Paralleeljõu vallandamine: põhjalik juhend CUDA GPU arvutustele

Pidevas kiirema arvutuse otsingus ja üha keerukamate probleemide lahendamisel on arvutusmaailm läbi teinud märkimisväärse muutuse. Kümneid aastaid on keskprotsessor (CPU) olnud vaieldamatu üldotstarbelise arvutuse kuningas. Kuid graafikaprotsessori (GPU) tulekuga ja selle märkimisväärse võimega teha tuhandeid toiminguid korraga, on alanud uus paralleelarvutuse ajastu. Selle revolutsiooni eesotsas on NVIDIA CUDA (Compute Unified Device Architecture), paralleelarvutusplatvorm ja programmeerimismudel, mis võimaldab arendajatel kasutada NVIDIA GPUde tohutut töötlemisvõimsust üldotstarbeliste ülesannete jaoks. See põhjalik juhend sukeldub CUDA programmeerimise keerukusse, selle põhimõistetesse, praktilistesse rakendustesse ja sellesse, kuidas saate hakata selle potentsiaali ära kasutama.

Mis on GPU arvutus ja miks CUDA?

Traditsiooniliselt olid GPUd mõeldud ainult graafika renderdamiseks, ülesandeks, mis hõlmab olemuslikult tohutute andmemahtude paralleelset töötlemist. Mõelge kõrglahutusega pildi või keeruka 3D-stseeni renderdamisele – iga pikslit, tippu või fragmenti saab sageli töödelda iseseisvalt. See paralleelarhitektuur, mida iseloomustab suur hulk lihtsaid töötlustuume, erineb oluliselt CPU disainist, millel on tavaliselt mõned väga võimsad tuumad, mis on optimeeritud järjestikuste ülesannete ja keeruka loogika jaoks.

See arhitektuuriline erinevus muudab GPUd erakordselt sobivaks ülesannete jaoks, mida saab jagada paljudeks sõltumatuteks väiksemateks arvutusteks. Siin tuleb mängu üldotstarbeline arvutus graafikaprotsessoritel (GPGPU). GPGPU kasutab GPU paralleeltöötlusvõimeid mitte-graafiliste arvutuste jaoks, vabastades märkimisväärse jõudluse kasvu paljude rakenduste jaoks.

NVIDIA CUDA on kõige silmapaistvam ja laialdasemalt kasutatav GPGPU platvorm. See pakub keerukat tarkvaraarenduskeskkonda, sealhulgas C/C++ laienduskeelt, teeke ja tööriistu, mis võimaldavad arendajatel kirjutada programme, mis töötavad NVIDIA GPUdel. Ilma sellise raamistikuta nagu CUDA oleks GPU-le juurdepääs ja selle juhtimine üldotstarbeliste arvutuste jaoks keelavalt keeruline.

CUDA programmeerimise peamised eelised:

Massiivne parallelism: CUDA avab võimaluse käivitada tuhandeid lõime samaaegselt, mis toob kaasa dramaatilise kiiruse kasvu paralleelselt töödeldavatel töökoormustel.
Jõudluse kasv: Rakenduste puhul, millel on omane parallelism, võib CUDA pakkuda CPU-ainukese implementeerimisega võrreldes suurusjärkude võrra suuremat jõudluse paranemist.
Laialdane kasutuselevõtt: CUDA-d toetab tohutu teekide, tööriistade ja suure kogukonna ökosüsteem, mis muudab selle kättesaadavaks ja võimsaks.
Mitmekülgsus: Alates teaduslikest simulatsioonidest ja finantsmodelleerimisest kuni süvaõppe ja videotöötluseni, leiab CUDA rakendusi erinevates valdkondades.

CUDA arhitektuuri ja programmeerimismudeli mõistmine

CUDA-ga tõhusaks programmeerimiseks on oluline mõista selle aluseks olevat arhitektuuri ja programmeerimismudelit. See mõistmine moodustab aluse tõhusa ja suure jõudlusega GPU-ga kiirendatud koodi kirjutamiseks.

