chương này, chúng ta sẽ khám phá các chỉ số đo lường hiệu năng GPU chính, các công cụ phân tích và tối ưu hóa, kỹ thuật để xác định các điểm nghẽn hiệu năng, và các chiến lược để cải thiện hiệu năng GPU.

Thông lượng, Độ Trễ và Băng Thông Bộ Nhớ

Ba chỉ số cơ bản để đánh giá hiệu năng GPU là thông lượng, độ trễ và băng thông bộ nhớ. Hiểu rõ các chỉ số này và ý nghĩa của chúng là rất quan trọng để phân tích và tối ưu hóa các ứng dụng GPU.

Thông Lượng

Thông lượng đề cập đến số lượng các phép toán hoặc tác vụ mà một GPU có thể hoàn thành trong một khoảng thời gian nhất định. Nó thường được đo bằng số phép tính số học trên giây (FLOPS) hoặc số lệnh trên giây (IPS). GPU được thiết kế để đạt được thông lượng cao bằng cách khai thác sự song song và thực hiện đồng thời một số lượng lớn các luồng.

Thông lượng đỉnh lý thuyết của một GPU có thể được tính toán bằng công thức sau:

Thông Lượng Đỉnh (FLOPS) = Số Lõi CUDA × Tần Số Xung Nhịp × FLOPS trên Mỗi Lõi CUDA mỗi Chu Kỳ

Ví dụ, một GPU NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti có 4352 lõi CUDA, tần số xung nhịp cơ bản là 1350 MHz, và mỗi lõi CUDA có thể thực hiện 2 phép tính số học trên mỗi chu kỳ (FMA - Fused Multiply-Add). Do đó, thông lượng đỉnh lý thuyết của nó là:

Thông Lượng Đỉnh (FLOPS) = 4352 × 1350 MHz × 2 = 11,75 TFLOPS

Tuy nhiên, đạt được thông lượng đỉnh lý thuyết trong thực tế là một thách thức do các yếu tố như mẫu truy cập bộ nhớ, phân nhánh không đồng nhất và các ràng buộc về tài nguyên.

Độ Trễ

Độ trễ đề cập đến thời gian cần thiết để hoàn thành một phép toán hoặc tác vụ đơn lẻ. Trong bối cảnh của GPU, độ trễ thường liên quan đến các thao tác truy cập bộ nhớ. GPU có một hệ thống bộ nhớ phân cấp, và truy cập dữ liệu từ các cấp độ khác nhau của hệ thống bộ nhớ này sẽ gây ra các độ trễ khác nhau.Dưới đây là bản dịch tiếng Việt của tệp Markdown:

Các độ trễ điển hình cho các cấp bộ nhớ khác nhau trong một GPU như sau:

Thanh ghi: 0-1 chu kỳ
Bộ nhớ chia sẻ: 1-2 chu kỳ
Bộ nhớ cache L1: 20-30 chu kỳ
Bộ nhớ cache L2: 200-300 chu kỳ
Bộ nhớ toàn cục (DRAM): 400-800 chu kỳ

Độ trễ có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của GPU, đặc biệt khi có sự phụ thuộc giữa các hoạt động hoặc khi các luồng đang chờ dữ liệu được lấy từ bộ nhớ. Các kỹ thuật như ẩn độ trễ, lấy dữ liệu trước và lưu vào bộ nhớ cache có thể giúp giảm thiểu ảnh hưởng của độ trễ đến hiệu suất của GPU.

Băng thông bộ nhớ

Băng thông bộ nhớ đề cập đến tốc độ mà dữ liệu có thể được truyền giữa GPU và hệ thống bộ nhớ của nó. Nó thường được đo bằng byte trên giây (B/s) hoặc gigabyte trên giây (GB/s). GPU có các giao diện bộ nhớ băng thông cao, chẳng hạn như GDDR6 hoặc HBM2, để hỗ trợ bản chất yêu cầu dữ liệu lớn của đồ họa và các tải công việc tính toán.

