Kuinka hallita siirtoja isäntäkoneen ja laitteiston välillä optimoidaksesi suoritustehoa?

GPU-ohjelmoinnissa isäntäkoneen ja laitteiston välinen tiedonsiirto on olennainen osa työskentelyprosessia, ja sen optimointi on keskeistä suorituskyvyn maksimoimiseksi. Tähän liittyy useita vaiheita, jotka ulottuvat datan valmistelusta laitteelle siirtämiseen ja sen käsittelyyn sekä lopulta tulosten palauttamiseen isäntäkoneelle. Näiden siirtojen hallinta ei ainoastaan vaikuta suorituskykyyn, vaan se määrää myös, kuinka tehokkaasti ohjelma hyödyntää sekä CPU:ta että GPU:ta.

Aluksi luodaan ja täytetään data isäntäkoneella käyttäen NumPy-kirjastoa:

python
Copy code
import numpy as np

host_input = np.random.rand(1_000_000).astype(np.float32)

Seuraavaksi siirrämme tämän taulukon laitteiston muistiin CuPy:n avulla:

python
Copy code
import cupy as cp
device_input = cp.asarray(host_input)

Tietojen käsittely tapahtuu kokonaisuudessaan laitteistolla:

python
Copy code
device_output = cp.sqrt(device_input)

Lopuksi siirrämme tulokset takaisin isäntäkoneelle jatkokäsittelyä tai tallentamista varten:

python
Copy code
host_output = cp.asnumpy(device_output)

Tämä työnkulku on perusta kaikille GPU-kiihdytetyille projekteille. Siirtoprosessien yhdistäminen ja raskaan käsittelyn suorittaminen laitteistolla maksimoi suorituskyvyn ja minimoi ylikulutuksen.

Kehittyneet muistityypit

Kun opimme lisää GPU-ohjelmoinnista, huomaamme, että CUDA tarjoaa erilaisia muistityyppejä, jotka tekevät siirroista ja laskentatehtävistä nopeampia ja tehokkaampia.

• Pinned (page-locked) muisti mahdollistaa nopeammat siirrot varmistamalla, että data sijaitsee kiinteässä paikassa isäntäkoneen RAM-muistissa, jolloin siirto laitteelle sujuu nopeammin.

• Unified memory tarjoaa jaetun muistialueen, joka mahdollistaa CUDA-ajonaikaisen siirron datan välillä isäntäkoneen ja laitteen välillä, yksinkertaistaen ohjelmointia hieman suorituskyvyn kustannuksella.

• Zero-copy muisti mahdollistaa GPU:n suoran pääsyn isäntäkoneen muistiin, mikä on hyödyllistä tietyissä suoratoistotyönkuluissa tai silloin, kun laitteiston muisti on rajallinen.

Useimmissa projekteissa isäntäkoneen ja laitteen muistin ymmärtäminen riittää. Kuitenkin nämä edistyneemmät muistityypit avaavat uusia mahdollisuuksia ja parantavat tehokkuutta erikoistuneissa käyttötilanteissa.

Synkroniset ja asynkroniset siirrot

Synkroninen siirto tarkoittaa, että Python-ohjelma odottaa siirron valmistumista ennen siirtymistä seuraavaan operaatioon. Tässä tapauksessa kopiointikomento "estää" kaikkien muiden koodin osien suorittamisen siihen asti, kunnes kaikki data on saapunut perille. Tämä ei ole ongelma pienille tai harvoin tapahtuville siirroille, mutta suurilla tietomäärillä tai jatkuvissa siirroissa se voi hidastaa koko työnkulkua.

Asynkroninen siirto toimii toisin. Sen sijaan, että ohjelma odottaa siirron valmistumista, se aikatauluttaa siirron ja siirtyy eteenpäin heti. GPU ja sen ohjain huolehtivat tiedon siirtämisestä taustalla, jolloin ohjelma voi tehdä muita töitä, kuten käynnistää uuden ytimen laskentaa, valmistella lisää dataa tai aloittaa uuden siirron. Asynkroniset siirrot mahdollistavat kommunikoinnin ja laskennan samanaikaisen toteuttamisen, jolloin siirtoviiveet voidaan piilottaa ja laitteistosta saadaan irti mahdollisimman suuri läpimenoaika.

