இணை ஆற்றலைத் திறத்தல்: கூடா ஜிபியு கணினிப்படுத்தலுக்கான ஒரு விரிவான வழிகாட்டி

வேகமான கணக்கீடுகளை இடைவிடாது தேடுவதிலும், பெருகிய முறையில் சிக்கலான சிக்கல்களைச் சமாளிப்பதிலும், கணினிப்படுத்தலின் நிலப்பரப்பு ஒரு குறிப்பிடத்தக்க மாற்றத்திற்கு உள்ளாகியுள்ளது. பல தசாப்தங்களாக, மத்திய செயலாக்க அலகு (CPU) பொது-நோக்கு கணினிப்படுத்தலின் மறுக்க முடியாத ராஜாவாக இருந்து வருகிறது. இருப்பினும், வரைகலை செயலாக்க அலகு (GPU) மற்றும் ஆயிரக்கணக்கான செயல்பாடுகளை ஒரே நேரத்தில் செய்யும் அதன் குறிப்பிடத்தக்க திறனின் வருகையுடன், இணை கணினிப்படுத்தலின் ஒரு புதிய சகாப்தம் உதயமாகியுள்ளது. இந்த புரட்சியின் முன்னணியில் என்விடியாவின் கூடா (Compute Unified Device Architecture) உள்ளது, இது ஒரு இணை கணினிப்படுத்தல் தளம் மற்றும் நிரலாக்க மாதிரியாகும், இது டெவலப்பர்களுக்கு பொது-நோக்கு பணிகளுக்காக என்விடியா ஜிபியுக்களின் மகத்தான செயலாக்க சக்தியைப் பயன்படுத்த அதிகாரம் அளிக்கிறது. இந்த விரிவான வழிகாட்டி கூடா நிரலாக்கத்தின் நுணுக்கங்கள், அதன் அடிப்படைக் கருத்துகள், நடைமுறைப் பயன்பாடுகள் மற்றும் அதன் திறனை நீங்கள் எவ்வாறு பயன்படுத்தத் தொடங்கலாம் என்பதைப் பற்றி ஆராயும்.

ஜிபியு கணினிப்படுத்தல் என்றால் என்ன, ஏன் கூடா?

பாரம்பரியமாக, ஜிபியுக்கள் பிரத்தியேகமாக வரைகலையை வழங்குவதற்காக வடிவமைக்கப்பட்டன, இது இயல்பாகவே பெரிய அளவிலான தரவை இணையாகச் செயலாக்குவதை உள்ளடக்கிய ஒரு பணியாகும். உயர்-வரையறைப் படம் அல்லது சிக்கலான 3D காட்சியை வழங்குவதைப் பற்றி சிந்தியுங்கள் - ஒவ்வொரு பிக்சல், வெர்டெக்ஸ் அல்லது ஃபிராக்மென்ட் பெரும்பாலும் சுயாதீனமாக செயலாக்கப்படலாம். இந்த இணைக் கட்டமைப்பு, அதிக எண்ணிக்கையிலான எளிய செயலாக்கக் கோர்களைக் கொண்டு வகைப்படுத்தப்படுகிறது, இது சிபியுவின் வடிவமைப்பிலிருந்து முற்றிலும் வேறுபட்டது, இது பொதுவாக தொடர் பணிகள் மற்றும் சிக்கலான தர்க்கத்திற்காக உகந்ததாக்கப்பட்ட சில சக்திவாய்ந்த கோர்களைக் கொண்டுள்ளது.

இந்த கட்டமைப்பு வேறுபாடு, பல சுயாதீனமான, சிறிய கணக்கீடுகளாகப் பிரிக்கக்கூடிய பணிகளுக்கு ஜிபியுக்களை விதிவிலக்காகப் பொருத்தமானதாக ஆக்குகிறது. இங்குதான் வரைகலை செயலாக்க அலகுகளில் பொது-நோக்கு கணினிப்படுத்தல் (GPGPU) செயல்பாட்டுக்கு வருகிறது. GPGPU, வரைகலை அல்லாத கணக்கீடுகளுக்கு ஜிபியுவின் இணை செயலாக்கத் திறன்களைப் பயன்படுத்துகிறது, இது பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளுக்கு குறிப்பிடத்தக்க செயல்திறன் ஆதாயங்களைத் திறக்கிறது.

என்விடியாவின் கூடா என்பது ஜிபிஜிபியுக்கான மிக முக்கியமான மற்றும் பரவலாக ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்ட தளமாகும். இது ஒரு அதிநவீன மென்பொருள் மேம்பாட்டு சூழலை வழங்குகிறது, இதில் ஒரு சி/சி++ நீட்டிப்பு மொழி, நூலகங்கள் மற்றும் கருவிகள் உள்ளன, இது டெவலப்பர்கள் என்விடியா ஜிபியுக்களில் இயங்கும் நிரல்களை எழுத அனுமதிக்கிறது. கூடா போன்ற ஒரு கட்டமைப்பு இல்லாமல், பொது-நோக்கு கணினிப்படுத்தலுக்காக ஜிபியுவை அணுகுவதும் கட்டுப்படுத்துவதும் தடைசெய்யும் அளவுக்கு சிக்கலானதாக இருக்கும்.