Băng thông bộ nhớ tối đa lý thuyết của một GPU có thể được tính toán bằng công thức sau:

Băng thông bộ nhớ tối đa (GB/s) = Tần số đồng hồ bộ nhớ × Độ rộng bus bộ nhớ ÷ 8

Ví dụ, một GPU NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti có tần số đồng hồ bộ nhớ là 7000 MHz (hiệu quả) và độ rộng bus bộ nhớ là 352 bit. Do đó, băng thông bộ nhớ tối đa lý thuyết của nó là:

Băng thông bộ nhớ tối đa (GB/s) = 7000 MHz × 352 bit ÷ 8 = 616 GB/s

Băng thông bộ nhớ là một yếu tố quan trọng trong hiệu suất của GPU, vì nhiều ứng dụng GPU bị giới hạn bởi bộ nhớ, nghĩa là hiệu suất của chúng bị giới hạn bởi tốc độ mà dữ liệu có thể được truyền giữa GPU và bộ nhớ. Tối ưu hóa các mẫu truy cập bộ nhớ, giảm thiểu chuyển dữ liệu và tận dụng hệ thống bộ nhớ có thể giúp cải thiện việc sử dụng băng thông bộ nhớ.

Công cụ phân tích và tối ưu hóa hiệu suất

Các công cụ phân tích và tối ưu hóa hiệu suất là rất cần thiết để phân tích hành vi của ứng dụng GPU, xác định các điểm nghẽn hiệu suất và hướng dẫn các nỗ lực tối ưu hóa. Các công cụ này cung cấp thông tin chi tiết về các khía cạnh khác nhau của hiệu suất GPU, chẳng hạn như thời gian thực thi kernel, truy cập bộ nhớ,Các mẫu ESS, độ chiếm dụng và sử dụng tài nguyên

Một số công cụ phổ biến để phân tích hiệu suất và tối ưu hóa hiệu suất cho GPU bao gồm:

NVIDIA Visual Profiler (nvvp): Một công cụ phân tích hiệu suất đồ họa cung cấp một cái nhìn toàn diện về hiệu suất ứng dụng GPU. Nó cho phép nhà phát triển phân tích việc thực thi kernel, chuyển dữ liệu bộ nhớ và các lệnh API, đồng thời cung cấp các khuyến nghị để tối ưu hóa.
NVIDIA Nsight: Một môi trường phát triển tích hợp (IDE) bao gồm các khả năng phân tích hiệu suất và gỡ lỗi cho ứng dụng GPU. Nó hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình và framework khác nhau, chẳng hạn như CUDA, OpenCL và OpenACC.
NVIDIA Nsight Compute: Một công cụ phân tích hiệu suất độc lập tập trung vào phân tích hiệu suất kernel GPU. Nó cung cấp các số liệu hiệu suất chi tiết như thông lượng chỉ thị, hiệu quả bộ nhớ và độ chiếm dụng, và giúp xác định các điểm nghẽn hiệu suất ở cấp độ mã nguồn.
AMD Radeon GPU Profiler (RGP): Một công cụ phân tích hiệu suất cho GPU AMD, thu thập và trực quan hóa dữ liệu hiệu suất cho các ứng dụng DirectX, Vulkan và OpenCL. Nó cung cấp thông tin về mức độ sử dụng GPU, sử dụng bộ nhớ và các điểm nghẽn trong pipeline.
AMD Radeon GPU Analyzer (RGA): Một công cụ phân tích tĩnh phân tích mã shader GPU và cung cấp các dự đoán hiệu suất, sử dụng tài nguyên và các gợi ý tối ưu hóa.

Các công cụ này thường hoạt động bằng cách gắn mã ứng dụng GPU, thu thập dữ liệu hiệu suất trong quá trình thực thi và trình bày dữ liệu theo định dạng thân thiện với người dùng để phân tích. Chúng thường cung cấp các chế độ xem theo thời gian, bộ đếm hiệu suất và tương quan mã nguồn để giúp nhà phát triển xác định các vấn đề hiệu suất và tối ưu hóa mã của họ.

Ví dụ: Phân tích hiệu suất ứng dụng CUDA bằng NVIDIA Visual Profiler (nvvp)

Xây dựng ứng dụng CUDA với khả năng phân tích hiệu suất được bật:
```
nvcc -o myapp myapp.cu -lineinfo
```
Chạy ứng dụng với phân tích hiệu suất:
```
nvprof ./myapp
```
Mở Visual Profiler:
```
nvvp
```
Nhập dữ liệu phân tích hiệu suất được tạo raDưới đây là bản dịch tiếng Việt của tệp Markdown được cung cấp:
Phân tích chế độ xem dòng thời gian, hiệu suất kernel, chuyển giao bộ nhớ và các lệnh API.
Xác định các điểm nghẽn hiệu suất và tối ưu hóa mã dựa trên các khuyến nghị của trình phân tích hiệu suất.