Suorituskyvyn vaikutus

Synkronisten ja asynkronisten siirtojen erottaminen ei ehkä vaikuta merkittävältä, mutta se on tärkeää suorituskyvyn kannalta. Synkronisten siirtojen yhteydessä CPU ja GPU voivat jäädä usein passiivisiksi, odottaen toistensa valmistuvan tehtävästään. Tämä alikäyttö rajoittaa sitä, kuinka paljon työtä voidaan tehdä sekunnissa, erityisesti kun suuria tietomääriä siirretään isäntäkoneen ja laitteen välillä toistuvasti.

Asynkronisten siirtojen avulla voidaan jonottaa useita operaatioita. Ohjain ja GPU suorittavat ne resurssien ollessa käytettävissä, mikä luo jonon. Tämä tarkoittaa sitä, että CPU voi valmistella seuraavan työkuorman tai käsitellä tuloksia samalla, kun GPU on varattu siirtämään tai laskemaan dataa, maksimoi kummankin resurssin tehokkuuden. Oikein käytettynä asynkroniset siirrot voivat lähes kaksinkertaistaa tehokkuuden tietyissä työnkuluissa, erityisesti suoratoistossa ja erissä tapahtuvassa käsittelyssä.

CuPy:n synkroniset ja asynkroniset menetelmät

CuPy tarjoaa selkeät ja käytettävissä olevat tavat hallita molempia siirtotyyppien muotoja. Oletusmenetelmät, kuten cp.asarray() ja cp.asnumpy(), ovat synkronisia. Tämä tarkoittaa, että kun kirjoitamme:

python
Copy code
import numpy as np

import cupy as cp
host_data = np.random.rand(100_000_000).astype(np.float32)
device_data = cp.asarray(host_data)

Python-prosessimme pysähtyy cp.asarray()-komennon kohdalla eikä jatka eteenpäin ennen kuin kaikki arvot on siirretty laitteelle. Tämä takaa sen, että seuraava operaatio voi alkaa vain, kun kaikki data on valmis GPU-laskentaa varten.

Jos haluamme käyttää asynkronisia siirtoja, voimme hyödyntää CuPy:n cp.cuda.Stream()-objekteja. Luo stream ja siirrä se kopiointifunktioille, jolloin siirto suoritetaan taustalla:

python
Copy code
stream = cp.cuda.Stream(non_blocking=True)
with stream:
    device_data_async = cp.asarray(host_data)
    # Ohjelma voi jatkaa työskentelyä, vaikka siirto tapahtuu taustalla

Streamin sisällä olevat toiminnot jonotetaan streamiin, ja ohjelma etenee ilman, että se odottaa siirron valmistumista. Jos haluamme varmistaa, että kaikki streamiin jonotetut toiminnot ovat valmiita ennen datan käyttöä, voimme kutsua:

python
Copy code
stream.synchronize()

Tämä manuaalinen synkronointi antaa meille tarkkaa hallintaa suorituksen kulusta.

Milloin käyttää synkronisia tai asynkronisia siirtoja?

Synkroniset siirrot sopivat hyvin yksinkertaisiin skripteihin, nopeaan prototyyppien kehittämiseen tai silloin, kun dataa siirretään vain satunnaisesti ja suhteellisen pienissä erissä. Ne ovat helppokäyttöisiä ja varmistavat, että data on aina valmis seuraavaa vaihetta varten.

Mikä on tehokas rinnakkaisreduktion ja matriisikertolaskennan rooli GPU-optimoinnissa?

Rinnakkaisreduktion ja matriisikertolaskennan optimointi ovat keskeisiä tekijöitä, kun halutaan hyödyntää GPU:n laskentatehoa suurten tietomäärien käsittelyssä. Kun käsitellään suuria matriiseja tai laskentatehtäviä, joiden suorittaminen yksittäisellä CPU:lla olisi hidasta, on järkevää käyttää GPU:ta ja sen erityisesti rinnakkaisiin laskentatehtäviin suunniteltuja ominaisuuksia. Yksi tehokkaimmista tavoista saavuttaa tämä on rinnakkaisreduktion ja matriisikertolaskennan yhdistäminen, joka mahdollistaa datan käsittelyn samanaikaisesti useissa säikeissä ja vähentää tarpeettomia muistisiirtoja.