CUDA riistvara hierarhia:

NVIDIA GPUd on organiseeritud hierarhiliselt:

GPU (graafikaprotsessor): Kogu töötlusüksus.
Voogedastus multiprotsessorid (SM): GPU põhiline käivitusüksus. Iga SM sisaldab arvukalt CUDA tuumasid (töötlusüksusi), registreid, jagatud mälu ja muid ressursse.
CUDA tuumad: SM-i põhiline töötlusüksus, mis on võimeline tegema aritmeetilisi ja loogilisi operatsioone.
Vääne: 32 lõime grupp, mis käivitab sama juhise samas taktis (SIMT – Single Instruction, Multiple Threads). See on SM-i väikseim täitmise ajakava üksus.
Lõimed: CUDA väikseim täitmise üksus. Iga lõim käivitab osa tuumakoodist.
Plokid: Lõimede grupp, mis saab koostööd teha ja sünkroonida. Ploki sees olevad lõimed saavad jagada andmeid kiire kiibi sees oleva jagatud mälu kaudu ja sünkroonida nende täitmist tõketega. Plokid määratakse SM-idele täitmiseks.
Võrgud: Plokkide kollektsioon, mis käivitab sama tuuma. Võrk kujutab kogu GPU-s käivitatud paralleelarvutust.

See hierarhiline struktuur on võti mõistmaks, kuidas tööd GPU-s jaotatakse ja teostatakse.

CUDA tarkvaramudel: tuumad ja hosti/seadme käivitamine

CUDA programmeerimine järgib hosti-seadme käivitamise mudelit. Host viitab CPU-le ja sellega seotud mälule, samas kui seade viitab GPU-le ja selle mälule.

Tuumad: Need on funktsioonid, mis on kirjutatud CUDA C/C++ keeles ja mida GPU-s käivitavad paljud lõimed paralleelselt. Tuumad käivitatakse hostist ja töötavad seadmes.
Hosti kood: See on tavaline C/C++ kood, mis töötab CPU-s. See vastutab arvutuse seadistamise, mälu eraldamise eest nii hostis kui ka seadmes, andmete edastamise eest nende vahel, tuumade käivitamise ja tulemuste hankimise eest.
Seadme kood: See on kood tuuma sees, mis käivitub GPU-s.

Tüüpiline CUDA töövoog hõlmab:

Mälu eraldamist seadmes (GPU).
Sisendandmete kopeerimist hosti mälust seadme mällu.
Tuumade käivitamist seadmes, määrates võrgu ja ploki mõõtmed.
GPU käivitab tuuma paljude lõimede kaudu.
Arvutatud tulemuste kopeerimist seadme mälust tagasi hosti mällu.
Seadme mälu vabastamist.

Esimese CUDA tuuma kirjutamine: lihtne näide

Kujutame neid mõisteid lihtsa näitega: vektorliitmine. Soovime liita kaks vektorit, A ja B, ja salvestada tulemus vektorisse C. CPU-s oleks see lihtne tsükkel. GPU-s CUDA-ga vastutab iga lõim vektori A ja B üksiku elemendipaari liitmise eest.

Siin on CUDA C++ koodi lihtsustatud jaotus:

1. Seadme kood (tuuma funktsioon):

Tuumafunktsioon on märgistatud kvalifikaatoriga __global__, mis näitab, et see on hostist kutsutav ja käivitatav seadmes.

__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];
    }
}

Selles tuumas:

blockIdx.x: ploki indeks võrgus X-mõõtmes.
blockDim.x: lõimede arv plokis X-mõõtmes.
threadIdx.x: lõime indeks selle ploki sees X-mõõtmes.
Neid kombineerides pakub tid igale lõimele kordumatu globaalse indeksi.

2. Hosti kood (CPU loogika):

Hosti kood haldab mälu, andmeedastust ja tuuma käivitamist.


#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;
}

Süntaksit kernel_name<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(arguments) kasutatakse tuuma käivitamiseks. See määrab täitmise konfiguratsiooni: kui palju plokke käivitada ja kui palju lõime ploki kohta. Plokkide ja lõimede arvu ploki kohta tuleks valida nii, et GPU ressursse tõhusalt kasutada.

CUDA peamised kontseptsioonid jõudluse optimeerimiseks

Optimaalse jõudluse saavutamine CUDA programmeerimises nõuab sügavat arusaamist sellest, kuidas GPU koodi käivitab ja kuidas ressursse tõhusalt hallata. Siin on mõned kriitilised kontseptsioonid:

1. Mälu hierarhia ja latentsus:

GPUdel on keeruline mälu hierarhia, millest igaühel on erinevad ribalaiuse ja latentsuse omadused:

Globaalne mälu: Suurim mäluhulk, millele pääsevad juurde kõik lõimed võrgus. Sellel on kõrgeim latentsus ja madalaim ribalaius võrreldes teiste mälutüüpidega. Andmeedastus hosti ja seadme vahel toimub globaalse mälu kaudu.
Jagatud mälu: Kiibi sees olev mälu SM-is, millele pääsevad juurde kõik lõimed plokis. See pakub palju suuremat ribalaiust ja madalamat latentsust kui globaalne mälu. See on ülioluline lõimedevahelise suhtluse ja andmete taaskasutamise jaoks ploki sees.
Kohalik mälu: Iga lõime privaatne mälu. Seda rakendatakse tavaliselt kiibi välise globaalse mälu abil, seega on sellel ka kõrge latentsus.
Registrid: Kiireim mälu, iga lõime jaoks privaatne. Neil on madalaim latentsus ja kõrgeim ribalaius. Kompilaator üritab hoida sageli kasutatavaid muutujaid registrites.
Püsiv mälu: Kirjutuskaitstud mälu, mis on vahemällu salvestatud. See on tõhus olukordades, kus kõik lõimed väänes pääsevad juurde samale asukohale.
Tekstuuri mälu: Optimeeritud ruumiliseks lokaalsuseks ja pakub riistvaralist tekstuuri filtreerimise võimalust.

Parim tava: Minimeerige juurdepääs globaalsele mälule. Maksimeerige jagatud mälu ja registrite kasutamist. Globaalsele mälule juurdepääsul püüdke koondatud mälule juurdepääsu poole.

2. Koondatud mälule juurdepääsud:

Koondamine toimub siis, kui lõimed väänes pääsevad juurde külgnevatele asukohtadele globaalses mälus. Kui see juhtub, saab GPU andmeid hankida suuremates ja tõhusamates tehingutes, parandades oluliselt mälulaiust. Mitte-koondatud juurdepääsud võivad põhjustada mitmeid aeglasemaid mälutehinguid, mis mõjutavad tõsiselt jõudlust.

Näide: Meie vektorliitmises, kui threadIdx.x suureneb järjestikku ja iga lõim pääseb juurde A[tid], on see koondatud juurdepääs, kui tid väärtused on vääne sees olevate lõimede jaoks külgnevad.

3. Täituvus:

Täituvus viitab aktiivsete väände suhtarvule SM-is SM-i maksimaalsele toetatavale väänete arvule. Kõrgem täituvus toob tavaliselt kaasa parema jõudluse, kuna see võimaldab SM-il varjata latentsust, lülitudes teistele aktiivsetele väändele, kui üks vääne on seiskunud (nt ootab mälu). Täituvust mõjutab lõimede arv ploki kohta, registrite kasutamine ja jagatud mälu kasutamine.

Parim tava: Häälestage lõimede arvu ploki kohta ja tuuma ressursside kasutamist (registrid, jagatud mälu), et maksimeerida täituvust, ületamata SM-i piire.

4. Vääne lahknevus:

Vääne lahknevus juhtub siis, kui sama vääne sees olevad lõimed käivitavad erinevaid täitmisteid (nt tingimuslausete tõttu nagu if-else). Kui lahknevus ilmneb, peavad vääne lõimed oma vastavaid teid järjestikku täitma, vähendades tõhusalt paralleelsust. Lahknevad lõimed käivitatakse üksteise järel ja mitteaktiivsed lõimed vääne sees maskeeritakse nende vastavate täitmisteede ajal.

Parim tava: Minimeerige tingimuslikku hargnemist tuumades, eriti kui harud põhjustavad sama vääne sees olevate lõimede erinevate teede kasutamist. Restruktureerige algoritme, et vältida lahknevust, kus võimalik.

5. Vood:

CUDA vood võimaldavad operatsioonide asünkroonset käivitamist. Selle asemel, et host ootaks tuuma lõpetamist enne järgmise käsu väljastamist, võimaldavad vood arvutuse ja andmeedastuse kattumist. Teil võib olla mitu voodi, mis võimaldavad mälukoopiaid ja tuuma käivitamisi samaaegselt käivitada.

Näide: Katke järgmise iteratsiooni jaoks andmete kopeerimine praeguse iteratsiooni arvutusega.

CUDA teekide kasutamine kiirendatud jõudluse jaoks

Kuigi kohandatud CUDA tuumade kirjutamine pakub maksimaalset paindlikkust, pakub NVIDIA rikkalikult optimeeritud teekide komplekti, mis abstraheerivad suure osa madala taseme CUDA programmeerimise keerukusest. Levinud arvutuslikult intensiivsete ülesannete puhul võib nende teekide kasutamine pakkuda märkimisväärset jõudluse kasvu palju väiksema arendustööga.

