M

MLOG

Lietuvių

Atraskite CUDA programavimo pasaulį GPU skaičiavimams. Sužinokite, kaip panaudoti NVIDIA GPU lygiagretaus apdorojimo galią savo programoms.

Lygiagrečios galios atskleidimas: išsamus CUDA GPU skaičiavimų vadovas

Nuolat siekiant greitesnių skaičiavimų ir sprendžiant vis sudėtingesnes problemas, skaičiavimo kraštovaizdis patyrė didelę transformaciją. Dešimtmečius centrinis procesorius (CPU) buvo neginčijamas bendrosios paskirties skaičiavimo karalius. Tačiau atsiradus grafikos apdorojimo blokui (GPU) ir jo nepaprastam gebėjimui atlikti tūkstančius operacijų vienu metu, išaušo nauja lygiagrečių skaičiavimų era. Šios revoliucijos priešakyje yra NVIDIA CUDA (Compute Unified Device Architecture) – lygiagrečių skaičiavimų platforma ir programavimo modelis, suteikiantis kūrėjams galimybę panaudoti didžiulę NVIDIA GPU apdorojimo galią bendrosios paskirties užduotims. Šis išsamus vadovas gilinsis į CUDA programavimo sudėtingumą, jo pagrindines sąvokas, praktinį pritaikymą ir tai, kaip galite pradėti panaudoti jo potencialą.

Kas yra GPU skaičiavimai ir kodėl CUDA?

Tradiciniu požiūriu, GPU buvo sukurti išskirtinai grafikos atvaizdavimui – užduočiai, kuri iš esmės apima didžiulių duomenų kiekių apdorojimą lygiagrečiai. Pagalvokite apie didelės raiškos vaizdo ar sudėtingos 3D scenos atvaizdavimą – kiekvienas pikselis, viršūnė ar fragmentas dažnai gali būti apdorojamas savarankiškai. Ši lygiagreti architektūra, kuriai būdingas didelis skaičius paprastų apdorojimo branduolių, labai skiriasi nuo CPU konstrukcijos, kuri paprastai turi keletą labai galingų branduolių, optimizuotų nuoseklioms užduotims ir sudėtingai logikai.

Šis architektūrinis skirtumas daro GPU išskirtinai tinkamus užduotims, kurios gali būti suskaidytos į daugybę nepriklausomų, mažesnių skaičiavimų. Čia įsigali bendrosios paskirties skaičiavimai grafikos apdorojimo blokuose (GPGPU). GPGPU naudoja GPU lygiagretaus apdorojimo galimybes su grafika nesusijusiems skaičiavimams, atverdamas didelius našumo padidėjimus įvairiems taikymams.

NVIDIA CUDA yra pati svarbiausia ir plačiausiai naudojama GPGPU platforma. Ji suteikia sudėtingą programinės įrangos kūrimo aplinką, įskaitant C/C++ plėtinių kalbą, bibliotekas ir įrankius, leidžiančius kūrėjams rašyti programas, kurios veikia NVIDIA GPU. Be tokios sistemos kaip CUDA, prieiga prie GPU ir jo valdymas bendrosios paskirties skaičiavimams būtų pernelyg sudėtingas.

Pagrindiniai CUDA programavimo pranašumai:

CUDA architektūros ir programavimo modelio supratimas

Norint efektyviai programuoti su CUDA, būtina suvokti jos pagrindinę architektūrą ir programavimo modelį. Šis supratimas yra pagrindas rašant efektyvų ir našų GPU spartinamą kodą.

CUDA aparatūros hierarchija:

NVIDIA GPU yra suskirstyti hierarchiškai:

Ši hierarchinė struktūra yra svarbi norint suprasti, kaip darbas paskirstomas ir vykdomas GPU.

CUDA programinės įrangos modelis: branduoliai ir pagrindinis/įrenginio vykdymas

CUDA programavimas atitinka pagrindinio/įrenginio vykdymo modelį. Pagrindinis reiškia CPU ir su juo susijusią atmintį, o įrenginys reiškia GPU ir jo atmintį.

Tipinė CUDA darbo eiga apima:

  1. Atminties paskirstymas įrenginyje (GPU).
  2. Įvesties duomenų kopijavimas iš pagrindinės atminties į įrenginio atmintį.
  3. Branduolio paleidimas įrenginyje, nurodant tinklo ir bloko matmenis.
  4. GPU vykdo branduolį per daugybę gijų.
  5. Apskaičiuotų rezultatų kopijavimas iš įrenginio atminties atgal į pagrindinę atmintį.
  6. Įrenginio atminties išlaisvinimas.

Pirmosios CUDA branduolio rašymas: paprastas pavyzdys

Pateiksime šias sąvokas paprastu pavyzdžiu: vektorių sudėtis. Norime sudėti du vektorius A ir B ir rezultatą saugoti vektoriuje C. CPU atveju tai būtų paprastas ciklas. GPU naudojant CUDA, kiekviena gija bus atsakinga už vienos poros A ir B vektorių elementų sudėjimą.