கூடா நிரலாக்கத்தின் முக்கிய நன்மைகள்:

• மிகப்பெரிய இணைத்தன்மை: கூடா ஆயிரக்கணக்கான திரெட்களை ஒரே நேரத்தில் செயல்படுத்தும் திறனைத் திறக்கிறது, இது இணைப்படுத்தக்கூடிய பணிச்சுமைகளுக்கு வியத்தகு வேகத்தை அளிக்கிறது.
• செயல்திறன் ஆதாயங்கள்: உள்ளார்ந்த இணைத்தன்மை கொண்ட பயன்பாடுகளுக்கு, சிபியு-மட்டும் செயலாக்கங்களுடன் ஒப்பிடும்போது கூடா பல மடங்கு செயல்திறன் மேம்பாடுகளை வழங்க முடியும்.
• பரவலான ஏற்றுக்கொள்ளல்: கூடா நூலகங்கள், கருவிகள் மற்றும் ஒரு பெரிய சமூகத்தின் பரந்த சுற்றுச்சூழல் அமைப்பால் ஆதரிக்கப்படுகிறது, இது அணுகக்கூடியதாகவும் சக்திவாய்ந்ததாகவும் ஆக்குகிறது.
• பன்முகத்தன்மை: அறிவியல் உருவகப்படுத்துதல்கள் மற்றும் நிதி மாதிரியாக்கம் முதல் ஆழமான கற்றல் மற்றும் வீடியோ செயலாக்கம் வரை, கூடா பல்வேறு களங்களில் பயன்பாடுகளைக் காண்கிறது.

கூடா கட்டமைப்பு மற்றும் நிரலாக்க மாதிரியைப் புரிந்துகொள்ளுதல்

கூடாவுடன் திறம்பட நிரலாக்க, அதன் அடிப்படைக் கட்டமைப்பு மற்றும் நிரலாக்க மாதிரியைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியம். இந்த புரிதல் திறமையான மற்றும் செயல்திறன் மிக்க ஜிபியு-முடுக்கப்பட்ட குறியீட்டை எழுதுவதற்கான அடித்தளத்தை உருவாக்குகிறது.

கூடா வன்பொருள் படிநிலை:

என்விடியா ஜிபியுக்கள் படிநிலையாக அமைக்கப்பட்டுள்ளன:

• ஜிபியு (வரைகலை செயலாக்க அலகு): முழு செயலாக்க அலகு.
• ஸ்ட்ரீமிங் மல்டிபிராசசர்கள் (SMs): ஜிபியுவின் முக்கிய செயலாக்க அலகுகள். ஒவ்வொரு SM-ம் ஏராளமான கூடா கோர்கள் (செயலாக்க அலகுகள்), ரெஜிஸ்டர்கள், பகிரப்பட்ட நினைவகம் மற்றும் பிற வளங்களைக் கொண்டுள்ளது.
• கூடா கோர்கள்: ஒரு SM-க்குள் இருக்கும் அடிப்படை செயலாக்க அலகுகள், எண்கணித மற்றும் தர்க்கரீதியான செயல்பாடுகளைச் செய்யக்கூடியவை.
• வார்ப்ஸ் (Warps): ஒரே அறிவுறுத்தலை ஒரே நேரத்தில் செயல்படுத்தும் 32 திரெட்களின் ஒரு குழு (SIMT - ஒற்றை அறிவுறுத்தல், பல திரெட்கள்). இது ஒரு SM-ல் செயலாக்க திட்டமிடலின் மிகச்சிறிய அலகு ஆகும்.
• திரெட்கள் (Threads): கூடாவில் செயலாக்கத்தின் மிகச்சிறிய அலகு. ஒவ்வொரு திரெட்டும் கெர்னல் குறியீட்டின் ஒரு பகுதியை செயல்படுத்துகிறது.
• பிளாக்குகள் (Blocks): ஒத்துழைக்கவும் ஒத்திசைக்கவும் கூடிய திரெட்களின் ஒரு குழு. ஒரு பிளாக்கிற்குள் இருக்கும் திரெட்கள் வேகமான ஆன்-சிப் பகிரப்பட்ட நினைவகம் மூலம் தரவைப் பகிர்ந்து கொள்ளலாம் மற்றும் தடைகளைப் பயன்படுத்தி தங்கள் செயல்பாட்டை ஒத்திசைக்கலாம். பிளாக்குகள் SM-களுக்கு செயலாக்கத்திற்காக ஒதுக்கப்படுகின்றன.
• கிரிட்கள் (Grids): ஒரே கெர்னலை செயல்படுத்தும் பிளாக்குகளின் தொகுப்பு. ஒரு கிரிட் ஜிபியுவில் தொடங்கப்பட்ட முழு இணை கணக்கீட்டையும் குறிக்கிறது.

இந்த படிநிலை அமைப்பு, ஜிபியுவில் வேலை எவ்வாறு விநியோகிக்கப்பட்டு செயல்படுத்தப்படுகிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்வதற்கான திறவுகோலாகும்.

கூடா மென்பொருள் மாதிரி: கெர்னல்கள் மற்றும் ஹோஸ்ட்/சாதன இயக்கம்

கூடா நிரலாக்கம் ஒரு ஹோஸ்ட்-சாதன இயக்க மாதிரியைப் பின்பற்றுகிறது. ஹோஸ்ட் என்பது சிபியு மற்றும் அதனுடன் தொடர்புடைய நினைவகத்தைக் குறிக்கிறது, அதே சமயம் சாதனம் என்பது ஜிபியு மற்றும் அதன் நினைவகத்தைக் குறிக்கிறது.

• கெர்னல்கள்: இவை கூடா சி/சி++ இல் எழுதப்பட்ட செயல்பாடுகளாகும், அவை ஜிபியுவில் பல திரெட்களால் இணையாக செயல்படுத்தப்படுகின்றன. கெர்னல்கள் ஹோஸ்டிலிருந்து தொடங்கப்பட்டு சாதனத்தில் இயங்குகின்றன.
• ஹோஸ்ட் குறியீடு: இது சிபியுவில் இயங்கும் நிலையான சி/சி++ குறியீடாகும். கணக்கீட்டை அமைத்தல், ஹோஸ்ட் மற்றும் சாதனம் இரண்டிலும் நினைவகத்தை ஒதுக்குதல், அவற்றுக்கிடையே தரவை மாற்றுதல், கெர்னல்களைத் தொடங்குதல் மற்றும் முடிவுகளைப் பெறுதல் ஆகியவற்றிற்கு இது பொறுப்பாகும்.
• சாதன குறியீடு: இது ஜிபியுவில் செயல்படுத்தப்படும் கெர்னலுக்குள் உள்ள குறியீடாகும்.