cuBLAS (CUDA Basic Linear Algebra Subprograms): BLAS API implementatsioon, mis on optimeeritud NVIDIA GPUde jaoks. See pakub kõrgelt häälestatud rutiine maatriks-vektori, maatriks-maatriksi ja vektori-vektori operatsioonide jaoks. Oluline lineaarse algebra intensiivsete rakenduste jaoks.
cuFFT (CUDA Fast Fourier Transform): Kiirendab Fourier' teisenduste arvutamist GPU-s. Kasutatakse laialdaselt signaalitöötluses, pildianalüüsis ja teaduslikes simulatsioonides.
cuDNN (CUDA Deep Neural Network library): GPU-ga kiirendatud primitiivide teek sügavate närvivõrkude jaoks. See pakub kõrgelt häälestatud konvolutsioonikihtide, koondamiskihtide, aktiveerimisfunktsioonide ja muu implementatsioone, muutes selle süvaõppe raamistike nurgakiviks.
cuSPARSE (CUDA Sparse Matrix): Pakub rutiine hõreda maatriksoperatsioonide jaoks, mis on tavalised teaduslikus arvutuses ja graafikuanalüüsides, kus maatriksid domineerivad nullelementide poolt.
Thrust: C++ malliteek CUDA jaoks, mis pakub kõrgetasemelisi, GPU-ga kiirendatud algoritme ja andmestruktuure, mis on sarnased C++ standardmallide teegiga (STL). See lihtsustab paljusid levinud paralleelprogrammeerimise mustreid, nagu sortimine, vähendamine ja skaneerimine.

Rakendatav ülevaade: Enne oma tuumade kirjutamise alustamist uurige, kas olemasolevad CUDA teegid saavad teie arvutusvajadusi täita. Sageli on need teegid välja töötatud NVIDIA ekspertide poolt ja on väga optimeeritud erinevate GPU arhitektuuride jaoks.

CUDA tegevuses: mitmekesised globaalsed rakendused

CUDA võimsus on ilmne selle laialdases kasutuselevõtus paljudes valdkondades kogu maailmas:

Teaduslik uurimistöö: Alates kliimamodelleerimisest Saksamaal kuni astrofüüsika simulatsioonideni rahvusvahelistes observatooriumides kasutavad teadlased CUDA-d, et kiirendada füüsikaliste nähtuste keerulisi simulatsioone, analüüsida tohutuid andmekogumeid ja avastada uusi teadmisi.
Masinõpe ja tehisintellekt: Süvaõppe raamistikud nagu TensorFlow ja PyTorch toetuvad suuresti CUDA-le (cuDNN kaudu), et treenida närvivõrke suurusjärkude võrra kiiremini. See võimaldab läbimurdeid arvutinägemises, loomuliku keele töötlemises ja robootikas kogu maailmas. Näiteks kasutavad ettevõtted Tokyos ja Silicon Valleys CUDA-ga töötavaid GPU-sid AI mudelite treenimiseks autonoomsete sõidukite ja meditsiinilise diagnoosi jaoks.
Finantsteenused: Algoritmiline kauplemine, riskianalüüs ja portfelli optimeerimine finantskeskustes nagu London ja New York kasutavad CUDA-d kõrgsageduslike arvutuste ja keeruka modelleerimise jaoks.
Tervishoid: Meditsiinilise pildistamise analüüsi (nt MRI ja CT skaneeringud), ravimite avastamise simulatsioone ja genoomi järjestamist kiirendab CUDA, mis viib kiiremate diagnoosideni ja uute ravimeetodite väljatöötamiseni. Haiglad ja uurimisasutused Lõuna-Koreas ja Brasiilias kasutavad CUDA-d kiirendatud meditsiinilise pilditöötluse jaoks.
Arvutinägemine ja pilditöötlus: Reaalajas objektide tuvastamine, pildi täiustamine ja videoanalüüs rakendustes alates jälgimissüsteemidest Singapuris kuni liitreaalsuse kogemusteni Kanadas saavad kasu CUDA paralleeltöötlusvõimalustest.
Nafta ja gaasi uurimine: Seismiliste andmete töötlemine ja reservuaaride simulatsioon energeetikasektoris, eriti piirkondades nagu Lähis-Ida ja Austraalia, toetuvad CUDA-le, et analüüsida tohutuid geoloogilisi andmekogumeid ja optimeerida ressursside kaevandamist.

CUDA arendusega alustamine

Oma CUDA programmeerimisteekonna alustamine nõuab mõnda olulist komponenti ja sammu:

1. Riistvara nõuded:

NVIDIA GPU, mis toetab CUDA-d. Enamik kaasaegseid NVIDIA GeForce, Quadro ja Tesla GPU-sid on CUDA-toega.

