M

MLOG

Latviešu

Izpētiet CUDA programmēšanas pasauli GPU skaitļošanai. Uzziniet, kā izmantot NVIDIA GPU paralēlās apstrādes jaudu, lai paātrinātu savas lietojumprogrammas.

Paralēlā jaudas atraisīšana: visaptverošs ceļvedis CUDA GPU skaitļošanā

Nebeidzamos centienos pēc ātrākas skaitļošanas un arvien sarežģītāku problēmu risināšanas skaitļošanas ainava ir piedzīvojusi būtiskas pārmaiņas. Gadu desmitiem centrālais procesors (CPU) bija neapstrīdams vispārējas nozīmes skaitļošanas karalis. Tomēr, līdz ar grafikas apstrādes procesora (GPU) parādīšanos un tā ievērojamo spēju vienlaicīgi veikt tūkstošiem operāciju, ir sācies jauns paralēlās skaitļošanas laikmets. Šīs revolūcijas priekšgalā ir NVIDIA CUDA (Compute Unified Device Architecture) — paralēlās skaitļošanas platforma un programmēšanas modelis, kas ļauj izstrādātājiem izmantot NVIDIA GPU milzīgo apstrādes jaudu vispārējas nozīmes uzdevumiem. Šis visaptverošais ceļvedis iedziļināsies CUDA programmēšanas sarežģītībā, tās pamatjēdzienos, praktiskajos pielietojumos un tajā, kā jūs varat sākt izmantot tās potenciālu.

Kas ir GPU skaitļošana un kāpēc CUDA?

Tradicionāli GPU tika izstrādāti tikai grafikas renderēšanai — uzdevumam, kas pēc būtības ietver milzīga datu apjoma paralēlu apstrādi. Iedomājieties augstas izšķirtspējas attēla vai sarežģītas 3D ainas renderēšanu – katru pikseli, virsotni vai fragmentu bieži var apstrādāt neatkarīgi. Šī paralēlā arhitektūra, ko raksturo liels skaits vienkāršu apstrādes kodolu, krasi atšķiras no CPU dizaina, kuram parasti ir daži ļoti jaudīgi kodoli, kas optimizēti secīgiem uzdevumiem un sarežģītai loģikai.

Šī arhitektūras atšķirība padara GPU īpaši piemērotus uzdevumiem, kurus var sadalīt daudzās neatkarīgās, mazākās skaitļošanas darbībās. Šeit spēlē ienāk vispārējas nozīmes skaitļošana grafikas procesoros (GPGPU). GPGPU izmanto GPU paralēlās apstrādes iespējas ar grafiku nesaistītai skaitļošanai, atbloķējot ievērojamus veiktspējas uzlabojumus plašam lietojumprogrammu klāstam.

NVIDIA CUDA ir visievērojamākā un plašāk pieņemtā GPGPU platforma. Tā nodrošina sarežģītu programmatūras izstrādes vidi, ieskaitot C/C++ paplašinājuma valodu, bibliotēkas un rīkus, kas ļauj izstrādātājiem rakstīt programmas, kuras darbojas uz NVIDIA GPU. Bez tādas ietvara kā CUDA piekļuve GPU un tā vadība vispārējas nozīmes skaitļošanai būtu pārmērīgi sarežģīta.

Galvenās CUDA programmēšanas priekšrocības:

Izpratne par CUDA arhitektūru un programmēšanas modeli

Lai efektīvi programmētu ar CUDA, ir būtiski izprast tās pamatā esošo arhitektūru un programmēšanas modeli. Šī izpratne veido pamatu efektīva un veiktspējīga ar GPU paātrināta koda rakstīšanai.

CUDA aparatūras hierarhija:

NVIDIA GPU ir organizēti hierarhiski:

Šī hierarhiskā struktūra ir galvenā, lai saprastu, kā darbs tiek sadalīts un izpildīts uz GPU.

CUDA programmatūras modelis: kodoli un resursdatora/ierīces izpilde

CUDA programmēšana seko resursdatora-ierīces izpildes modelim. Resursdators attiecas uz CPU un tā saistīto atmiņu, savukārt ierīce attiecas uz GPU un tā atmiņu.

Tipiska CUDA darbplūsma ietver:

  1. Atmiņas piešķiršanu ierīcē (GPU).
  2. Ievades datu kopēšanu no resursdatora atmiņas uz ierīces atmiņu.
  3. Kodola palaišanu uz ierīces, norādot režģa un bloka izmērus.
  4. GPU izpilda kodolu daudzās plūsmās.
  5. Aprēķināto rezultātu kopēšanu no ierīces atmiņas atpakaļ uz resursdatora atmiņu.
  6. Ierīces atmiņas atbrīvošanu.

Pirmā CUDA kodola rakstīšana: vienkāršs piemērs

Ilustrēsim šos jēdzienus ar vienkāršu piemēru: vektoru saskaitīšanu. Mēs vēlamies saskaitīt divus vektorus, A un B, un saglabāt rezultātu vektorā C. Uz CPU tas būtu vienkāršs cikls. Uz GPU, izmantojot CUDA, katra plūsma būs atbildīga par viena elementu pāra saskaitīšanu no vektoriem A un B.

