M

MLOG

العربية

استكشف عالم برمجة CUDA للحوسبة على وحدة معالجة الرسوميات. تعلم كيفية تسخير قوة المعالجة المتوازية لوحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA لتسريع تطبيقاتك.

فتح قوة التوازي: دليل شامل لحوسبة CUDA على وحدة معالجة الرسوميات

في السعي الدؤوب وراء الحوسبة الأسرع ومعالجة المشكلات المعقدة بشكل متزايد ، خضعت ساحة الحوسبة لتحول كبير. لعقود من الزمان ، كانت وحدة المعالجة المركزية (CPU) هي الملك المتنازع عليه للحوسبة ذات الأغراض العامة. ومع ذلك ، مع ظهور وحدة معالجة الرسومات (GPU) وقدرتها الرائعة على أداء آلاف العمليات في وقت واحد ، فقد بزغ فجر الحوسبة المتوازية. في طليعة هذه الثورة ، توجد CUDA (Compute Unified Device Architecture) من NVIDIA ، وهي عبارة عن منصة حوسبة متوازية ونموذج برمجة يمكّن المطورين من الاستفادة من قوة المعالجة الهائلة لوحدات معالجة الرسوميات NVIDIA للمهام ذات الأغراض العامة. سيتعمق هذا الدليل الشامل في تعقيدات برمجة CUDA ومفاهيمها الأساسية وتطبيقاتها العملية وكيف يمكنك البدء في تسخير إمكاناتها.

ما هي حوسبة وحدة معالجة الرسومات ولماذا CUDA؟

تقليديًا ، تم تصميم وحدات معالجة الرسومات حصريًا لعرض الرسومات ، وهي مهمة تتضمن بطبيعتها معالجة كميات هائلة من البيانات بالتوازي. فكر في عرض صورة عالية الدقة أو مشهد ثلاثي الأبعاد معقد - غالبًا ما يمكن معالجة كل بكسل أو رأس أو جزء بشكل مستقل. يختلف هذا البنية المتوازية ، التي تتميز بعدد كبير من نوى المعالجة البسيطة ، اختلافًا كبيرًا عن تصميم وحدة المعالجة المركزية ، والتي تتميز عادةً ببضع نوى قوية جدًا مُحسّنة للمهام المتسلسلة والمنطق المعقد.

هذا الاختلاف المعماري يجعل وحدات معالجة الرسومات مناسبة بشكل استثنائي للمهام التي يمكن تقسيمها إلى العديد من العمليات المستقلة الأصغر. هذا هو المكان الذي تلعب فيه الحوسبة ذات الأغراض العامة على وحدات معالجة الرسومات (GPGPU). تستخدم GPGPU قدرات المعالجة المتوازية لوحدة معالجة الرسومات لعمليات حسابية غير متعلقة بالرسومات ، مما يؤدي إلى تحقيق مكاسب كبيرة في الأداء لمجموعة واسعة من التطبيقات.

تعد CUDA من NVIDIA هي المنصة الأكثر بروزًا والأكثر اعتمادًا لـ GPGPU. يوفر بيئة تطوير برمجيات متطورة ، بما في ذلك لغة ملحقة C / C ++ والمكتبات والأدوات ، والتي تسمح للمطورين بكتابة برامج تعمل على وحدات معالجة الرسومات NVIDIA. بدون إطار عمل مثل CUDA ، سيكون الوصول إلى وحدة معالجة الرسومات والتحكم فيها للحوسبة ذات الأغراض العامة معقدًا بشكل باهظ.

المزايا الرئيسية لبرمجة CUDA:

فهم بنية CUDA ونموذج البرمجة

لكي تبرمج بفعالية باستخدام CUDA ، من الضروري فهم البنية الأساسية ونموذج البرمجة. تشكل هذه الفهم الأساس لكتابة كود سريع وفعال مع تسريع وحدة معالجة الرسومات.

التسلسل الهرمي لأجهزة CUDA:

يتم تنظيم وحدات معالجة الرسومات NVIDIA هرميًا:

هذه البنية الهرمية هي مفتاح فهم كيفية توزيع العمل وتنفيذه على وحدة معالجة الرسومات.