வழக்கமான கூடா பணிப்பாய்வு உள்ளடக்கியது:

1. சாதனத்தில் (ஜிபியு) நினைவகத்தை ஒதுக்குதல்.
2. ஹோஸ்ட் நினைவகத்திலிருந்து சாதன நினைவகத்திற்கு உள்ளீட்டுத் தரவை நகலெடுத்தல்.
3. சாதனத்தில் ஒரு கெர்னலைத் தொடங்குதல், கிரிட் மற்றும் பிளாக் பரிமாணங்களைக் குறிப்பிடுதல்.
4. ஜிபியு பல திரெட்களில் கெர்னலைச் செயல்படுத்துகிறது.
5. கணக்கிடப்பட்ட முடிவுகளை சாதன நினைவகத்திலிருந்து ஹோஸ்ட் நினைவகத்திற்கு மீண்டும் நகலெடுத்தல்.
6. சாதன நினைவகத்தை விடுவித்தல்.

உங்கள் முதல் கூடா கெர்னலை எழுதுதல்: ஒரு எளிய எடுத்துக்காட்டு

இந்த கருத்துக்களை ஒரு எளிய எடுத்துக்காட்டுடன் விளக்குவோம்: வெக்டர் கூட்டல். நாம் இரண்டு வெக்டர்களான A மற்றும் B-ஐ கூட்டி, அதன் முடிவை வெக்டர் C-ல் சேமிக்க விரும்புகிறோம். சிபியுவில், இது ஒரு எளிய லூப்பாக இருக்கும். ஜிபியுவில் கூடாவைப் பயன்படுத்தி, ஒவ்வொரு திரெட்டும் A மற்றும் B வெக்டர்களில் இருந்து ஒரு ஜோடி தனிமங்களைக் கூட்டுவதற்குப் பொறுப்பாகும்.

இங்கே கூடா சி++ குறியீட்டின் ஒரு எளிமைப்படுத்தப்பட்ட முறிவு உள்ளது:

1. சாதன குறியீடு (கெர்னல் செயல்பாடு):

கெர்னல் செயல்பாடு __global__ தகுதியுடன் குறிக்கப்பட்டுள்ளது, இது ஹோஸ்டிலிருந்து அழைக்கக்கூடியது மற்றும் சாதனத்தில் செயல்படுத்தப்படுகிறது என்பதைக் குறிக்கிறது.

__global__ void vectorAdd(const float* A, const float* B, float* C, int n) {
    // குளோபல் திரெட் ஐடியைக் கணக்கிடுங்கள்
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

    // திரெட் ஐடி வெக்டர்களின் எல்லைக்குள் இருப்பதை உறுதிசெய்க
    if (tid < n) {
        C[tid] = A[tid] + B[tid];
    }
}

இந்த கெர்னலில்:

• blockIdx.x: X பரிமாணத்தில் கிரிட்டிற்குள் இருக்கும் பிளாக்கின் குறியீட்டு எண்.
• blockDim.x: X பரிமாணத்தில் ஒரு பிளாக்கில் உள்ள திரெட்களின் எண்ணிக்கை.
• threadIdx.x: X பரிமாணத்தில் அதன் பிளாக்கிற்குள் இருக்கும் திரெட்டின் குறியீட்டு எண்.
• இவற்றை இணைப்பதன் மூலம், tid ஒவ்வொரு திரெட்டிற்கும் ஒரு தனித்துவமான குளோபல் குறியீட்டு எண்ணை வழங்குகிறது.

2. ஹோஸ்ட் குறியீடு (சிபியு தர்க்கம்):

ஹோஸ்ட் குறியீடு நினைவகம், தரவு பரிமாற்றம் மற்றும் கெர்னல் வெளியீட்டை நிர்வகிக்கிறது.

#include <iostream>

// vectorAdd கெர்னல் மேலே அல்லது ஒரு தனி கோப்பில் வரையறுக்கப்பட்டுள்ளது என்று வைத்துக்கொள்வோம்

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

    // 1. ஹோஸ்ட் நினைவகத்தை ஒதுக்குதல்
    float *h_A = (float*)malloc(size);
    float *h_B = (float*)malloc(size);
    float *h_C = (float*)malloc(size);

    // ஹோஸ்ட் வெக்டர்கள் A மற்றும் B-ஐ தொடங்குதல்
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        h_A[i] = sin(i) * 1.0f;
        h_B[i] = cos(i) * 1.0f;
    }

    // 2. சாதன நினைவகத்தை ஒதுக்குதல்
    float *d_A, *d_B, *d_C;
    cudaMalloc(&d_A, size);
    cudaMalloc(&d_B, size);
    cudaMalloc(&d_C, size);

    // 3. ஹோஸ்டிலிருந்து சாதனத்திற்கு தரவை நகலெடுத்தல்
    cudaMemcpy(d_A, h_A, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_B, h_B, size, cudaMemcpyHostToDevice);

    // 4. கெர்னல் வெளியீட்டு அளவுருக்களை உள்ளமைத்தல்
    int threadsPerBlock = 256;
    int blocksPerGrid = (N + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;

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

    // தொடர்வதற்கு முன் கெர்னல் முடிந்துவிட்டதை உறுதிசெய்ய ஒத்திசைத்தல்
    cudaDeviceSynchronize(); 

    // 6. சாதனத்திலிருந்து ஹோஸ்டுக்கு முடிவுகளை நகலெடுத்தல்
    cudaMemcpy(h_C, d_C, size, cudaMemcpyDeviceToHost);

    // 7. முடிவுகளைச் சரிபார்த்தல் (விருப்பத்தேர்வு)
    // ... சோதனைகளை செய்யவும் ...

