第 6 章：GPU 性能指标和分析

分析和优化 GPU 应用程序的性能对于实现 GPU 硬件资源的高效利用至关重要。在本章中,我们将探讨关键的 GPU 性能指标、分析和优化工具、识别性能瓶颈的技术以及提高 GPU 性能的策略。

吞吐量、延迟和内存带宽

评估 GPU 性能的三个基本指标是吞吐量、延迟和内存带宽。理解这些指标及其含义对于分析和优化 GPU 应用程序至关重要。

吞吐量

吞吐量指 GPU 在给定时间内可以完成的操作或任务数量。它通常以每秒浮点运算数(FLOPS)或每秒指令数(IPS)来衡量。GPU 通过利用并行性并同时执行大量线程来实现高吞吐量。

GPU 的理论峰值吞吐量可以使用以下公式计算:

峰值吞吐量(FLOPS) = CUDA 核心数 × 时钟频率 × 每个 CUDA 核心每个周期的 FLOPS

例如,NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti GPU 有 4352 个 CUDA 核心,基础时钟频率为 1350 MHz,每个 CUDA 核心可以执行 2 个浮点运算(FMA - 融合乘加)。因此,其理论峰值吞吐量为:

峰值吞吐量(FLOPS) = 4352 × 1350 MHz × 2 = 11.75 TFLOPS

但是,在实践中实现理论峰值吞吐量是具有挑战性的,这是由于诸如内存访问模式、分支发散和资源限制等各种因素的影响。

延迟

延迟指单个操作或任务完成所需的时间。在 GPU 上下文中,延迟通常与内存访问操作相关。GPU 具有分层内存系统,从不同内存层级访问数据会产生不同的延迟。以下是该 Markdown 文件的中文翻译版本。对于代码部分,我只翻译了注释,而没有翻译代码本身。

GPU 中各种内存级别的典型延迟时间:

寄存器: 0-1 个周期
共享内存: 1-2 个周期
L1 缓存: 20-30 个周期
L2 缓存: 200-300 个周期
全局内存 (DRAM): 400-800 个周期

延迟时间可能会对 GPU 性能产生重大影响,特别是当操作之间存在依赖关系或线程正在等待从内存中获取数据时。延迟隐藏、预取和缓存等技术可以帮助缓解延迟对 GPU 性能的影响。

内存带宽

内存带宽指的是 GPU 与其内存子系统之间数据传输的速率。它通常以每秒字节数 (B/s) 或每秒千兆字节数 (GB/s) 来衡量。GPU 拥有高带宽的内存接口,如 GDDR6 或 HBM2,以支持图形和计算密集型工作负载的数据需求。

GPU 的理论峰值内存带宽可以使用以下公式计算:

峰值内存带宽 (GB/s) = 内存时钟频率 × 内存总线宽度 ÷ 8

例如,NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti GPU 的内存时钟频率为 7000 MHz (有效频率),内存总线宽度为 352 位。因此,其理论峰值内存带宽为:

峰值内存带宽 (GB/s) = 7000 MHz × 352 位 ÷ 8 = 616 GB/s

内存带宽是 GPU 性能的关键因素,因为许多 GPU 应用程序都是内存受限的,也就是说它们的性能受到数据在 GPU 和内存之间传输速率的限制。优化内存访问模式、减少数据传输和利用内存层次结构可以帮助提高内存带宽的利用率。

性能分析和优化工具

性能分析和优化工具对于分析 GPU 应用程序的行为、识别性能瓶颈以及指导优化工作至关重要。这些工具提供了关于 GPU 性能各个方面的洞见,例如内核执行时间、内存访问模式和资源利用率等。这是一个关于 GPU 性能分析和优化工具的 Markdown 文件。以下是中文翻译:

一些流行的 GPU 性能分析和优化工具包括:

NVIDIA Visual Profiler (nvvp): 一个图形化的性能分析工具,提供了 GPU 应用程序性能的全面视图。它允许开发者分析内核执行、内存传输和 API 调用,并提供优化建议。
NVIDIA Nsight: 一个集成开发环境 (IDE),包含了 GPU 应用程序的性能分析和调试功能。它支持多种编程语言和框架,如 CUDA、OpenCL 和 OpenACC。
NVIDIA Nsight Compute: 一个专注于 GPU 内核性能分析的独立性能分析工具。它提供了详细的性能指标,如指令吞吐量、内存效率和占用率,并帮助识别源代码级别的性能瓶颈。
AMD Radeon GPU Profiler (RGP): 一个针对 AMD GPU 的性能分析工具,可以捕获和可视化 DirectX、Vulkan 和 OpenCL 应用程序的性能数据。它提供了 GPU 利用率、内存使用和管线阻塞的洞见。
AMD Radeon GPU Analyzer (RGA): 一个静态分析工具,可以分析 GPU 着色器代码,并提供性能预测、资源使用和优化建议。