Rinnakkaisreduktion avulla voidaan tehokkaasti laskea suuria summia jakamalla laskentatehtävä pienempiin osiin. Tämä lähestymistapa minimoi kilpailutilanteet ja hyödyntää GPU:n jaettavan muistin tehokkuutta, joka on erityisesti nopeaa muistia. Esimerkiksi, jos halutaan laskea suurten taulukkojen summa, voidaan taulukko jakaa lohkoihin, ja jokainen lohko laskee osasumman omassa jaetussa muistissaan. Tämän jälkeen loput osasummat voidaan yhdistää joko CPU:lla tai toistamalla laskenta useamman kerran, kunnes saadaan yksi lopullinen arvo.

GPU:n rinnakkaisreduktion mallissa lohkot laskevat osasumman ja tallentavat tuloksen jaettuun muistiin. Käytetään __syncthreads()-komentoa, joka takaa sen, että kaikki säikeet suorittavat laskentatehtävänsä ja tallentavat tuloksensa ennen kuin siirrytään seuraavaan vaiheeseen. Tällä tavoin estetään kilpailutilanteet ja taataan laskennan oikeellisuus. Tämä menetelmä on erityisen tehokas silloin, kun käsitellään suuria tietomääriä, sillä se hyödyntää GPU:n muistihierarkiaa ja vähentää muistin käyttöä.

Matriisikertolaskennan tapauksessa on olennaista hyödyntää GPU:n jaettua muistia ja optimoida muistinhallintaa. Tiled-menetelmällä voidaan jakaa matriisi pienempiin osiin (kivimurskaksi), jotka ladataan jaettuun muistiin. Tämä vähentää globaalin muistin liikennettä, joka on yksi suurimmista suorituskykyongelmista GPU:lla. Matriisikertolaskennan algoritmi jakaa matriisit lohkoihin, ja kukin lohko laskee oman pienen osansa lopputuloksesta. Tämä ei vain vähennä muistiliikennettä, vaan myös parantaa laskennan nopeutta, sillä säikeet käyttävät jaettua muistia useaan kertaan ilman tarvetta hakea tietoa globaalista muistista.

Esimerkiksi, jos halutaan kertoa kaksi N×N-koon matriisia, voidaan käyttää tilerattua matriisikertolaskentaa. Tässä lähestymistavassa kunkin lohkon säikeet lataavat osan matriisista ja tekevät laskutoimitukset jaetussa muistissa, jolloin muistiliikenne globalista muistista vähenee merkittävästi. Tämä lähestymistapa ei vain vähennä viivettä, vaan myös parantaa tehokkuutta, sillä muistia käytetään optimaalisesti. Matriisien osat ladataan vain kerran ja säilytetään jaetussa muistissa, josta ne voidaan ottaa useaan kertaan.

Samalla tavoin kuin rinnakkaisreduktion algoritmissa, matriisikertolaskennassa käytetään __syncthreads()-komentoa varmistaakseen, että kaikki säikeet suorittavat osuutensa ennen kuin siirrytään seuraavaan vaiheeseen. Tämä synkronisointi estää virheitä ja varmistaa, että kaikki säikeet tekevät oikeat laskutoimitukset ennen kuin lohko etenee.

GPU:lla rinnakkaislaskennan ja matriisikertolaskennan optimointi vaatii erityistä huomiota muistinhallintaan ja lohkojen kokoonpanoon. Jaettu muisti on tärkeä resurssi, ja sen tehokas käyttö voi parantaa laskennan suorituskykyä merkittävästi. Muistinhallinnan optimointi on avainasemassa, sillä se voi vähentää sekä muistiliikennettä että laskentatehtävien aikaa. Vaikka jaettu muisti on nopeaa, sen koko on rajoitettu, joten on tärkeää käyttää sitä järkevästi ja optimoida datan lataaminen niin, että se ei ylikuormita muistia.

Miten parantaa suorituskykyä GPU:lla lineaarisessa algebrassa CuPyn avulla?