Štai supaprastintas CUDA C++ kodo suskirstymas:

1. Įrenginio kodas (branduolio funkcija):

Branduolio funkcija pažymėta kvalifikatoriumi __global__, nurodančiu, kad ją galima iškviesti iš pagrindinio ir vykdoma įrenginyje.

__global__ void vectorAdd(const float* A, const float* B, float* C, int n) {
    // Apskaičiuokite globalų gijos ID
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

    // Užtikrinkite, kad gijos ID būtų vektorių ribose
    if (tid < n) {
        C[tid] = A[tid] + B[tid];
    }
}

Šiame branduolyje:

2. Pagrindinis kodas (CPU logika):

Pagrindinis kodas tvarko atmintį, duomenų perdavimą ir branduolio paleidimą.


#include <iostream>

// Tarkime, kad vectorAdd branduolys apibrėžtas aukščiau arba atskirame faile

int main() {
    const int N = 1000000; // Vektorių dydis
    size_t size = N * sizeof(float);

    // 1. Paskirstykite pagrindinę atmintį
    float *h_A = (float*)malloc(size);
    float *h_B = (float*)malloc(size);
    float *h_C = (float*)malloc(size);

    // Inicializuokite pagrindinius vektorius A ir B
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        h_A[i] = sin(i) * 1.0f;
        h_B[i] = cos(i) * 1.0f;
    }

    // 2. Paskirstykite įrenginio atmintį
    float *d_A, *d_B, *d_C;
    cudaMalloc(&d_A, size);
    cudaMalloc(&d_B, size);
    cudaMalloc(&d_C, size);

    // 3. Nukopijuokite duomenis iš pagrindinio į įrenginį
    cudaMemcpy(d_A, h_A, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_B, h_B, size, cudaMemcpyHostToDevice);

    // 4. Konfigūruokite branduolio paleidimo parametrus
    int threadsPerBlock = 256;
    int blocksPerGrid = (N + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;

    // 5. Paleiskite branduolį
    vectorAdd<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(d_A, d_B, d_C, N);

    // Sinchronizuokite, kad užtikrintumėte branduolio užbaigimą prieš tęsdami
    cudaDeviceSynchronize(); 

    // 6. Nukopijuokite rezultatus iš įrenginio į pagrindinį
    cudaMemcpy(h_C, d_C, size, cudaMemcpyDeviceToHost);

    // 7. Patikrinkite rezultatus (neprivaloma)
    // ... atlikite patikrinimus ...

    // 8. Išlaisvinkite įrenginio atmintį
    cudaFree(d_A);
    cudaFree(d_B);
    cudaFree(d_C);

    // Išlaisvinkite pagrindinę atmintį
    free(h_A);
    free(h_B);
    free(h_C);

    return 0;
}

Sintaksė kernel_name<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(arguments) naudojama branduoliui paleisti. Tai nurodo vykdymo konfigūraciją: kiek blokų paleisti ir kiek gijų viename bloke. Blokų ir gijų viename bloke skaičius turėtų būti pasirinktas siekiant efektyviai panaudoti GPU išteklius.

Pagrindinės CUDA sąvokos našumo optimizavimui

Norint pasiekti optimalų našumą CUDA programavime, reikia gerai suprasti, kaip GPU vykdo kodą ir kaip efektyviai valdyti išteklius. Čia yra kelios svarbios sąvokos:

1. Atminties hierarchija ir delsos:

GPU turi sudėtingą atminties hierarchiją, kiekvienas su skirtingomis charakteristikomis dėl pralaidumo ir delsos:

Geriausia praktika: Sumažinkite prieigas prie globalios atminties. Padidinkite bendrosios atminties ir registrų naudojimą. Prisijungdami prie globalios atminties, siekite apjungtų atminties prieigų.

2. Apjungtos atminties prieigos:

Apjungimas vyksta tada, kai gijos varpe pasiekia gretimas vietas globaliojoje atmintyje. Kai tai įvyksta, GPU gali gauti duomenis didesnėmis, efektyvesnėmis transakcijomis, žymiai pagerindamas atminties pralaidumą. Neapjungtos prieigos gali lemti kelias lėtesnes atminties transakcijas, o tai smarkiai paveiks našumą.

Pavyzdys: Mūsų vektorių sudėtyje, jei threadIdx.x didėja nuosekliai ir kiekviena gija pasiekia A[tid], tai yra apjungta prieiga, jei tid reikšmės yra gretimos gijoms varpe.

3. Užimtumas:

Užimtumas reiškia aktyvių varpų SM ir didžiausio varpų skaičiaus, kurį gali palaikyti SM, santykį. Didelis užimtumas paprastai lemia geresnį našumą, nes jis leidžia SM paslėpti delsą, perjungiant į kitus aktyvius varpus, kai vienas varpas sustoja (pvz., laukiant atminties). Užimtumą įtakoja gijų skaičius viename bloke, registro naudojimas ir bendrosios atminties naudojimas.