这些工具通常通过对 GPU 应用程序代码进行仪器化,在执行期间收集性能数据,并以用户友好的格式呈现数据来工作。它们通常提供时间线视图、性能计数器和源代码关联,以帮助开发者识别性能问题并优化代码。

示例: 使用 NVIDIA Visual Profiler (nvvp) 分析 CUDA 应用程序

使用性能分析功能构建 CUDA 应用程序:
```
nvcc -o myapp myapp.cu -lineinfo
```
使用性能分析运行应用程序:
```
nvprof ./myapp
```
打开 Visual Profiler:
```
nvvp
```
导入生成的性能分析数据5. 分析时间线视图、内核性能、内存传输和 API 调用。
根据分析器的建议识别性能瓶颈并优化代码。

识别性能瓶颈

识别性能瓶颈对于优化 GPU 应用程序至关重要。性能瓶颈可能源于各种因素,如低效的内存访问模式、低占用率、分支发散和资源限制。识别性能瓶颈的一些常见技术包括:

分析: 使用分析工具测量内核执行时间、内存传输时间和 API 开销,可以帮助确定应用程序中消耗最多时间和资源的部分。
分析占用率: 占用率指活跃 warp 与 GPU 支持的最大 warp 数之间的比率。低占用率可能表示 GPU 资源利用不足,可能需要优化块和网格尺寸或减少寄存器和共享内存的使用。
检查内存访问模式: 低效的内存访问模式,如非合并的内存访问或频繁访问全局内存,可能会严重影响 GPU 性能。使用分析工具分析内存访问模式可以帮助识别优化机会,如使用共享内存或改善数据局部性。
研究分支发散: 分支发散发生在 warp 内的线程由于条件语句而采取不同的执行路径时。发散分支可能导致串行化和性能下降。识别和最小化分支发散可以帮助提高 GPU 性能。
监控资源利用: GPU 有限的资源,如寄存器、共享内存和线程块。使用分析工具监控资源利用情况可以帮助识别资源瓶颈,并指导优化工作,如减少寄存器使用。以下是该 Markdown 文件的中文翻译。对于代码部分,我只翻译了注释,代码本身没有翻译。

使用 NVIDIA Nsight Compute 识别内存访问瓶颈

示例: 使用 NVIDIA Nsight Compute 识别内存访问瓶颈

使用 Nsight Compute 对 CUDA 应用程序进行性能分析:
```
ncu -o profile.ncu-rep ./myapp
```
在 Nsight Compute 中打开生成的性能分析报告。
分析"内存工作负载分析"部分,以识别低效的内存访问模式,如非协同访问或高全局内存使用。
根据 Nsight Compute 提供的见解优化内存访问模式,例如使用共享内存或改善数据局部性。

提高 GPU 性能的策略

一旦识别出性能瓶颈,就可以采用各种策略来提高 GPU 性能。一些常见的优化策略包括:

最大化并行性: 确保应用程序被分解成足够多的并行任务,以充分利用 GPU 资源。这可能涉及调整块和网格尺寸、使用流进行并发执行,或利用任务级并行。
优化内存访问模式: 通过最小化全局内存访问、使用共享内存存储频繁访问的数据,并确保内存访问协同,来提高内存访问效率。诸如内存分块、数据布局转换和缓存等技术可以帮助优化内存性能。
减少分支发散: 通过重构代码来避免线程束内的分歧分支,最小化分支发散。使用分支预测、数据相关分支和线程束级编程等技术可以减少分支发散的影响。
利用内存层次结构: 有效利用 GPU 内存层次结构,最大化使用寄存器和共享内存来存储频繁访问的数据。使用纹理内存和常量内存来存储具有空间局部性或被线程统一访问的只读数据。
重叠计算和内存访问: 通过合理安排内核启动时间和流的使用,尽可能重叠计算和内存访问,以隐藏内存延迟。以下是该 Markdown 文件的中文翻译。对于代码部分,我只翻译了注释,而没有翻译代码本身。
内存传输隐藏:使用 CUDA 流或 OpenCL 命令队列,通过重叠计算和内存传输来隐藏内存传输延迟。这允许 GPU 在主机和设备内存之间传输数据的同时执行计算。
内核启动参数调优:尝试不同的块和网格大小,以找到每个内核的最佳配置。最佳启动参数取决于每个线程使用的寄存器数量、共享内存使用情况以及 GPU 架构的特性。
最小化主机-设备数据传输:通过尽可能多地在 GPU 上执行计算,减少主机(CPU)和设备(GPU)之间的数据传输量。将小传输批量化为较大的传输,以摊销每次传输的开销。
使用异步操作:利用异步操作,如异步内存拷贝和内核启动,来重叠计算和通信。这允许 CPU 在 GPU 执行时执行其他任务,从而提高整体应用程序性能。