    // 8. சாதன நினைவகத்தை விடுவித்தல்
    cudaFree(d_A);
    cudaFree(d_B);
    cudaFree(d_C);

    // ஹோஸ்ட் நினைவகத்தை விடுவித்தல்
    free(h_A);
    free(h_B);
    free(h_C);

    return 0;
}

kernel_name<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(arguments) என்ற தொடரியல் ஒரு கெர்னலைத் தொடங்கப் பயன்படுகிறது. இது செயலாக்க உள்ளமைவைக் குறிப்பிடுகிறது: எத்தனை பிளாக்குகளைத் தொடங்குவது மற்றும் ஒரு பிளாக்கிற்கு எத்தனை திரெட்கள். ஜிபியுவின் வளங்களைத் திறமையாகப் பயன்படுத்த பிளாக்குகள் மற்றும் திரெட்களின் எண்ணிக்கை தேர்ந்தெடுக்கப்பட வேண்டும்.

செயல்திறன் மேம்படுத்தலுக்கான முக்கிய கூடா கருத்துக்கள்

கூடா நிரலாக்கத்தில் உகந்த செயல்திறனை அடைவதற்கு, ஜிபியு குறியீட்டை எவ்வாறு செயல்படுத்துகிறது மற்றும் வளங்களை எவ்வாறு திறம்பட நிர்வகிப்பது என்பது பற்றிய ஆழமான புரிதல் தேவை. இங்கே சில முக்கியமான கருத்துக்கள் உள்ளன:

1. நினைவக படிநிலை மற்றும் தாமதம்:

ஜிபியுக்கள் ஒரு சிக்கலான நினைவக படிநிலையைக் கொண்டுள்ளன, ஒவ்வொன்றும் அலைவரிசை மற்றும் தாமதம் தொடர்பான வெவ்வேறு பண்புகளைக் கொண்டுள்ளன:

• குளோபல் நினைவகம்: கிரிட்டில் உள்ள அனைத்து திரெட்களாலும் அணுகக்கூடிய மிகப்பெரிய நினைவகக் குளம். இது மற்ற நினைவக வகைகளுடன் ஒப்பிடும்போது அதிக தாமதம் மற்றும் குறைந்த அலைவரிசையைக் கொண்டுள்ளது. ஹோஸ்ட் மற்றும் சாதனத்திற்கு இடையேயான தரவு பரிமாற்றம் குளோபல் நினைவகம் வழியாக நடைபெறுகிறது.
• பகிரப்பட்ட நினைவகம்: ஒரு SM-க்குள் உள்ள ஆன்-சிப் நினைவகம், ஒரு பிளாக்கில் உள்ள அனைத்து திரெட்களாலும் அணுகக்கூடியது. இது குளோபல் நினைவகத்தை விட அதிக அலைவரிசை மற்றும் குறைந்த தாமதத்தை வழங்குகிறது. ஒரு பிளாக்கிற்குள் திரெட்களுக்கு இடையேயான தொடர்பு மற்றும் தரவு மறுபயன்பாட்டிற்கு இது முக்கியமானது.
• உள்ளூர் நினைவகம்: ஒவ்வொரு திரெட்டிற்கும் தனிப்பட்ட நினைவகம். இது பொதுவாக ஆஃப்-சிப் குளோபல் நினைவகத்தைப் பயன்படுத்தி செயல்படுத்தப்படுகிறது, எனவே இதுவும் அதிக தாமதத்தைக் கொண்டுள்ளது.
• ரெஜிஸ்டர்கள்: வேகமான நினைவகம், ஒவ்வொரு திரெட்டிற்கும் தனிப்பட்டது. அவை குறைந்த தாமதம் மற்றும் அதிக அலைவரிசையைக் கொண்டுள்ளன. கம்பைலர் அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படும் மாறிகளை ரெஜிஸ்டர்களில் வைக்க முயற்சிக்கிறது.
• நிலையான நினைவகம்: கேச் செய்யப்பட்ட படிக்க-மட்டும் நினைவகம். ஒரு வார்பில் உள்ள அனைத்து திரெட்களும் ஒரே இடத்தைப் அணுகும் சூழ்நிலைகளுக்கு இது திறமையானது.
• டெக்ஸ்ச்சர் நினைவகம்: இடஞ்சார்ந்த இடத்திற்காக உகந்ததாக்கப்பட்டது மற்றும் வன்பொருள் டெக்ஸ்ச்சர் வடிகட்டுதல் திறன்களை வழங்குகிறது.

சிறந்த நடைமுறை: குளோபல் நினைவகத்திற்கான அணுகல்களைக் குறைக்கவும். பகிரப்பட்ட நினைவகம் மற்றும் ரெஜிஸ்டர்களின் பயன்பாட்டை அதிகரிக்கவும். குளோபல் நினைவகத்தை அணுகும்போது, ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட நினைவக அணுகல்களுக்கு முயற்சி செய்யுங்கள்.

2. ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட நினைவக அணுகல்கள்:

ஒரு வார்பிற்குள் உள்ள திரெட்கள் குளோபல் நினைவகத்தில் தொடர்ச்சியான இடங்களை அணுகும்போது ஒருங்கிணைப்பு ஏற்படுகிறது. இது நிகழும்போது, ஜிபியு பெரிய, திறமையான பரிவர்த்தனைகளில் தரவை எடுக்க முடியும், இது நினைவக அலைவரிசையை கணிசமாக மேம்படுத்துகிறது. ஒருங்கிணைக்கப்படாத அணுகல்கள் பல மெதுவான நினைவக பரிவர்த்தனைகளுக்கு வழிவகுக்கும், இது செயல்திறனை கடுமையாக பாதிக்கும்.

எடுத்துக்காட்டு: நமது வெக்டர் கூட்டலில், threadIdx.x தொடர்ச்சியாக அதிகரித்தால், மற்றும் ஒவ்வொரு திரெட்டும் A[tid]-ஐ அணுகினால், ஒரு வார்பிற்குள் tid மதிப்புகள் தொடர்ச்சியாக இருந்தால் இது ஒரு ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட அணுகலாகும்.

3. ஆக்கிரமிப்பு (Occupancy):

ஆக்கிரமிப்பு என்பது ஒரு SM-ல் உள்ள செயலில் உள்ள வார்ப்களின் விகிதத்திற்கும் ஒரு SM ஆதரிக்கக்கூடிய அதிகபட்ச வார்ப்களின் எண்ணிக்கைக்கும் இடையேயான விகிதத்தைக் குறிக்கிறது. அதிக ஆக்கிரமிப்பு பொதுவாக சிறந்த செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கிறது, ஏனெனில் இது ஒரு வார்ப் முடக்கப்பட்டிருக்கும்போது (எ.கா., நினைவகத்திற்காக காத்திருக்கும்போது) மற்ற செயலில் உள்ள வார்ப்களுக்கு மாறுவதன் மூலம் தாமதத்தை மறைக்க SM-ஐ அனுமதிக்கிறது. ஆக்கிரமிப்பு ஒரு பிளாக்கிற்கு திரெட்களின் எண்ணிக்கை, ரெஜிஸ்டர் பயன்பாடு மற்றும் பகிரப்பட்ட நினைவக பயன்பாடு ஆகியவற்றால் பாதிக்கப்படுகிறது.

சிறந்த நடைமுறை: SM வரம்புகளை மீறாமல் ஆக்கிரமிப்பை அதிகரிக்க, ஒரு பிளாக்கிற்கு திரெட்களின் எண்ணிக்கை மற்றும் கெர்னல் வளப் பயன்பாட்டை (ரெஜிஸ்டர்கள், பகிரப்பட்ட நினைவகம்) சரிசெய்யவும்.

4. வார்ப் வேறுபாடு (Warp Divergence):

ஒரே வார்பிற்குள் உள்ள திரெட்கள் வெவ்வேறு செயலாக்கப் பாதைகளைச் செயல்படுத்தும்போது வார்ப் வேறுபாடு ஏற்படுகிறது (எ.கா., if-else போன்ற நிபந்தனைக் கூற்றுகளால்). வேறுபாடு ஏற்படும்போது, ஒரு வார்பில் உள்ள திரெட்கள் அந்தந்த பாதைகளை வரிசையாக செயல்படுத்த வேண்டும், இது இணைத்தன்மையை திறம்பட குறைக்கிறது. வேறுபட்ட திரெட்கள் ஒன்றன்பின் ஒன்றாக செயல்படுத்தப்படுகின்றன, மேலும் வார்பிற்குள் உள்ள செயலற்ற திரெட்கள் அந்தந்த செயலாக்கப் பாதைகளின் போது மறைக்கப்படுகின்றன.

சிறந்த நடைமுறை: கெர்னல்களுக்குள் நிபந்தனைக் கிளைகளைக் குறைக்கவும், குறிப்பாக கிளைகள் ஒரே வார்பிற்குள் உள்ள திரெட்கள் வெவ்வேறு பாதைகளை எடுக்க காரணமாக இருந்தால். முடிந்தவரை வேறுபாட்டைத் தவிர்க்க அல்காரிதம்களை மறுசீரமைக்கவும்.

5. ஸ்ட்ரீம்கள் (Streams):

கூடா ஸ்ட்ரீம்கள் செயல்பாடுகளின் ஒத்திசைவற்ற செயலாக்கத்தை அனுமதிக்கின்றன. அடுத்த கட்டளையை வழங்குவதற்கு முன் ஒரு கெர்னல் முடிவடையும் வரை ஹோஸ்ட் காத்திருப்பதற்கு பதிலாக, ஸ்ட்ரீம்கள் கணக்கீடு மற்றும் தரவு பரிமாற்றங்களை ஒன்றுடன் ஒன்று சேர்க்க உதவுகின்றன. நீங்கள் பல ஸ்ட்ரீம்களைக் கொண்டிருக்கலாம், இது நினைவக நகல்கள் மற்றும் கெர்னல் வெளியீடுகள் ஒரே நேரத்தில் இயங்க அனுமதிக்கிறது.

எடுத்துக்காட்டு: தற்போதைய மறுசெயலின் கணக்கீட்டுடன் அடுத்த மறுசெயலுக்கான தரவை நகலெடுப்பதை ஒன்றுடன் ஒன்று சேர்க்கவும்.

வேகமான செயல்திறனுக்காக கூடா நூலகங்களைப் பயன்படுத்துதல்

தனிப்பயன் கூடா கெர்னல்களை எழுதுவது அதிகபட்ச நெகிழ்வுத்தன்மையை வழங்கினாலும், என்விடியா குறைந்த-நிலை கூடா நிரலாக்க சிக்கலான தன்மையை பெருமளவில் சுருக்கும் மிகவும் உகந்ததாக்கப்பட்ட நூலகங்களின் செழிப்பான தொகுப்பை வழங்குகிறது. பொதுவான கணக்கீட்டு ரீதியாக தீவிரமான பணிகளுக்கு, இந்த நூலகங்களைப் பயன்படுத்துவது கணிசமாக குறைந்த மேம்பாட்டு முயற்சியுடன் குறிப்பிடத்தக்க செயல்திறன் ஆதாயங்களை வழங்க முடியும்.