Geriausia praktika: Sureguliuokite gijų viename bloke skaičių ir branduolio išteklių naudojimą (registrus, bendrąją atmintį), kad padidintumėte užimtumą, neviršydami SM ribų.

4. Varpų divergencija:

Varpų divergencija atsiranda tada, kai tos pačios varpo gijos vykdo skirtingus vykdymo kelius (pvz., dėl sąlyginių sakinių, pvz., if-else). Kai atsiranda divergencija, varpo gijos turi nuosekliai vykdyti savo atitinkamus kelius, veiksmingai sumažindamos lygiagretumą. Nukrypstančios gijos vykdomos viena po kitos, o neaktyvios gijos varpe yra užmaskuotos per jų atitinkamus vykdymo kelius.

Geriausia praktika: Sumažinkite sąlyginį šakojimą branduoliuose, ypač jei šakos priverčia tas pačias varpo gijas pasirinkti skirtingus kelius. Restruktūrizuokite algoritmus, kad būtų išvengta divergencijos, kur įmanoma.

5. Srautai:

CUDA srautai leidžia asinchroniškai vykdyti operacijas. Užuot pagrindiniam laukus branduolio užbaigimo prieš išduodant kitą komandą, srautai leidžia sutapdinti skaičiavimus ir duomenų perdavimus. Galite turėti kelis srautus, leidžiančius vienu metu paleisti atminties kopijas ir branduolius.

Pavyzdys: Sutapinkite duomenų kopijavimą kitai iteracijai su dabartinės iteracijos skaičiavimu.

CUDA bibliotekų panaudojimas spartesniam našumui

Nors rašant pasirinktinius CUDA branduolius gaunamas maksimalus lankstumas, NVIDIA pateikia didelį labai optimizuotų bibliotekų rinkinį, kuris abstrahuoja didelę žemo lygio CUDA programavimo sudėtingumą. Atliekant įprastas skaičiavimo intensyvias užduotis, naudojant šias bibliotekas galima žymiai padidinti našumą su daug mažiau kūrimo pastangų.

Praktinis įžvalgumas: Prieš pradėdami rašyti savo branduolius, patyrinėkite, ar esamos CUDA bibliotekos gali patenkinti jūsų skaičiavimo poreikius. Dažnai šias bibliotekas kuria NVIDIA ekspertai ir jos yra labai optimizuotos įvairioms GPU architektūroms.

CUDA veiksme: įvairūs pasauliniai pritaikymai

CUDA galia akivaizdi jo plačiu pritaikymu įvairiose srityse visame pasaulyje:

Pradžia su CUDA kūrimu

Norint pradėti CUDA programavimo kelionę, reikia kelių svarbių komponentų ir veiksmų:

1. Aparatūros reikalavimai:

2. Programinės įrangos reikalavimai:

3. CUDA kodo kompiliavimas:

CUDA kodas paprastai kompiliuojamas naudojant NVIDIA CUDA kompiliatorių (NVCC). NVCC atskiria pagrindinį ir įrenginio kodą, kompiliuoja įrenginio kodą konkrečiai GPU architektūrai ir susieja jį su pagrindiniu kodu. `.cu` failui (CUDA šaltinio failas):

nvcc your_program.cu -o your_program

Taip pat galite nurodyti tikslinę GPU architektūrą optimizavimui. Pavyzdžiui, norėdami kompiliuoti skaičiavimo galimybei 7.0:

nvcc your_program.cu -o your_program -arch=sm_70

4. Derinimas ir profiliavimas:

CUDA kodo derinimas gali būti sudėtingesnis nei CPU kodas dėl jo lygiagrečios prigimties. NVIDIA pateikia įrankius:

Iššūkiai ir geriausia praktika

Nors CUDA programavimas yra nepaprastai galingas, jis turi ir savo iššūkių:

Geriausios praktikos apžvalga:

GPU skaičiavimų su CUDA ateitis

GPU skaičiavimų su CUDA raida tęsiasi. NVIDIA ir toliau peržengia ribas naudodama naujas GPU architektūras, patobulintas bibliotekas ir programavimo modelio patobulinimus. Didėjantis dirbtinio intelekto, mokslinių modeliavimų ir duomenų analizės poreikis užtikrina, kad GPU skaičiavimai ir, taigi, CUDA išliks aukšto našumo skaičiavimų pagrindu ir toliau. Aparatūrai tampant galingesne, o programinės įrangos įrankiams – sudėtingesniais, gebėjimas panaudoti lygiagretųjį apdorojimą taps dar svarbesnis sprendžiant sudėtingiausias pasaulio problemas.

Nesvarbu, ar esate mokslininkas, peržengiantis mokslo ribas, inžinierius, optimizuojantis sudėtingas sistemas, ar kūrėjas, kuriantis naujos kartos AI programas, CUDA programavimo įvaldymas atveria daugybę galimybių spartesniems skaičiavimams ir novatoriškiems atradimams.