示例: 使用 CUDA 中的共享内存优化内存访问模式

使用全局内存访问的低效代码:

__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;
    }
}

使用共享内存优化的代码:

__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
```以下是该 Markdown 文件的中文翻译。对于代码部分,仅翻译注释,不翻译代码本身。

a[tid] = result; } }


在优化后的代码中,输入数据首先被加载到共享内存中,共享内存的延迟远低于全局内存。然后使用共享内存进行计算,减少了对全局内存的访问次数,从而提高了性能。

## 结论

分析和优化 GPU 性能对于开发高效和高性能的 GPU 应用程序至关重要。通过了解吞吐量、延迟和内存带宽等关键性能指标,开发人员可以做出明智的决策来优化他们的代码。

性能分析和优化工具在识别性能瓶颈并指导优化工作中起着关键作用。这些工具提供了关于内核执行、内存访问模式、占用率和资源利用率的宝贵见解,使开发人员能够将优化工作集中在最关键的领域。

优化 GPU 性能的常见策略包括:

7. **减少分支发散**: 线程束/波前内的分歧控制流可能导致串行化和 SIMD 效率降低。应该尽量构建算法以减少分支发散。使用分支预测、数据相关分支和线程束级编程等技术可以减少分支发散的影响。

8. **利用内存层次结构**: 通过最大化寄存器和共享内存的使用来有效利用 GPU 内存层次结构,频繁访问的数据。对于具有空间局部性或在线程间均匀访问的只读数据,使用纹理内存和常量内存。

9. **重叠计算和内存传输**: 使用 CUDA 流或 OpenCL 命令队列隐藏内存传输延迟,通过重叠计算和内存传输来提高性能。这允许以下是该 Markdown 文件的中文翻译。对于代码部分,我只翻译了注释,而没有翻译代码本身。

10. **调整内核启动参数**: 尝试不同的块和网格大小,以找到每个内核的最佳配置。最佳启动参数取决于诸如每个线程使用的寄存器数量、共享内存使用情况以及 GPU 架构特性等因素。

11. **最小化主机-设备数据传输**: 通过尽可能多地在 GPU 上执行计算来减少主机(CPU)和设备(GPU)之间的数据传输量。将小传输批量化为较大的传输,以摊销每次传输的开销。

12. **使用异步操作**: 利用异步操作,如异步内存拷贝和内核启动,来重叠计算和通信。这允许 CPU 在 GPU 执行时执行其他任务,从而提高整体应用程序性能。

示例: 使用 CUDA 中的共享内存优化内存访问模式

使用低效的全局内存访问的原始代码:

```cpp
__global__ void myKernel(float* data, int n) {
    // 使用全局内存访问的内核
    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;
    }
}

使用共享内存优化的代码:

__global__ void myKernel(float* data, int n) {
    // 使用共享内存优化内存访问的内核
    __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;
    }
}

在优化后的代码中,输入数据首先被加载到共享内存中,共享内存的访问延迟远低于全局内存。以下是该 Markdown 文件的中文翻译:

全局内存

计算首先在全局内存中进行,然后使用共享内存执行计算,减少了对全局内存的访问次数,从而提高了性能。

// 从全局内存中加载数据
load data from global memory;
 
// 将数据复制到共享内存中
copy data to shared memory;
 
// 在共享内存中执行计算
perform computation using shared memory;
 
// 将结果从共享内存复制回全局内存
copy results back to global memory;

Chapter 5 Gpu Memory System Design Chapter 7 Streaming Multiprocessor Design