• cuBLAS (கூடா அடிப்படை நேரியல் இயற்கணித துணை நிரல்கள்): என்விடியா ஜிபியுக்களுக்காக உகந்ததாக்கப்பட்ட BLAS API-ன் ஒரு செயலாக்கம். இது மேட்ரிக்ஸ்-வெக்டர், மேட்ரிக்ஸ்-மேட்ரிக்ஸ் மற்றும் வெக்டர்-வெக்டர் செயல்பாடுகளுக்கு மிகவும் சரிசெய்யப்பட்ட நடைமுறைகளை வழங்குகிறது. நேரியல் இயற்கணிதம்-கனமான பயன்பாடுகளுக்கு அவசியம்.
• cuFFT (கூடா வேகமான ஃபோரியர் மாற்றம்): ஜிபியுவில் ஃபோரியர் மாற்றங்களின் கணக்கீட்டை விரைவுபடுத்துகிறது. சிக்னல் செயலாக்கம், பட பகுப்பாய்வு மற்றும் அறிவியல் உருவகப்படுத்துதல்களில் விரிவாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
• cuDNN (கூடா ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க் நூலகம்): ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுக்கான ஜிபியு-முடுக்கப்பட்ட நூலகம். இது கன்வல்யூஷனல் லேயர்கள், பூலிங் லேயர்கள், ஆக்டிவேஷன் செயல்பாடுகள் மற்றும் பலவற்றின் மிகவும் சரிசெய்யப்பட்ட செயலாக்கங்களை வழங்குகிறது, இது ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்புகளின் மூலக்கல்லாக அமைகிறது.
• cuSPARSE (கூடா ஸ்பார்ஸ் மேட்ரிக்ஸ்): ஸ்பார்ஸ் மேட்ரிக்ஸ் செயல்பாடுகளுக்கான நடைமுறைகளை வழங்குகிறது, இது அறிவியல் கணினிப்படுத்தல் மற்றும் வரைபட பகுப்பாய்வுகளில் பொதுவானது, அங்கு மேட்ரிக்ஸ்கள் பூஜ்ஜிய கூறுகளால் ஆதிக்கம் செலுத்தப்படுகின்றன.
• Thrust: கூடாவுக்கான ஒரு சி++ டெம்ப்ளேட் நூலகம், இது சி++ ஸ்டாண்டர்ட் டெம்ப்ளேட் நூலகம் (STL) போன்ற உயர்-நிலை, ஜிபியு-முடுக்கப்பட்ட அல்காரிதம்கள் மற்றும் தரவு கட்டமைப்புகளை வழங்குகிறது. இது வரிசைப்படுத்துதல், குறைத்தல் மற்றும் ஸ்கேனிங் போன்ற பல பொதுவான இணை நிரலாக்க வடிவங்களை எளிதாக்குகிறது.

செயல்படுத்தக்கூடிய நுண்ணறிவு: உங்கள் சொந்த கெர்னல்களை எழுதத் தொடங்குவதற்கு முன், ஏற்கனவே உள்ள கூடா நூலகங்கள் உங்கள் கணக்கீட்டுத் தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்ய முடியுமா என்பதை ஆராயுங்கள். பெரும்பாலும், இந்த நூலகங்கள் என்விடியா நிபுணர்களால் உருவாக்கப்படுகின்றன மற்றும் பல்வேறு ஜிபியு கட்டமைப்புகளுக்கு மிகவும் உகந்ததாக உள்ளன.

செயல்பாட்டில் கூடா: பன்முக உலகளாவிய பயன்பாடுகள்

கூடாவின் சக்தி உலகளவில் பல துறைகளில் அதன் பரவலான பயன்பாட்டில் தெளிவாகத் தெரிகிறது:

• அறிவியல் ஆராய்ச்சி: ஜெர்மனியில் காலநிலை மாதிரியாக்கம் முதல் சர்வதேச ஆய்வகங்களில் வானியற்பியல் உருவகப்படுத்துதல்கள் வரை, ஆராய்ச்சியாளர்கள் இயற்பியல் நிகழ்வுகளின் சிக்கலான உருவகப்படுத்துதல்களை விரைவுபடுத்தவும், பாரிய தரவுத்தொகுப்புகளை பகுப்பாய்வு செய்யவும், புதிய நுண்ணறிவுகளைக் கண்டறியவும் கூடாவைப் பயன்படுத்துகின்றனர்.
• இயந்திரக் கற்றல் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு: டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் பைடார்ச் போன்ற ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்புகள் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை பல மடங்கு வேகமாகப் பயிற்றுவிக்க கூடாவை (cuDNN வழியாக) பெரிதும் நம்பியுள்ளன. இது கணினிப் பார்வை, இயற்கை மொழி செயலாக்கம் மற்றும் உலகெங்கிலும் ரோபாட்டிக்ஸ் துறைகளில் முன்னேற்றங்களை செயல்படுத்துகிறது. உதாரணமாக, டோக்கியோ மற்றும் சிலிக்கான் வேலியில் உள்ள நிறுவனங்கள் தன்னாட்சி வாகனங்கள் மற்றும் மருத்துவ நோயறிதலுக்கான AI மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க கூடா-இயங்கும் ஜிபியுக்களைப் பயன்படுத்துகின்றன.
• நிதி சேவைகள்: லண்டன் மற்றும் நியூயார்க் போன்ற நிதி மையங்களில் அல்காரிதமிக் வர்த்தகம், இடர் பகுப்பாய்வு மற்றும் போர்ட்ஃபோலியோ மேம்படுத்தல் ஆகியவை உயர்-அதிர்வெண் கணக்கீடுகள் மற்றும் சிக்கலான மாதிரியாக்கத்திற்காக கூடாவைப் பயன்படுத்துகின்றன.
• சுகாதாரம்: மருத்துவப் பட பகுப்பாய்வு (எ.கா., எம்ஆர்ஐ மற்றும் சிடி ஸ்கேன்), மருந்து கண்டுபிடிப்பு உருவகப்படுத்துதல்கள் மற்றும் மரபணு வரிசைமுறை ஆகியவை கூடாவால் துரிதப்படுத்தப்படுகின்றன, இது விரைவான நோயறிதல்கள் மற்றும் புதிய சிகிச்சைகளின் வளர்ச்சிக்கு வழிவகுக்கிறது. தென் கொரியா மற்றும் பிரேசிலில் உள்ள மருத்துவமனைகள் மற்றும் ஆராய்ச்சி நிறுவனங்கள் விரைவுபடுத்தப்பட்ட மருத்துவப் பட செயலாக்கத்திற்காக கூடாவைப் பயன்படுத்துகின்றன.
• கணினிப் பார்வை மற்றும் பட செயலாக்கம்: சிங்கப்பூரில் உள்ள கண்காணிப்பு அமைப்புகள் முதல் கனடாவில் உள்ள ஆக்மென்டட் ரியாலிட்டி அனுபவங்கள் வரையிலான பயன்பாடுகளில் நிகழ்நேரப் பொருள் கண்டறிதல், பட மேம்பாடு மற்றும் வீடியோ பகுப்பாய்வு ஆகியவை கூடாவின் இணை செயலாக்கத் திறன்களிலிருந்து பயனடைகின்றன.
• எண்ணெய் மற்றும் எரிவாயு ஆய்வு: மத்திய கிழக்கு மற்றும் ஆஸ்திரேலியா போன்ற பிராந்தியங்களில் உள்ள எரிசக்தித் துறையில் நில அதிர்வுத் தரவு செயலாக்கம் மற்றும் நீர்த்தேக்க உருவகப்படுத்துதல் ஆகியவை பரந்த புவியியல் தரவுத்தொகுப்புகளை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் வளப் பிரித்தலை மேம்படுத்துவதற்கும் கூடாவை நம்பியுள்ளன.

கூடா மேம்பாட்டுடன் தொடங்குதல்

உங்கள் கூடா நிரலாக்கப் பயணத்தைத் தொடங்குவதற்கு சில அத்தியாவசிய கூறுகள் மற்றும் படிகள் தேவை:

1. வன்பொருள் தேவைகள்:

• கூடாவை ஆதரிக்கும் ஒரு என்விடியா ஜிபியு. பெரும்பாலான நவீன என்விடியா ஜியிஃபோர்ஸ், குவாட்ரோ மற்றும் டெஸ்லா ஜிபியுக்கள் கூடா-இயக்கப்பட்டவை.

2. மென்பொருள் தேவைகள்:

• என்விடியா டிரைவர்: சமீபத்திய என்விடியா டிஸ்ப்ளே டிரைவர் நிறுவப்பட்டுள்ளதை உறுதிசெய்யவும்.
• கூடா டூல்கிட்: அதிகாரப்பூர்வ என்விடியா டெவலப்பர் வலைத்தளத்திலிருந்து கூடா டூல்கிட்டை பதிவிறக்கம் செய்து நிறுவவும். டூல்கிட்டில் கூடா கம்பைலர் (NVCC), நூலகங்கள், மேம்பாட்டுக் கருவிகள் மற்றும் ஆவணங்கள் உள்ளன.
• IDE: விஷுவல் ஸ்டுடியோ (விண்டோஸில்) போன்ற ஒரு சி/சி++ ஒருங்கிணைந்த மேம்பாட்டுச் சூழல் (IDE) அல்லது விஎஸ் கோட், ஈமேக்ஸ் அல்லது விம் போன்ற எடிட்டர் பொருத்தமான செருகுநிரல்களுடன் (லினக்ஸ்/மேக்ஓஎஸ்-ல்) மேம்பாட்டிற்குப் பரிந்துரைக்கப்படுகிறது.

3. கூடா குறியீட்டைத் தொகுத்தல்:

கூடா குறியீடு பொதுவாக என்விடியா கூடா கம்பைலர் (NVCC) ஐப் பயன்படுத்தி தொகுக்கப்படுகிறது. NVCC ஹோஸ்ட் மற்றும் சாதன குறியீட்டைப் பிரிக்கிறது, குறிப்பிட்ட ஜிபியு கட்டமைப்புக்காக சாதன குறியீட்டைத் தொகுக்கிறது, மேலும் அதை ஹோஸ்ட் குறியீட்டுடன் இணைக்கிறது. ஒரு `.cu` கோப்பிற்கு (கூடா மூலக் கோப்பு):

nvcc your_program.cu -o your_program

மேம்படுத்தலுக்காக இலக்கு ஜிபியு கட்டமைப்பையும் நீங்கள் குறிப்பிடலாம். எடுத்துக்காட்டாக, கணக்கீட்டுத் திறன் 7.0-க்கு தொகுக்க:

nvcc your_program.cu -o your_program -arch=sm_70

4. பிழைதிருத்தம் மற்றும் விவரக்குறிப்பு:

கூடா குறியீட்டை பிழைதிருத்தம் செய்வது அதன் இணை இயல்பு காரணமாக சிபியு குறியீட்டை விட சவாலானதாக இருக்கும். என்விடியா கருவிகளை வழங்குகிறது:

• cuda-gdb: கூடா பயன்பாடுகளுக்கான ஒரு கட்டளை-வரி பிழைதிருத்தி.
• Nsight Compute: கூடா கெர்னல் செயல்திறனை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும், தடைகளைக் கண்டறிவதற்கும், வன்பொருள் பயன்பாட்டைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த விவரக்குறிப்பாளர்.
• Nsight Systems: சிபியுக்கள், ஜிபியுக்கள் மற்றும் பிற கணினி கூறுகள் முழுவதும் பயன்பாட்டு நடத்தையைக் காட்சிப்படுத்தும் ஒரு கணினி அளவிலான செயல்திறன் பகுப்பாய்வுக் கருவி.