Šeit ir vienkāršots CUDA C++ koda sadalījums:

1. Ierīces kods (kodola funkcija):

Kodola funkcija ir atzīmēta ar __global__ kvalifikatoru, norādot, ka to var izsaukt no resursdatora un tā tiek izpildīta uz ierīces.

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

    // Pārliecinās, ka plūsmas ID ir vektoru robežās
    if (tid < n) {
        C[tid] = A[tid] + B[tid];
    }
}

Šajā kodolā:

2. Resursdatora kods (CPU loģika):

Resursdatora kods pārvalda atmiņu, datu pārsūtīšanu un kodola palaišanu.


#include <iostream>

// Pieņemam, ka vectorAdd kodols ir definēts iepriekš vai atsevišķā failā

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

    // 1. Iedala resursdatora atmiņu
    float *h_A = (float*)malloc(size);
    float *h_B = (float*)malloc(size);
    float *h_C = (float*)malloc(size);

    // Inicializē resursdatora vektorus A un B
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        h_A[i] = sin(i) * 1.0f;
        h_B[i] = cos(i) * 1.0f;
    }

    // 2. Iedala ierīces atmiņu
    float *d_A, *d_B, *d_C;
    cudaMalloc(&d_A, size);
    cudaMalloc(&d_B, size);
    cudaMalloc(&d_C, size);

    // 3. Kopē datus no resursdatora uz ierīci
    cudaMemcpy(d_A, h_A, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_B, h_B, size, cudaMemcpyHostToDevice);

    // 4. Konfigurē kodola palaišanas parametrus
    int threadsPerBlock = 256;
    int blocksPerGrid = (N + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;

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

    // Sinhronizē, lai nodrošinātu kodola pabeigšanu pirms turpināšanas
    cudaDeviceSynchronize(); 

    // 6. Kopē rezultātus no ierīces uz resursdatoru
    cudaMemcpy(h_C, d_C, size, cudaMemcpyDeviceToHost);

    // 7. Pārbauda rezultātus (pēc izvēles)
    // ... veic pārbaudes ...

    // 8. Atbrīvo ierīces atmiņu
    cudaFree(d_A);
    cudaFree(d_B);
    cudaFree(d_C);

    // Atbrīvo resursdatora atmiņu
    free(h_A);
    free(h_B);
    free(h_C);

    return 0;
}

Sintakse kernel_name<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(arguments) tiek izmantota, lai palaistu kodolu. Tā norāda izpildes konfigurāciju: cik blokus palaist un cik plūsmu katrā blokā. Bloku un plūsmu skaits blokā jāizvēlas tā, lai efektīvi izmantotu GPU resursus.

Galvenie CUDA jēdzieni veiktspējas optimizācijai

Lai sasniegtu optimālu veiktspēju CUDA programmēšanā, ir nepieciešama dziļa izpratne par to, kā GPU izpilda kodu un kā efektīvi pārvaldīt resursus. Šeit ir daži kritiski jēdzieni:

1. Atmiņas hierarhija un latentums:

GPU ir sarežģīta atmiņas hierarhija, katrai no kurām ir atšķirīgas īpašības attiecībā uz joslas platumu un latentumu:

Labākā prakse: Minimizējiet piekļuvi globālajai atmiņai. Maksimizējiet koplietojamās atmiņas un reģistru izmantošanu. Piekļūstot globālajai atmiņai, centieties panākt apvienotas atmiņas piekļuves.

2. Apvienotas atmiņas piekļuves:

Apvienošanās notiek, kad plūsmas velksnī piekļūst secīgām atrašanās vietām globālajā atmiņā. Kad tas notiek, GPU var iegūt datus lielākās, efektīvākās transakcijās, ievērojami uzlabojot atmiņas joslas platumu. Neapvienotas piekļuves var novest pie vairākām lēnākām atmiņas transakcijām, nopietni ietekmējot veiktspēju.

Piemērs: Mūsu vektoru saskaitīšanā, ja threadIdx.x palielinās secīgi un katra plūsma piekļūst A[tid], tā ir apvienota piekļuve, ja tid vērtības ir secīgas plūsmām velksnī.

3. Noslogojums (Occupancy):

Noslogojums attiecas uz aktīvo velkšņu attiecību SM pret maksimālo velkšņu skaitu, ko SM var atbalstīt. Augstāks noslogojums parasti nodrošina labāku veiktspēju, jo tas ļauj SM slēpt latentumu, pārslēdzoties uz citiem aktīviem velkšņiem, kad viens velksnis ir apstājies (piemēram, gaida atmiņu). Noslogojumu ietekmē plūsmu skaits blokā, reģistru izmantošana un koplietojamās atmiņas izmantošana.

Labākā prakse: Pielāgojiet plūsmu skaitu blokā un kodola resursu izmantošanu (reģistrus, koplietojamo atmiņu), lai maksimizētu noslogojumu, nepārsniedzot SM ierobežojumus.