نموذج برنامج CUDA: Kernels وتنفيذ المضيف / الجهاز

تتبع برمجة CUDA نموذج تنفيذ مضيف - جهاز. يشير المضيف إلى وحدة المعالجة المركزية والذاكرة المرتبطة بها ، بينما يشير الجهاز إلى وحدة معالجة الرسومات وذاكرتها.

تتضمن سير عمل CUDA النموذجي ما يلي:

  1. تخصيص الذاكرة على الجهاز (وحدة معالجة الرسومات).
  2. نسخ بيانات الإدخال من ذاكرة المضيف إلى ذاكرة الجهاز.
  3. تشغيل kernel على الجهاز ، وتحديد أبعاد الشبكة والكتلة.
  4. تقوم وحدة معالجة الرسومات بتنفيذ kernel عبر العديد من سلاسل العمليات.
  5. نسخ النتائج المحسوبة من ذاكرة الجهاز مرة أخرى إلى ذاكرة المضيف.
  6. تحرير ذاكرة الجهاز.

كتابة أول CUDA Kernel: مثال بسيط

دعنا نوضح هذه المفاهيم بمثال بسيط: إضافة المتجهات. نريد إضافة متجهين ، A و B ، وتخزين النتيجة في المتجه C. على وحدة المعالجة المركزية ، ستكون هذه حلقة بسيطة. على وحدة معالجة الرسومات باستخدام CUDA ، ستكون كل سلسلة عمل مسؤولة عن إضافة زوج واحد من العناصر من المتجهات A و B.

فيما يلي تقسيم مبسط لكود CUDA C ++:

1. كود الجهاز (دالة Kernel):

يتم تمييز دالة kernel بالمحدد __global__ ، مما يشير إلى أنه يمكن استدعاؤها من المضيف وتنفذ على الجهاز.

__global__ void vectorAdd(const float* A, const float* B, float* C, int n) {
    // Calculate the global thread ID
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

    // Ensure the thread ID is within the bounds of the vectors
    if (tid < n) {
        C[tid] = A[tid] + B[tid];
    }
}

في هذا kernel:

2. كود المضيف (منطق وحدة المعالجة المركزية):

يدير كود المضيف الذاكرة ونقل البيانات وتشغيل kernel.


#include <iostream>

// Assume vectorAdd kernel is defined above or in a separate file

int main() {
    const int N = 1000000; // Size of the vectors
    size_t size = N * sizeof(float);

    // 1. Allocate host memory
    float *h_A = (float*)malloc(size);
    float *h_B = (float*)malloc(size);
    float *h_C = (float*)malloc(size);

    // Initialize host vectors A and B
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        h_A[i] = sin(i) * 1.0f;
        h_B[i] = cos(i) * 1.0f;
    }

    // 2. Allocate device memory
    float *d_A, *d_B, *d_C;
    cudaMalloc(&d_A, size);
    cudaMalloc(&d_B, size);
    cudaMalloc(&d_C, size);

    // 3. Copy data from host to device
    cudaMemcpy(d_A, h_A, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_B, h_B, size, cudaMemcpyHostToDevice);

    // 4. Configure kernel launch parameters
    int threadsPerBlock = 256;
    int blocksPerGrid = (N + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;

    // 5. Launch the kernel
    vectorAdd<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(d_A, d_B, d_C, N);

    // Synchronize to ensure kernel completion before proceeding
    cudaDeviceSynchronize(); 

    // 6. Copy results from device to host
    cudaMemcpy(h_C, d_C, size, cudaMemcpyDeviceToHost);

    // 7. Verify results (optional)
    // ... perform checks ...

    // 8. Free device memory
    cudaFree(d_A);
    cudaFree(d_B);
    cudaFree(d_C);

    // Free host memory
    free(h_A);
    free(h_B);
    free(h_C);

    return 0;
}

يتم استخدام بناء الجملة kernel_name<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(arguments) لإطلاق kernel. يحدد هذا تكوين التنفيذ: عدد الكتل التي سيتم تشغيلها وعدد سلاسل العمليات لكل كتلة. يجب تحديد عدد الكتل وسلاسل العمليات لكل كتلة لاستخدام موارد وحدة معالجة الرسومات بكفاءة.

