CUDA. obliczenia na kartach graficznych. Łukasz Ligowski. 11 luty Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

Transkrypt

1 CUDA obliczenia na kartach graficznych Łukasz Ligowski 11 luty 2008 Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

2 Plan 1 Ogólne wrażenia 2 Obliczenia na kartach - wstęp 3 Wprowadzenie 4 CUDA Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

3 GPU - CPU transfer przez PCIe 4+4 GBps (z chipsetem NVIDII 5+5), karta może jedynie ściągać lub wysyłać dane. W miarę łatwo daje się osiągnać transfer ponad 4GBps. Na nowszych kartach (compute capability 1.1) można liczyć i jednocześnie robić transfer pamięci, niestety NVIDIA Tesla na razie są compute capability 1.0. podział zadań, chcielibyśmy aby jak najwięcej wydelegować na GPU. problemy: zadanie nie mieści się w pamięci karty nie da sie wystarczająco szybko wyciągać wyników z karty lub ich wysyłać (dla compute capability 1.1 jest to mniejszy problem), załadowanie Tesli do pełna to około sekundy kiedy karta nic nie liczy... efektywny transfer do GPU wymaga wysyłania danych w większych paczkach (MB), nie zawsze da się to zrobić Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

4 Pamięć karty memory wall, nadal jest mało: max 1.5 GB (Tesla) lub 756MB/1GB (zwykłe karty), (zwłaszcza jeśli przyszłe karty mają używać double) wektory pomocnicze, obliczenia na karcie są prawie wektorowe, i ze względu na to ze czasami chcielibyśmy skorzystać z tego podejścia i tworzyć wektory pomocnicze żeby uzyskać wysoką wydajność ale dla dużych rozmiarów danych może być to problematyczne czytanie/pisanie odbywa sie po tej samej magistrali czyli GBps przepustowości do pamięci które jest dostępne powinno się podzielić minimum przez dwa jeśli mamy operację np. A[i] = B[i] + 1 Jeśli wątki nie czytają spójnego kawałka pamięci wydajność czytania istotnie spada Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

5 Pomiar wydajności gflopy vs GBps ilość Gflopów/s nic nie mówi o wydajności (nie znamy narzutów i pracy niezbędnej do wykonania zadania), pomiar ilości przetworzonych danych jest o wiele lepszą metryką o wiele łatwiej być ograniczonym przez transfer na karcie niż przez jej możliwości obliczeniowe (z poprzedniego seminarium:) operacji atomowych/sekunda, = 24 Mbps, dla porównania można łatwo osiągnąć 60GBps Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

6 GPU z punktu widzenia użytkownika prawie wektoryzacja, większa swoboda w stosowaniu instrukcji warunkowych wewnątrz pętli i nie tylko próba implementacji czegokolwiek bardziej skomplikowanego powoduje że szybko pojawiają sie ograniczenia rejestry/blok multiprocesor posiada 8192 rejestry i może wykonywać 756 wątków czyli jeśli chcemy w pełni wykorzystać kartę mamy około 10 rejestrów na wątek, kompilator słabo optymalizuje wykorzystanie rejestrów, słabo obsługuje opcję maxregisters, można robić sztuczki w celu obniżenia ilości rejestrów, (jeśli dzięki temu uda się upchnąć więcej bloków poprawiamy transfer do pamięci) shared memory jw. 32 kilobajty na multiprocesor czyli 8192 int y, trochę lepiej niż rejestry Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

7 GPU ciąg dalszy Jeśli chce się osiągnąć większą wydajność niż szybkość magistrali trzeba używać cache u. Dlaczego? Karta ma 300Gflop/s czyli trzeba przeczytać co najmniej = 2400Gbps bajtów pamięci, a wydajność magistrali to Gbps zlecenie wykonania kernela obliczeniowego na karcie ma niewielki narzut Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

8 Klastrowanie kart farming (dużo kart/komputerów robiących to samo z minimalną komunikacją) potencjalnie niska skalowalność dla zadań z intensywną komunikacją pomiędzy kartami: GPU - synchronizacja + narzuty na uruchamianie kerneli - CPU - LAN - CPU - GPU zadania typu embarssingly parallel są OK mapreduce jest OK(?) Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

9 Moc GPU Rysunek: Źródło: NVIDIA CUDA Programming Guide Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

10 NVIDIA CUDA Compute Unified Device Architecture Środowisko programistyczne udostępnione przez firmę NVIDIA które umożliwia dostęp do procesorów karty graficznej. Główne cechy: Różne warstwy abstrakcji do wyboru Programy można pisać w nieco rozszerzonym C wykorzystując dwie biblioteki realizujące dostęp do sprzętu i/lub można wykorzystać assembler PTX. Dostępność Dostępna dla kart z serii 8xxx i nowszych, Windows/Linux, gwarantowana kompatybilność z następnymi generacjami kart. Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

11 ATI CTM Close to Metal Biblioteka umożliwiająca wykorzystanie kart ATI/AMD do celów obliczeniowych. Ze względu na to, że nie używamy żadnych kart ATI, Close to Metal nie będzie omawiana. ;) Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

12 Skąd się biorą Gigaflopy? Rysunek: Źródło: NVIDIA CUDA Programming Guide Karty osiągają większą wydajność ponieważ rezygnują z cache a i skomplikowanej kontroli wykonania na rzecz dużej ilości prostych elementów obliczeniowych. Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

13 Karta z serii 8xxx Jak wygląda sprzęt Łukasz Ligowski Rysunek: () Źródło: NVIDIACUDA Programming Guide11 luty / 36

14 Karta z serii 8xxx Z punktu widzenia programisty Rysunek: Źródło: NVIDIA CUDA Programming Guide Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