Xác định các điểm nghẽn hiệu suất

Xác định các điểm nghẽn hiệu suất là rất quan trọng để tối ưu hóa các ứng dụng GPU. Các điểm nghẽn hiệu suất có thể phát sinh từ nhiều yếu tố khác nhau, như các mẫu truy cập bộ nhớ kém hiệu quả, độ lấp đầy thấp, phân nhánh phân kỳ và các ràng buộc về tài nguyên. Một số kỹ thuật phổ biến để xác định các điểm nghẽn hiệu suất bao gồm:

Phân tích hiệu suất: Sử dụng các công cụ phân tích hiệu suất để đo thời gian thực thi kernel, thời gian chuyển giao bộ nhớ và chi phí API có thể giúp xác định những phần của ứng dụng tiêu tốn nhiều thời gian và tài nguyên nhất.
Phân tích độ lấp đầy: Độ lấp đầy là tỷ lệ giữa số warp hoạt động và số lượng warp tối đa mà GPU hỗ trợ. Độ lấp đầy thấp có thể cho thấy việc sử dụng tài nguyên GPU không hiệu quả và có thể gợi ý cần tối ưu hóa kích thước block và lưới hoặc giảm việc sử dụng thanh ghi và bộ nhớ chung.
Kiểm tra các mẫu truy cập bộ nhớ: Các mẫu truy cập bộ nhớ kém hiệu quả, như các truy cập bộ nhớ toàn cục không được liên kết hoặc các truy cập thường xuyên vào bộ nhớ toàn cục, có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất GPU. Phân tích các mẫu truy cập bộ nhớ bằng cách sử dụng các công cụ phân tích hiệu suất có thể giúp xác định các cơ hội để tối ưu hóa, chẳng hạn như sử dụng bộ nhớ chung hoặc cải thiện tính cục bộ của dữ liệu.
Điều tra phân nhánh phân kỳ: Phân nhánh phân kỳ xảy ra khi các luồng trong một warp thực hiện các đường dẫn thực thi khác nhau do các câu lệnh điều kiện. Các nhánh phân kỳ có thể dẫn đến việc tuần tự hóa và giảm hiệu suất. Xác định và giảm thiểu phân nhánh phân kỳ có thể giúp cải thiện hiệu suất GPU.
Theo dõi việc sử dụng tài nguyên: GPU có tài nguyên hạn chế, chẳng hạn như thanh ghi, bộ nhớ chung và khối luồng. Theo dõi việc sử dụng tài nguyên bằng cách sử dụng các công cụ phân tích hiệu suất có thể giúp xác định các điểm nghẽn về tài nguyên và hướng dẫn các nỗ lực tối ưu hóa, chẳng hạn như giảm việc sử dụng thanh ghi.Ví dụ: Xác định điểm nghẽn truy cập bộ nhớ bằng cách sử dụng NVIDIA Nsight Compute
Tiến hành profile ứng dụng CUDA bằng Nsight Compute:
```
ncu -o profile.ncu-rep ./myapp
```
Mở báo cáo profile được tạo ra trong Nsight Compute.
Phân tích phần "Memory Workload Analysis" để xác định các mẫu truy cập bộ nhớ kém hiệu quả, chẳng hạn như các truy cập không được liên kết hoặc sử dụng bộ nhớ toàn cục quá nhiều.
Tối ưu hóa các mẫu truy cập bộ nhớ dựa trên các thông tin được cung cấp bởi Nsight Compute, chẳng hạn như sử dụng bộ nhớ chia sẻ hoặc cải thiện tính cục bộ của dữ liệu.

Các chiến lược để cải thiện hiệu suất GPU

Một khi đã xác định được các điểm nghẽn về hiệu suất, có thể áp dụng các chiến lược khác nhau để cải thiện hiệu suất GPU. Một số chiến lược tối ưu hóa phổ biến bao gồm:

Tối đa hóa tính song song: Đảm bảo rằng ứng dụng được phân chia thành đủ số lượng nhiệm vụ song song để tận dụng tối đa tài nguyên GPU. Điều này có thể bao gồm điều chỉnh kích thước khối và lưới, sử dụng luồng để thực hiện song song hoặc khai thác tính song song cấp nhiệm vụ.
Tối ưu hóa các mẫu truy cập bộ nhớ: Cải thiện hiệu quả truy cập bộ nhớ bằng cách giảm thiểu các truy cập bộ nhớ toàn cục, sử dụng bộ nhớ chia sẻ cho dữ liệu được truy cập thường xuyên và đảm bảo các truy cập bộ nhớ được liên kết. Các kỹ thuật như phân chia bộ nhớ, biến đổi bố cục dữ liệu và lưu vào bộ nhớ cache có thể giúp tối ưu hóa hiệu suất bộ nhớ.
Giảm thiểu phân nhánh không đồng nhất: Giảm thiểu phân nhánh không đồng nhất bằng cách cấu trúc lại mã để tránh các nhánh phân kỳ trong một warp. Các kỹ thuật như dự đoán nhánh, phân nhánh phụ thuộc vào dữ liệu và lập trình cấp warp có thể giúp giảm thiểu tác động của phân nhánh không đồng nhất.
Khai thác hệ thống bộ nhớ: Khai thác hiệu quả hệ thống bộ nhớ GPU bằng cách tối đa hóa việc sử dụng thanh ghi và bộ nhớ chia sẻ cho dữ liệu được truy cập thường xuyên. Sử dụng bộ nhớ texture và bộ nhớ hằng số cho dữ liệu chỉ đọc có tính cục bộ không gian hoặc được truy cập đồng nhất giữa các luồng.
Chồng chéo tính toán và truy cập bộ nhớDưới đây là bản dịch tiếng Việt của tệp Markdown, với các phần mã không được dịch:

Ẩn độ trễ chuyển giao bộ nhớ bằng cách chồng tính toán với chuyển giao bộ nhớ sử dụng luồng CUDA hoặc hàng đợi lệnh OpenCL: Ẩn độ trễ chuyển giao bộ nhớ bằng cách chồng tính toán với chuyển giao bộ nhớ sử dụng luồng CUDA hoặc hàng đợi lệnh OpenCL. Điều này cho phép GPU thực hiện các tính toán trong khi dữ liệu đang được chuyển giữa bộ nhớ của máy chủ và thiết bị.

Điều chỉnh tham số khởi chạy kernel: Thử nghiệm với các kích thước khối và lưới khác nhau để tìm cấu hình tối ưu cho mỗi kernel. Các tham số khởi chạy tối ưu phụ thuộc vào các yếu tố như số thanh ghi được sử dụng mỗi luồng, sử dụng bộ nhớ chung và đặc điểm của kiến trúc GPU.
Giảm thiểu chuyển giao dữ liệu giữa máy chủ và thiết bị: Giảm lượng dữ liệu chuyển giữa máy chủ (CPU) và thiết bị (GPU) bằng cách thực hiện càng nhiều tính toán trên GPU càng tốt. Nhóm các chuyển giao nhỏ thành các chuyển giao lớn hơn để giảm chi phí của mỗi chuyển giao.
Sử dụng các hoạt động bất đồng bộ: Sử dụng các hoạt động bất đồng bộ, như sao chép bộ nhớ bất đồng bộ và khởi chạy kernel, để chồng tính toán và truyền thông. Điều này cho phép CPU thực hiện các nhiệm vụ khác trong khi GPU đang thực hiện, cải thiện hiệu suất ứng dụng tổng thể.

Ví dụ: Tối ưu hóa các mẫu truy cập bộ nhớ sử dụng bộ nhớ chung trong CUDA

Mã gốc không hiệu quả với các truy cập bộ nhớ toàn cục:

__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;
    }
}

Mã được tối ưu hóa sử dụng bộ nhớ chung:

__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
```Dưới đây là bản dịch tiếng Việt của tệp Markdown:
 
a[tid] = result;
    }
}

Trong mã đã được tối ưu hóa, dữ liệu đầu vào được tải trước vào bộ nhớ chung, có độ trễ thấp hơn nhiều so với bộ nhớ toàn cục. Sau đó, phép tính được thực hiện sử dụng bộ nhớ chung, giảm số lần truy cập bộ nhớ toàn cục và cải thiện hiệu suất.

Kết luận

Phân tích và tối ưu hóa hiệu suất GPU là điều cần thiết để phát triển các ứng dụng GPU hiệu quả và có hiệu suất cao. Bằng cách hiểu các chỉ số hiệu suất chính như thông lượng, độ trễ và băng thông bộ nhớ, các nhà phát triển có thể đưa ra quyết định sáng suốt về việc tối ưu hóa mã của họ.

Các công cụ phân tích và tối ưu hóa hiệu suất đóng vai trò quan trọng trong việc xác định các điểm nghẽn hiệu suất và hướng dẫn các nỗ lực tối ưu hóa. Những công cụ này cung cấp những hiểu biết quý giá về việc thực thi kernel, các mẫu truy cập bộ nhớ, độ chiếm dụng và mức sử dụng tài nguyên, cho phép các nhà phát triển tập trung nỗ lực tối ưu hóa vào những khu vực quan trọng nhất.

Một số chiến lược tối ưu hóa phổ biến bao gồm tối đa hóa song song, tối ưu hóa các mẫu truy cập bộ nhớ, giảm sự phân kỳ nhánh, v.v.

Dưới đây là một số chiến lược phổ biến để tối ưu hóa hiệu suất GPU, tiếp tục ở định dạng Markdown:

Giảm sự phân kỳ nhánh: Luồng điều khiển phân kỳ trong một warp/wavefront có thể dẫn đến việc tuần tự hóa và giảm hiệu quả SIMD. Các thuật toán nên được cấu trúc để giảm thiểu sự phân kỳ nhánh ở mức có thể. Các kỹ thuật như phân kỳ nhánh dự đoán, phân kỳ nhánh phụ thuộc vào dữ liệu và lập trình cấp warp có thể giúp giảm tác động của sự phân kỳ nhánh.
Khai thác hệ thống bộ nhớ: Khai thác hiệu quả hệ thống bộ nhớ của GPU bằng cách tối đa hóa việc sử dụng các thanh ghi và bộ nhớ chung cho dữ liệu được truy cập thường xuyên. Sử dụng bộ nhớ texture và bộ nhớ hằng số cho dữ liệu chỉ đọc có tính cục bộ không gian hoặc được truy cập đồng đều trên các luồng.
Chồng chéo tính toán và chuyển dữ liệu: Ẩn độ trễ chuyển dữ liệu bằng cách chồng chéo tính toán với chuyển dữ liệu sử dụng các luồng CUDA hoặc hàng đợi lệnh OpenCL. Điều này cho phépĐây là bản dịch tiếng Việt của tệp Markdown:
Điều chỉnh Tham số Khởi chạy Kernel: Thử nghiệm với các kích thước block và lưới khác nhau để tìm cấu hình tối ưu cho mỗi kernel. Các tham số khởi chạy tối ưu phụ thuộc vào các yếu tố như số lượng thanh ghi được sử dụng mỗi luồng, mức sử dụng bộ nhớ chung và đặc điểm của kiến trúc GPU.
Giảm thiểu Chuyển dữ liệu Máy chủ-Thiết bị: Giảm lượng dữ liệu được chuyển giữa máy chủ (CPU) và thiết bị (GPU) bằng cách thực hiện càng nhiều tính toán trên GPU càng tốt. Nhóm các chuyển nhỏ thành các chuyển lớn hơn để giảm chi phí của mỗi chuyển.
Sử dụng Các Thao tác Bất đồng bộ: Tận dụng các thao tác bất đồng bộ, chẳng hạn như sao chép bộ nhớ bất đồng bộ và khởi chạy kernel, để chồng chéo tính toán và truyền thông. Điều này cho phép CPU thực hiện các nhiệm vụ khác trong khi GPU đang thực hiện, cải thiện hiệu suất ứng dụng tổng thể.

Ví dụ: Tối ưu hóa các mẫu truy cập bộ nhớ bằng cách sử dụng bộ nhớ chung trong CUDA

Mã gốc không hiệu quả với các truy cập bộ nhớ toàn cục:

__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;
    }
}

Mã tối ưu hóa sử dụng bộ nhớ chung:

__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;
    }
}

Trong mã tối ưu hóa, dữ liệu đầu vào trước tiên được tải vào bộ nhớ chung, có độ trễ thấp hơn nhiều so vớiĐây là bản dịch tiếng Việt của tệp Markdown:

Bộ nhớ toàn cục

Tính toán được thực hiện bằng cách sử dụng bộ nhớ chung, giảm số lượng truy cập bộ nhớ toàn cục và cải thiện hiệu suất.

// Khai báo biến
int a[N][N], b[N][N], c[N][N];
 
// Khởi tạo dữ liệu
for (int i = 0; i < N; i++) {
    for (int j = 0; j < N; j++) {
        a[i][j] = rand() % 10;
        b[i][j] = rand() % 10;
    }
}
 
// Tính toán ma trận C = A * B
for (int i = 0; i < N; i++) {
    for (int j = 0; j < N; j++) {
        int sum = 0;
        for (int k = 0; k < N; k++) {
            sum += a[i][k] * b[k][j];
        }
        c[i][j] = sum;
    }
}

Chapter 5 Gpu Memory System Design Chapter 7 Streaming Multiprocessor Design