சவால்கள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகள்

நம்பமுடியாத அளவிற்கு சக்திவாய்ந்ததாக இருந்தாலும், கூடா நிரலாக்கம் அதன் சொந்த சவால்களுடன் வருகிறது:

• கற்றல் வளைவு: இணை நிரலாக்கக் கருத்துகள், ஜிபியு கட்டமைப்பு மற்றும் கூடா பிரத்தியேகங்களைப் புரிந்துகொள்வதற்கு அர்ப்பணிப்புள்ள முயற்சி தேவை.
• பிழைதிருத்தத்தின் சிக்கலானது: இணை செயலாக்கம் மற்றும் ரேஸ் நிலைமைகளை பிழைதிருத்தம் செய்வது சிக்கலானதாக இருக்கும்.
• பெயர்வுத்திறன்: கூடா என்விடியா-குறிப்பிட்டது. பல விற்பனையாளர் இணக்கத்தன்மைக்கு, OpenCL அல்லது SYCL போன்ற கட்டமைப்புகளைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.
• வள மேலாண்மை: ஜிபியு நினைவகம் மற்றும் கெர்னல் வெளியீடுகளைத் திறமையாக நிர்வகிப்பது செயல்திறனுக்கு முக்கியமானது.

சிறந்த நடைமுறைகளின் சுருக்கம்:

• ஆரம்பத்திலும் அடிக்கடியும் விவரக்குறிப்பு செய்யுங்கள்: தடைகளைக் கண்டறிய விவரக்குறிப்பாளர்களைப் பயன்படுத்தவும்.
• நினைவக ஒருங்கிணைப்பை அதிகரிக்கவும்: திறனுக்காக உங்கள் தரவு அணுகல் வடிவங்களை கட்டமைக்கவும்.
• பகிரப்பட்ட நினைவகத்தைப் பயன்படுத்துங்கள்: ஒரு பிளாக்கிற்குள் தரவு மறுபயன்பாடு மற்றும் திரெட்களுக்கு இடையேயான தகவல்தொடர்புக்கு பகிரப்பட்ட நினைவகத்தைப் பயன்படுத்தவும்.
• பிளாக் மற்றும் கிரிட் அளவுகளை சரிசெய்யவும்: உங்கள் ஜிபியுவிற்கான உகந்த உள்ளமைவைக் கண்டுபிடிக்க வெவ்வேறு திரெட் பிளாக் மற்றும் கிரிட் பரிமாணங்களுடன் பரிசோதனை செய்யுங்கள்.
• ஹோஸ்ட்-சாதன பரிமாற்றங்களைக் குறைக்கவும்: தரவு பரிமாற்றங்கள் பெரும்பாலும் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க தடையாக இருக்கும்.
• வார்ப் செயலாக்கத்தைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள்: வார்ப் வேறுபாடு குறித்து கவனமாக இருங்கள்.

கூடாவுடன் ஜிபியு கணினிப்படுத்தலின் எதிர்காலம்

கூடாவுடன் ஜிபியு கணினிப்படுத்தலின் பரிணாமம் தொடர்கிறது. என்விடியா புதிய ஜிபியு கட்டமைப்புகள், மேம்படுத்தப்பட்ட நூலகங்கள் மற்றும் நிரலாக்க மாதிரி மேம்பாடுகளுடன் எல்லைகளைத் தொடர்ந்து தள்ளுகிறது. AI, அறிவியல் உருவகப்படுத்துதல்கள் மற்றும் தரவுப் பகுப்பாய்வுக்கான அதிகரித்து வரும் தேவை, ஜிபியு கணினிப்படுத்தல், மற்றும் அதன் நீட்டிப்பாக கூடா, எதிர்காலத்தில் உயர் செயல்திறன் கணினிப்படுத்தலின் ஒரு மூலக்கல்லாக இருக்கும் என்பதை உறுதி செய்கிறது. வன்பொருள் மிகவும் சக்திவாய்ந்ததாகவும் மென்பொருள் கருவிகள் மிகவும் அதிநவீனமாகவும் மாறும்போது, உலகின் மிகவும் சவாலான சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கு இணை செயலாக்கத்தைப் பயன்படுத்தும் திறன் இன்னும் முக்கியமானதாக மாறும்.

நீங்கள் அறிவியலின் எல்லைகளைத் தள்ளும் ஒரு ஆராய்ச்சியாளராக இருந்தாலும், சிக்கலான அமைப்புகளை மேம்படுத்தும் ஒரு பொறியியலாளராக இருந்தாலும், அல்லது அடுத்த தலைமுறை AI பயன்பாடுகளை உருவாக்கும் ஒரு டெவலப்பராக இருந்தாலும், கூடா நிரலாக்கத்தில் தேர்ச்சி பெறுவது விரைவுபடுத்தப்பட்ட கணக்கீடு மற்றும் அற்புதமான கண்டுபிடிப்புகளுக்கான சாத்தியக்கூறுகளின் உலகத்தைத் திறக்கிறது.