15 Karta z serii 8xxx Model podziału na elementy wykonawcze... Rysunek: Źródło: NVIDIA CUDA Programming Guide Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

16 Ogranizacja CUDY Od tej pory zajmujemy się NVIDIA CUDA Rysunek: Źródło: NVIDIA CUDA Programming Guide Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

17 Uwagi ogólne #include <cuda_runtime_api.h> nvcc --host-compilation c -lcudart *.c Nazwy funkcji cudy zaczynaja sie od cuda Podzial na kod i dane znajdujace sie na CPU i GPU. Wiekszosc funkcji cudy zwraca cudasuccess jesli wykonaja sie poprawnie Koniecznosc synchronizacji pomiedzy karta a procesorem Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

18 Inicjalizacja karty Wybor karty Przed rozpoczeciem obliczen nalezy wybrac karte (jesli jest wiecej niz jedna) Warto sprawdzic czy zamiast karty nie liczymy na CUDA CPU Emulation. cudasetdevice() cudagetdevicecount() cudagetdeviceproperties() Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

19 Zarzadzanie pamiecia karty Arytmetyka wskaznikowa Alokacja Pamiec na karcie mozna alokowac jedynie z CPU - alokujemy cala pamiec karty przed rozpoczeciem obliczen (wykonania kernela) a potem obliczamy odpowiednie adresy. Wskazniki Przestrzen adresow jest ciagla. Komunikacja CPU - GPU Osobne funkcje do transferu danych. Obliczenia i transfery nalezy zsynchronizowac (compute capability 1.1) cudamalloc() cudafree() cudamallochost() cudafreehost() cudamemcpy() cudamemcpyasync() Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

20 Uruchamianie zadań na karcie - kernele Co to jest kernel? Kernel to funkcja poprzedzona kwalifikatorem global global void funkcja(uint1* in, uint1* out, int size){ int i = blockidx.x * blockdim.x + threadidx.x, int step = griddim.x*blockdim.x; int j; }; for (; i < size; i += step){ out[i] = 2 * in[i]; }; Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

21 Kernele c.d. Wywolanie na CPU cudamalloc( (void**)&d_word_address, 2 * size * sizeof(int)); uint1* in = (uint1*)(d_word_address); uint1* out = (uint1*)(d_word_address + size); cudamemcpy( (void*)in, tablica, rozmiar * sizeof(int), cudamemcpyhosttodevice); dim3 grid( 16 ); dim3 block( 256 ); funkcja<<< grid, block >>>(in, out, size); cudamemcpy(tablica, (void*)out, rozmiar * sizeof(int), cudamemcpydevicetohost); cudathreadsynchronize(); cudafree(d_word_address); Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

22 Kernele na GPU Przetwarzanie Hierarchia grid > blok > warp > halfwarp > wątek grid wszystkie wątki uruchamiane przez pojedynczy kernel block grupa wątków uruchamianych na jednym multiprocesorze (multiprocesor może mieć więcej niż jeden blok na raz), najlepiej jeśli łącznie jest więcej niż 192 i w liczba jest podzielna przez 64 warp/halfwarp podstawowa jednostka wykonania 32/16 wątków Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

23 Kernele na GPU Własności block dobrze mieć co najmniej 2 razy więcej niż może wykonywać się na multiprocesorze, więcej może być lepiej ale niekoniecznie warp instrukcja if musi być ewaluowana w każdym warpie do tej samej galezi, w innym przypadku czekamy aż wątki wykonujące drugą gałąź skończą Wstępna kontrola wydajności Cuda Occupancy Calculator Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

24 Instrukcje dodawanie odejmowanie, shift, operacje logiczne, mnożenie o gorszej precyzji (24 bit), konwersja typu, 4 cykle, 16 cykli odwrotność, mnożenie, dzielenie, wyciąganie pierwiastka, dzielenie całkowite i dzielenie modulo są bardzo drogie większość zmiennych short i char i tak zwykle jest konwertowana na int Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

25 Pamieć Hierarchia global Główna pamięć karty, latencja czytania/pisania rzędu kilkuset cykli procesora, przepustowość 80 Gbps najlepsze karty 100Gbps texture to global memory ale: z niewielkim cache, read only, lepiej ukrywa obliczenia związane z adresowaniem, wsparcie dla graficznych metod indeksowania shared on-chip, mało, jeśli nie występują konflikty pomiędzy watkami szybkość na poziomie rejestrów rejestry w przeliczeniu na watek jest ich mało (kilkanascie) Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

26 Pamięć cd constant constant mały kawałek cache owanej pamięci global memory, szybkość dostępu jak do rejestrów lub jak do global memory jeśli cache nie trafi, zmienna; przed użyciem trzeba wykonać cudamemcpytosymbol global device, czytanie i zapis powinny odbywać sie w ciągły sposób tzn. pojedynczy watek czyta co n-ta wartość, shared shared zorganizowana w n-banków, konflikty nie występują kiedy każdy watek z warpu korzysta z innego banku operacja broadcast - wszystkie watki mogą czytać z jednego banku dostępnych jest 16 banków Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

27 Pamięć Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

28 Pamięć Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

29 Profiling Zalety ;) Pozwala sprawdzić czy w poprawny sposób korzystamy z pamięci global/shared oraz czy watki serializują instrukcje warunkowe czy je wykonują jednocześnie. Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

30 Debugging Brak Jest coś na emulatorze? CUDA SAFE CALL() Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

31 Technikalia - nvidia 8800 gtx 16 multiprocesorów max watków na blok 512 rejestry na multiprocesor 8192 constant memory 64Kb cache constant i texture memory po 8Kb/multiprocessor max: 8 blocks, 24 warps, 756 watków/multiprocessor Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36