مفاهيم CUDA الرئيسية لتحسين الأداء

يتطلب تحقيق الأداء الأمثل في برمجة CUDA فهمًا عميقًا لكيفية تنفيذ وحدة معالجة الرسومات للكود وكيفية إدارة الموارد بفعالية. فيما يلي بعض المفاهيم الهامة:

1. تسلسل الذاكرة والكمون:

تتمتع وحدات معالجة الرسومات بتسلسل هرمي معقد للذاكرة ، ولكل منها خصائص مختلفة فيما يتعلق بالنطاق الترددي والكمون:

أفضل ممارسة: قلل من الوصول إلى الذاكرة العالمية. قم بتعظيم استخدام الذاكرة المشتركة والسجلات. عند الوصول إلى الذاكرة العالمية ، اسعَ لتحقيق عمليات وصول الذاكرة المتجمعة.

2. الوصول إلى الذاكرة المجمعة:

يحدث التجميع عندما تصل سلاسل العمليات داخل warp إلى مواقع متجاورة في الذاكرة العالمية. عند حدوث ذلك ، يمكن لوحدة معالجة الرسومات جلب البيانات في معاملات أكبر وأكثر كفاءة ، مما يؤدي إلى تحسين نطاق الذاكرة بشكل كبير. يمكن أن تؤدي عمليات الوصول غير المتجمعة إلى معاملات ذاكرة أبطأ متعددة ، مما يؤثر بشدة على الأداء.

مثال: في إضافة المتجهات الخاصة بنا ، إذا زاد threadIdx.x بشكل متسلسل ، وكل سلسلة عمل تصل إلى A[tid] ، فهذا وصول مجمع إذا كانت قيم tid متجاورة لسلاسل العمليات داخل warp.

3. الإشغال:

يشير الإشغال إلى نسبة warps النشطة على SM إلى الحد الأقصى لعدد warps الذي يمكن لـ SM دعمه. يؤدي الإشغال الأعلى بشكل عام إلى أداء أفضل لأنه يسمح لـ SM بإخفاء زمن الانتقال عن طريق التبديل إلى warps نشطة أخرى عندما يتم إيقاف warp (على سبيل المثال ، في انتظار الذاكرة). يتأثر الإشغال بعدد سلاسل العمليات لكل كتلة واستخدام السجل واستخدام الذاكرة المشتركة.

أفضل ممارسة: اضبط عدد سلاسل العمليات لكل كتلة واستخدام موارد kernel (السجلات ، الذاكرة المشتركة) لزيادة الإشغال إلى الحد الأقصى دون تجاوز حدود SM.

4. انحراف warp:

يحدث انحراف warp عندما تنفذ سلاسل العمليات داخل نفس warp مسارات مختلفة للتنفيذ (على سبيل المثال ، بسبب عبارات شرطية مثل if-else). عند حدوث التباعد ، يجب على سلاسل العمليات في warp تنفيذ مساراتها الخاصة بالتسلسل ، مما يقلل بشكل فعال من التوازي. يتم تنفيذ سلاسل العمليات المتباعدة واحدة تلو الأخرى ، ويتم إخفاء سلاسل العمليات غير النشطة داخل warp أثناء مسارات التنفيذ الخاصة بها.

أفضل ممارسة: قم بتقليل التفرع الشرطي داخل kernels ، خاصةً إذا تسببت الفروع في أن تسلك سلاسل العمليات داخل نفس warp مسارات مختلفة. أعد هيكلة الخوارزميات لتجنب التباعد حيثما أمكن ذلك.

5. Streams:

تسمح CUDA streams بالتنفيذ غير المتزامن للعمليات. بدلاً من انتظار المضيف حتى يكتمل kernel قبل إصدار الأمر التالي ، تتيح streams تداخل الحسابات ونقل البيانات. يمكنك الحصول على streams متعددة ، مما يسمح بنسخ الذاكرة وتشغيل kernels لتشغيلها في وقت واحد.