Suorituskyvyn parantaminen matriisien kertolaskussa ja lineaarisessa algebrassa on tärkeää monilla tieteellisen laskennan ja datatieteiden alueilla. Kuinka hyödyntää GPU:n laskentatehoa tehokkaasti lineaaristen operaatioiden suorittamiseen, on keskeinen kysymys, johon CuPy-kirjasto tarjoaa ratkaisuja. Tämä menetelmä, joka perustuu cuBLAS:in tehokkuuteen, mahdollistaa matriisien kertolaskun ja muiden algebrallisten operaatioiden nopeuttamisen merkittävästi.

Kun lasketaan matriisien tuloa peräkkäin, yksi laskutoimitus kerrallaan, suorituskyky voi olla huomattavasti heikompi verrattuna kerralla tapahtuvaan matriisien kertolaskentaan. Tämä voidaan havainnollistaa yksinkertaisella esimerkillä:

python
Copy code
C_sequential = cp.empty_like(C_batched)
start = time.time()
for i in range(batch_size):
    C_sequential[i] = cp.matmul(A[i], B[i])
cp.cuda.Stream.null.synchronize()
elapsed_sequential = time.time() - start

Tämä koodi suorittaa matriisien kertolaskuja yksi kerrallaan. Suorituskyvyn mittaaminen verrattuna yhdellä kertaa suoritettaviin batched GEMM -operaatioihin osoittaa merkittäviä eroja, kuten seuraavassa:

python
Copy code
max_diff = cp.max(cp.abs(C_batched - C_sequential))

print("Maximum difference between batched and sequential:", float(max_diff))
print(f"Batched GEMM time: {elapsed_batched:.5f} sec")
print(f"Sequential GEMM time: {elapsed_sequential:.5f} sec")
print(f"Speedup: {elapsed_sequential / elapsed_batched:.2f}x")

Tämän mittauksen avulla voidaan todeta, että batched GEMM on usein jopa kymmenen kertaa nopeampi verrattuna peräkkäisiin laskutoimituksiin. Tämä johtuu siitä, että kirjasto sisäisesti rinnastaa laskutoimitukset ja hyödyntää GPU-arkkitehtuuria, jolloin muistinhallinta ja laskentatehtävät voivat tapahtua rinnakkain.

CuPyn dot ja matmul -funktiot tarjoavat korkeatasoiset toiminnot, jotka suorittavat lineaarialgebrallisia operaatioita tehokkaasti ja helposti. cp.dot on suunniteltu vektoreiden sisätuloihin, matriisi-vektori -kertoimiin ja matriisi-matriisi -kertoimiin, kun taas cp.matmul tukee laajempaa matriisien kertolaskua, mukaan lukien broadcast ja batched operoinnit korkeammissa dimensioissa. Nämä toiminnot mahdollistavat tieteellisten ja datatieteellisten laskentatehtävien suorittamisen ilman, että tarvitaan erillisiä silmukoita tai ytimen käynnistyksiä.

Esimerkki matriisin ja vektorin kertolaskusta CuPyn avulla:

python
Copy code
import cupy as cp

import numpy as np
N = 500_000
a = cp.random.rand(N, dtype=cp.float32)
b = cp.random.rand(N, dtype=cp.float32)
dot_result = cp.dot(a, b)
print("Dot product:", float(dot_result))

Tässä esimerkissä lasketaan kahden suuren vektorin sisätulo. Tällaisten operaatioiden nopeuttaminen GPU:lla on erityisen tärkeää suurissa tieteellisissä ja insinöörilaskelmissa, joissa vektorit voivat olla hyvin suuria.

Matriisi-matriisi -kertolasku voidaan tehdä CuPyn matmul- ja dot-funktioilla. Näiden funktionaliteettien avulla voidaan nopeasti ja tehokkaasti laskea matriisi-matriisi -kertolaskuja, kuten seuraavassa esimerkissä:

python
Copy code
K = 512
B = cp.random.rand(N, K, dtype=cp.float32)
C1 = cp.dot(A, B)
C2 = cp.matmul(A, B)
C3 = A @ B

Batched-matriisi-matriisi -kertolasku on erityisen tehokas suuremmilla eräkokoilla. Tämä mahdollistaa monien matriisikertolaskujen suorittamisen rinnakkain, mikä parantaa merkittävästi suorituskykyä verrattuna yksittäisten kertolaskujen peräkkäiseen suorittamiseen:

python
Copy code
batch = 100
A_batch = cp.random.rand(batch, M, N, dtype=cp.float32)
B_batch = cp.random.rand(batch, N, K, dtype=cp.float32)
C_batch = cp.matmul(A_batch, B_batch)

Tässä vaiheessa matriisien kertolasku suoritetaan erissä, ja tulos on ulottuvilla, joka vastaa suurempaa erää matriisien tuloja, mikä tehostaa laskentaa.