2. Tarkvara nõuded:

NVIDIA draiver: Veenduge, et teil on installitud uusim NVIDIA ekraanidraiver.
CUDA tööriistakomplekt: Laadige alla ja installige CUDA tööriistakomplekt NVIDIA ametlikult arendaja veebisaidilt. Tööriistakomplekt sisaldab CUDA kompilaatorit (NVCC), teeke, arendustööriistu ja dokumentatsiooni.
IDE: Arendamiseks on soovitatav C/C++ integreeritud arenduskeskkond (IDE) nagu Visual Studio (Windowsis) või redaktor nagu VS Code, Emacs või Vim koos vastavate pluginatega (Linuxis/macOS-is).

3. CUDA koodi kompileerimine:

CUDA koodi kompileeritakse tavaliselt NVIDIA CUDA kompilaatoriga (NVCC). NVCC eraldab hosti ja seadme koodi, kompileerib seadme koodi konkreetse GPU arhitektuuri jaoks ja lingib selle hosti koodiga. Faili `.cu` (CUDA lähtefail) jaoks:

nvcc your_program.cu -o your_program

Võite määrata ka GPU sihtarhitektuuri optimeerimiseks. Näiteks arvutusvõime 7.0 jaoks kompileerimiseks:

nvcc your_program.cu -o your_program -arch=sm_70

4. Silumine ja profileerimine:

CUDA koodi silumine võib olla keerulisem kui CPU kood oma paralleelse olemuse tõttu. NVIDIA pakub tööriistu:

cuda-gdb: Käsuliini silur CUDA rakenduste jaoks.
Nsight Compute: Võimas profileerija CUDA tuuma jõudluse analüüsimiseks, kitsaskohtade tuvastamiseks ja riistvara kasutamise mõistmiseks.
Nsight Systems: Süsteemilaiune jõudluse analüüsi tööriist, mis visualiseerib rakenduse käitumist CPU-des, GPU-des ja muudes süsteemikomponentides.

Väljakutsed ja parimad tavad

Kuigi äärmiselt võimas, on CUDA programmeerimisel oma väljakutsed:

Õppimiskõver: Paralleelprogrammeerimise kontseptsioonide, GPU arhitektuuri ja CUDA spetsiifika mõistmine nõuab pühendunud jõupingutusi.
Silumise keerukus: Paralleelse täitmise ja võidujooksu tingimuste silumine võib olla keeruline.
Kaasaskantavus: CUDA on NVIDIA-spetsiifiline. Müüjateülese ühilduvuse jaoks kaaluge selliseid raamistikke nagu OpenCL või SYCL.
Ressursside haldamine: GPU mälu ja tuuma käivitamiste tõhus haldamine on jõudluse jaoks kriitiline.

Parimate tavade kokkuvõte:

Profileerige varakult ja sageli: Kasutage profileerijaid, et tuvastada kitsaskohad.
Maksimeerige mälu koondamine: Struktureerige oma andmetele juurdepääsu mustrid tõhususe tagamiseks.
Kasutage jagatud mälu: Kasutage jagatud mälu andmete taaskasutamiseks ja lõimede vaheliseks suhtluseks ploki sees.
Häälestage plokkide ja võrkude suurusi: Katsetage erinevate lõimplokkide ja võrgumõõtmetega, et leida oma GPU jaoks optimaalne konfiguratsioon.
Minimeerige hosti-seadme ülekandeid: Andmeedastus on sageli oluline kitsaskoht.
Mõistke vääne täitmist: Olge teadlikud vääne lahknevusest.

GPU arvutuse tulevik CUDA-ga

GPU arvutuse areng CUDA-ga on pidev. NVIDIA jätkab piiride nihutamist uute GPU arhitektuuride, täiustatud teekide ja programmeerimismudeli täiustustega. Suurenev nõudlus tehisintellekti, teaduslike simulatsioonide ja andmeanalüüsi järele tagab, et GPU arvutus ja sellega seoses CUDA jäävad suure jõudlusega arvutuse nurgakiviks veel mõnda aega. Kuna riistvara muutub võimsamaks ja tarkvaratööriistad keerukamaks, muutub paralleeltöötluse kasutamise oskus veelgi olulisemaks maailma kõige raskemate probleemide lahendamiseks.

Olenemata sellest, kas olete teadlane, kes nihutab teaduse piire, insener, kes optimeerib keerukaid süsteeme, või arendaja, kes ehitab järgmise põlvkonna AI rakendusi, avab CUDA programmeerimise valdamine maailma võimalusi kiirendatud arvutuseks ja murranguliseks uuenduseks.