مثال: تداخل نسخ البيانات للتكرار التالي مع حساب التكرار الحالي.

الاستفادة من مكتبات CUDA لتحقيق أداء متسارع

في حين أن كتابة kernels CUDA المخصصة توفر أقصى قدر من المرونة ، فإن NVIDIA توفر مجموعة غنية من المكتبات المحسنة للغاية والتي تجرد الكثير من تعقيد برمجة CUDA منخفضة المستوى. بالنسبة لمهام الحوسبة المكثفة بشكل شائع ، يمكن أن يوفر استخدام هذه المكتبات مكاسب كبيرة في الأداء مع جهد تطوير أقل بكثير.

رؤية قابلة للتنفيذ: قبل الشروع في كتابة kernels الخاصة بك ، استكشف ما إذا كانت مكتبات CUDA الحالية يمكن أن تلبي احتياجاتك الحسابية. غالبًا ما يتم تطوير هذه المكتبات بواسطة خبراء NVIDIA وهي مُحسّنة للغاية لبنيات وحدة معالجة الرسومات المختلفة.

CUDA في العمل: تطبيقات عالمية متنوعة

تتجلى قوة CUDA في اعتمادها على نطاق واسع عبر العديد من المجالات على مستوى العالم:

بدء استخدام تطوير CUDA

يتطلب الشروع في رحلة برمجة CUDA الخاصة بك بعض المكونات والخطوات الأساسية:

1. متطلبات الأجهزة:

2. متطلبات البرنامج:

3. تجميع كود CUDA:

عادةً ما يتم تجميع كود CUDA باستخدام NVIDIA CUDA Compiler (NVCC). يفصل NVCC بين كود المضيف والجهاز ، ويقوم بتجميع كود الجهاز لبنية وحدة معالجة الرسومات المحددة ، ويربطه بكود المضيف. بالنسبة لملف `.cu` (ملف مصدر CUDA):

nvcc your_program.cu -o your_program

يمكنك أيضًا تحديد بنية وحدة معالجة الرسومات المستهدفة للتحسين. على سبيل المثال ، للتجميع للقدرة الحسابية 7.0:

nvcc your_program.cu -o your_program -arch=sm_70

4. تصحيح الأخطاء والتوصيف:

يمكن أن يكون تصحيح أخطاء كود CUDA أكثر صعوبة من كود وحدة المعالجة المركزية نظرًا لطبيعته المتوازية. توفر NVIDIA الأدوات:

التحديات وأفضل الممارسات

في حين أن برمجة CUDA قوية بشكل لا يصدق ، إلا أنها تأتي بمجموعة من التحديات الخاصة بها:

ملخص أفضل الممارسات:

مستقبل الحوسبة على وحدة معالجة الرسومات باستخدام CUDA

يتواصل تطور الحوسبة على وحدة معالجة الرسومات باستخدام CUDA. تواصل NVIDIA دفع الحدود باستخدام بنيات وحدة معالجة الرسومات الجديدة والمكتبات المحسنة وتحسينات نموذج البرمجة. يضمن الطلب المتزايد على الذكاء الاصطناعي والمحاكاة العلمية وتحليلات البيانات أن الحوسبة على وحدة معالجة الرسومات ، وبالتوسع CUDA ، ستظل حجر الزاوية في الحوسبة عالية الأداء في المستقبل المنظور. مع أن تصبح الأجهزة أكثر قوة والأدوات البرمجية أكثر تطوراً ، فإن القدرة على تسخير المعالجة المتوازية ستصبح أكثر أهمية لحل أكثر المشكلات إلحاحًا في العالم.

سواء كنت باحثًا يدفع حدود العلوم أو مهندسًا يعمل على تحسين الأنظمة المعقدة أو مطورًا يقوم ببناء الجيل التالي من تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، فإن إتقان برمجة CUDA يفتح عالمًا من الاحتمالات للحوسبة المتسارعة والابتكار الرائد.