On suositeltavaa vertailla GPU- ja CPU-laskentatuloksia käyttämällä virhe- ja tarkkuusmittareita, kuten maksimaalista absoluuttista virhettä (L∞-normi) tai juurikeskiarvavirhettä (RMSE). Tämä varmistaa, että GPU-laskelmat tuottavat samanlaista tarkkuutta kuin perinteiset CPU-laskelmat.

Esimerkki virheiden arvioimisesta:

python
Copy code
abs_diff = np.abs(C_cpu - C_gpu_cpu)

max_error = np.max(abs_diff)
rmse = np.sqrt(np.mean((C_cpu - C_gpu_cpu) ** 2))
relative_error = rmse / np.linalg.norm(C_cpu)

Tämä virheiden arviointi on tärkeää tieteellisessä laskennassa, koska se varmistaa, että GPU:n käyttö ei johda merkittäviin virheisiin verrattuna perinteisiin CPU-laskentoihin.

Lopuksi, kun hyödynnetään CuPyn tarjoamia korkeatasoisia funktioita kuten dot ja matmul, voidaan saavuttaa merkittäviä nopeutusparannuksia tavanomaisiin CPU-pohjaisiin ratkaisuihin verrattuna. Näiden funktioiden käyttö ei vaadi syvällistä ymmärrystä GPU-arkkitehtuurista, sillä ne abstrahoivat monimutkaiset laskentatehtävät ja tarjoavat puhtaan, helppokäyttöisen rajapinnan tieteellisiin laskelmiin.

Miten GPU ylittää CPU:n rajoitukset suurten tietomäärien käsittelyssä?

Suorittimien (CPU) ja näytönohjaimien (GPU) ero tulee erityisesti esille silloin, kun käsitellään suuria tietomääriä. Vaikka CPU on optimointi sekventiaaliseen käsittelyyn ja pystyy hoitamaan monimutkaisia, yksittäisiä laskelmia tehokkaasti, sen suorituskyky rajoittuu, kun työn määrä kasvaa äärimmäisiin mittoihin. Tässä kohtaa GPU:lla on suuri etu, sillä sen arkkitehtuuri on suunniteltu massiiviseen rinnakkaiseen käsittelyyn.

CPU:lla on yleensä 8–32 ydintä, ja vaikka nämä ytimien taajuudet ovat korkeita, niiden kyky käsitellä valtavia tietomääriä rinnakkain on rajallinen. Erityisesti silloin, kun käsitellään suuria tietomassoja, kuten biljoonaa pikseliä kuvassa tai valtavia matriiseja, CPU:n suunnittelu paljastaa selkeät rajoituksensa. Yksittäinen ydin voi käsitellä vain rajallisen määrän käskyjä sekunnissa, ja vaikka lisäydinten käyttö voi parantaa suorituskykyä, hyödyt laskevat nopeasti, kun ytimien määrä kasvaa. CPU:n kaistanleveys ja resurssien hallinta eivät riitä suurten rinnakkaisten laskentatehtävien käsittelyyn.

GPU:lla tilanne on aivan toinen. Sen suunnittelussa on hyödynnetty yksinkertaisia, kevyitä ytimiä, joita on tuhansia. Vaikka yksittäinen GPU:n ydin ei ole yhtä tehokas kuin CPU:n, niiden suuri määrä mahdollistaa saman laskennan suorittamisen samanaikaisesti massiivisilla tietomäärillä. Tällainen rinnakkaislaskenta perustuu periaatteeseen, jossa sama laskentatehtävä suoritetaan monille datapisteille yhtä aikaa (SIMD – Single Instruction, Multiple Data).