4. Velkšņa diverģence:

Velkšņa diverģence notiek, kad plūsmas vienā velksnī izpilda dažādus izpildes ceļus (piemēram, nosacījumu paziņojumu, piemēram, if-else, dēļ). Kad notiek diverģence, plūsmām velksnī ir jāizpilda savi attiecīgie ceļi sērijveidā, efektīvi samazinot paralēlismu. Diverģējošās plūsmas tiek izpildītas viena pēc otras, un neaktīvās plūsmas velksnī tiek maskētas to attiecīgo izpildes ceļu laikā.

Labākā prakse: Minimizējiet nosacījumu zarošanos kodolos, it īpaši, ja zari liek plūsmām vienā velksnī izvēlēties dažādus ceļus. Pārstrukturējiet algoritmus, lai izvairītos no diverģences, kur tas ir iespējams.

5. Straumes (Streams):

CUDA straumes ļauj veikt operāciju asinhronu izpildi. Tā vietā, lai resursdators gaidītu, kamēr kodols pabeigsies, pirms izdot nākamo komandu, straumes ļauj pārklāt skaitļošanu un datu pārsūtīšanu. Jums var būt vairākas straumes, kas ļauj atmiņas kopēšanai un kodolu palaišanai darboties vienlaicīgi.

Piemērs: Pārklājiet datu kopēšanu nākamajai iterācijai ar pašreizējās iterācijas skaitļošanu.

CUDA bibliotēku izmantošana paātrinātai veiktspējai

Lai gan pielāgotu CUDA kodolu rakstīšana piedāvā maksimālu elastību, NVIDIA nodrošina bagātīgu augsti optimizētu bibliotēku komplektu, kas abstrahē lielu daļu zema līmeņa CUDA programmēšanas sarežģītības. Bieži sastopamiem skaitļošanas ietilpīgiem uzdevumiem šo bibliotēku izmantošana var nodrošināt ievērojamus veiktspējas ieguvumus ar daudz mazāku izstrādes piepūli.

Praktisks padoms: Pirms sākat rakstīt savus kodolus, izpētiet, vai esošās CUDA bibliotēkas var apmierināt jūsu skaitļošanas vajadzības. Bieži vien šīs bibliotēkas ir izstrādājuši NVIDIA eksperti un tās ir augsti optimizētas dažādām GPU arhitektūrām.

CUDA darbībā: daudzveidīgi globāli pielietojumi

CUDA jauda ir acīmredzama tās plašajā pielietojumā daudzās jomās visā pasaulē:

Darba sākšana ar CUDA izstrādi

Lai uzsāktu savu CUDA programmēšanas ceļojumu, ir nepieciešamas dažas būtiskas sastāvdaļas un soļi:

1. Aparatūras prasības:

2. Programmatūras prasības:

3. CUDA koda kompilēšana:

CUDA kods parasti tiek kompilēts, izmantojot NVIDIA CUDA kompilatoru (NVCC). NVCC atdala resursdatora un ierīces kodu, kompilē ierīces kodu konkrētai GPU arhitektūrai un saista to ar resursdatora kodu. `.cu` failam (CUDA avota fails):

nvcc your_program.cu -o your_program

Jūs varat arī norādīt mērķa GPU arhitektūru optimizācijai. Piemēram, lai kompilētu skaitļošanas spējai 7.0:

nvcc your_program.cu -o your_program -arch=sm_70

4. Atkļūdošana un profilēšana:

CUDA koda atkļūdošana var būt sarežģītāka nekā CPU koda tās paralēlā rakstura dēļ. NVIDIA nodrošina rīkus:

Izaicinājumi un labākās prakses

Lai gan CUDA programmēšana ir neticami jaudīga, tai ir savi izaicinājumi:

Labāko prakšu kopsavilkums:

GPU skaitļošanas nākotne ar CUDA

GPU skaitļošanas evolūcija ar CUDA turpinās. NVIDIA turpina paplašināt robežas ar jaunām GPU arhitektūrām, uzlabotām bibliotēkām un programmēšanas modeļu uzlabojumiem. Pieaugošais pieprasījums pēc AI, zinātniskām simulācijām un datu analītikas nodrošina, ka GPU skaitļošana un līdz ar to arī CUDA paliks augstas veiktspējas skaitļošanas stūrakmens tuvākajā nākotnē. Tā kā aparatūra kļūst jaudīgāka un programmatūras rīki sarežģītāki, spēja izmantot paralēlo apstrādi kļūs vēl kritiskāka, lai risinātu pasaules vissarežģītākās problēmas.

Neatkarīgi no tā, vai esat pētnieks, kas paplašina zinātnes robežas, inženieris, kas optimizē sarežģītas sistēmas, vai izstrādātājs, kas veido nākamās paaudzes AI lietojumprogrammas, CUDA programmēšanas apguve paver iespēju pasauli paātrinātai skaitļošanai un revolucionārām inovācijām.