CPU:n skaalaamisen rajat

Moni miettii, miksei vain lisätä CPU:n ytimien määrää, sillä servereissä ja pilvipalveluissa ytimien määrä voi nykyään olla kymmenittäin tai jopa sadoittain. Kysymys on kuitenkin monimutkaisempi kuin "enemmän on parempaa". Ensinnäkin, CPU:n skaalaaminen on kallista. Kullekin ytimelle tarvitaan monimutkaisia ohjausyksiköitä ja suuria, matalan latenssin välimuistialueita, jotka vievät paljon piiritilaa ja vaativat suuria määriä virtaa. Toisekseen, mitä enemmän ytimiä lisätään, sitä nopeammin tullaan Amdahlin lain rajoihin, jonka mukaan ohjelman nopeus on rajoitettu sen hitaimpaan osaan. Jos ohjelman osat eivät ole täysin rinnakkaisia, syntyy pullonkauloja, jotka estävät täydellisen skaalaamisen.

GPU:n etu suurten tietomäärien käsittelyssä

Tässä kohtaa GPU erottuu omalla alueellaan. Kuvitellaanpa, että työskentelemme 4000x4000 pikselin kokoisella kuvalla, jossa on yhteensä 16 miljoonaa pikseliä. Jos haluamme soveltaa muutoksen jokaiselle pikselille, se vaatii yhteensä 16 miljoonaa itsenäistä laskentatehtävää. CPU, jossa on vain 16 tai 32 ydintä, jakaa tämän kuorman ja hajauttaa tehtävät kouralliseen säikeitä, mikä aiheuttaa huomattavaa hallintakustannusta ja datan siirtoa ydinten välillä. Sen sijaan GPU, joka on suunniteltu tällaisia tehtäviä varten, voi käsitellä kutakin pikseliä omalla säikeellään. Tällöin koko kuva voidaan käsitellä rinnakkain, ja se suoritetaan muutamassa sekunnissa tai jopa osassa sekuntia. Tällainen rinnakkaislaskentakapasiteetti tekee GPU:sta ylivoimaisen monilla alueilla kuten tieteellisessä laskennassa, neuroverkkoinferenssissä ja suurten tietomäärien analysoinnissa.

Hardware ja sen rooli ohjelmoinnissa

Tämä rakenne on optimoitu suurimman läpimenon saavuttamiseksi, piilottamalla muistin latenssia ja yhdistämällä laskentaa sekä datan siirtoa.

Miksi GPU-ohjelmointi on tärkeää nykyään?

Monet, jotka ovat tottuneet työskentelemään Pythonin kanssa ja käyttämään NumPy:tä tai pandasia tietojen käsittelyyn, huomaavat, että kun datamäärät kasvavat, suorituskyky alkaa heikentyä. Suuret matriisit, vähennykset ja laskutoimitukset suurilla taulukoilla voivat hidastua huomattavasti. Aikaisemmin GPU-ohjelmointi oli varattu C++:n ja monimutkaisten CUDA-API:en käyttäjille, mutta nykyään kirjastot kuten CuPy ja PyCUDA tuovat GPU:n tehot suoraan Python-koodiin, tehden rinnakkaislaskennasta saavutettavaa tutussa syntaksissa.

Erityisesti koneoppimisen ja syväoppimisen tehtävissä, kuten neuroverkkojen käyttöönotossa tai suurten kuvamäärien luokittelussa, GPU pystyy tuottamaan tuloksia paljon nopeammin kuin CPU. GPU:n rinnakkaiset kellopisteet tekevät siitä ihanteellisen välineen suurien matriisien kertomisiin ja elementtikohtaisiin aktivointeihin.

Muita GPU:n etuja tietyissä tehtävissä

GPU:n suurimpia etuja on sen kyky käsitellä rinnakkain monia yksinkertaisia operaatioita suurilla tietomäärillä. Erityisesti silloin, kun laskenta on riippumatonta ja jokainen laskelma voidaan suorittaa erikseen, GPU kykenee käsittelemään huomattavasti enemmän säikeitä kuin CPU koskaan voisi. Tämä tekee GPU:sta suorastaan korvaamattoman tietyissä tiedeanalyysissä ja simulaatioissa, kuten sään ennustamisessa tai fysikaalisissa simulaatioissa, joissa tarvitaan nopeaa laskentaa suuren määrän datapisteitä varten.