Miten CUDA Virtuaalimuisti ja Yhteiskäyttö Kertaavat Suorituskykyä ja Latausaikoja

Unified memory, joka on osa modernia CUDA-alustaa, tarjoaa tehokkaan ratkaisun muistin hallintaan, jossa sekä CPU että GPU voivat käyttää samaa muistialuetta ilman erillisiä siirtoja. Tämä yksinkertaistaa koodia merkittävästi, sillä meidän ei tarvitse huolehtia erillisistä muistisiirroista isojen datamäärien välillä. Tällöin muisti toimii yhtenä yhtenäisenä alueena, joka näkyy sekä isäntäkoneelle (CPU) että laitepuolelle (GPU), mikä vähentää monimutkaisia ja virhealtteja muistisiirtoja.

Esimerkiksi, jos meillä on kolme taulukkoa, jotka sijaitsevat yhdistettyssä muistissa, voimme käyttää niitä kuten NumPy-taulukoita. Tällöin koodi voi näyttää seuraavalta:

python
Copy code
a_host[:] = np.random.rand(size).astype(np.float32)
b_host[:] = np.random.rand(size).astype(np.float32)

Yksinkertainen CUDA-ydin vektorisummalle voi näyttää tältä:

cpp
Copy code
extern "C" __global__ void vec_add(const float* a, const float* b, float* c, int n) {
    int idx = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;
    if (idx < n) {
        c[idx] = a[idx] + b[idx];
    }
}

Tämän jälkeen voimme valita määritellä lohkojen ja säikeiden määrän ja kutsua ydinfunktiota:

python
Copy code
vec_add((blocks_per_grid,), (threads_per_block,), (a_managed, b_managed, c_managed, size))

Kun ydin on valmis, tulos on välittömästi saatavilla isäntäkoneella, koska yhdistetty muisti on jaettu molemmille osapuolille. Voimme varmistaa tuloksen tarkkuuden NumPy:lla seuraavalla tavalla:

python
Copy code
expected = a_host + b_host
if np.allclose(c_host, expected):
    print("Unified memory vector addition succeeded and is correct.")
else:
    print("Mismatch detected.")

Yhdistetty muisti yksinkertaistaa koodia, mutta CUDA-ajonaikainen ympäristö saattaa silti siirtää dataa tarpeen mukaan. Jos työstämme datan siirtoa toistuvasti CPU:sta GPU:lle, saattaa syntyä pieniä viiveitä verrattuna manuaalisesti optimoituihin siirtoihin. Kuitenkin monissa todellisissa työkuormissa, erityisesti kehitysvaiheessa ja nopeassa prototypoinnissa, yhdistetty muisti tarjoaa selkeyttä ja mukavuutta pienellä lisäkululla.

Kun käsittelemme erittäin suuria tietomääriä, yhdistetyn muistin automaattinen sivutus mahdollistaa suurien taulukoiden käsittelyn, jotka ylittävät GPU:n muistin. CUDA sivuttaa tietoa sisään ja ulos, mikä tekee ohjelmastamme kestävämmän myös rajoitetuissa ympäristöissä.

Yhtenäinen muistinhallinta on hyödyllinen erityisesti suurten datamäärien käsittelyssä, sillä se poistaa tarpeen hallita muistisiirtoja erikseen, mutta toistuvissa CPU-GPU-tietoliikenneprosesseissa saattaa esiintyä pieniä viiveitä verrattuna käsin optimoituihin siirtoihin.

Yksinkertaisten siirtojen ja laskentatehtävien yhdistäminen CUDA-virtaviivaisissa työkaluissa, kuten CUDA-virroissa, mahdollistaa tehokkuuden maksimoimisen. Perusteellinen tuntemus muistin käytöstä ja siirtojen optimoinnista voi vaikuttaa merkittävästi ohjelman suorituskykyyn. Virrat tarjoavat mahdollisuuden pitää laitteet kiireisinä samanaikaisilla siirroilla ja laskentatehtävillä, mikä optimoi kaikki resurssit ja vähentää odotusaikoja.

Jos siirtoja ja laskentaa ei yhdistetä virtauksilla, GPU saattaa jäädä tyhjäksi odottamaan tietojen siirtoa. Yhteensopivien virtauksien avulla prosessointi voi olla jatkuvaa, ja ohjelma voi hyödyntää kaikkia saatavilla olevia resursseja.

Kuinka hallita GPU-koodin optimointia tehokkaasti CuPy- ja PyCUDA-työkaluilla

GPU:iden tehokas käyttö vaatii syvällistä ymmärrystä siitä, miten niiden resurssit, kuten säikeet, muistivarat ja rekisterit, jakautuvat ja kuinka nämä jaot vaikuttavat suorituskykyyn. Korkea käyttöaste (occupancy) on tärkeä tekijä, mutta sen saavuttaminen ei ole aina yksinkertaista: liian suuri käyttöaste voi johtaa rekistereiden tai yhteisen muistin loppumiseen, mikä puolestaan voi hidastaa ohjelman suoritusta. Tämä luku keskittyy siihen, kuinka GPU-koodia voi optimoida tehokkaasti CuPy- ja PyCUDA-työkaluilla, sekä miten ymmärtää ja hallita GPU-koodin suoritusta reaaliaikaisesti profilointityökalujen avulla.

CuPy tarjoaa kätevän profilointirajapinnan, joka mahdollistaa yksityiskohtaisten tilastojen keräämisen GPU-koodin suorituksesta. Näitä tilastoja voivat olla muun muassa käyttöaste, rekisterit per säie, muistinkäyttö, aktiiviset warpit ja paljon muuta. Näiden tietojen avulla voidaan tunnistaa suorituskykyongelmia ja optimoida koodia ilman, että tarvitsee poistua tutusta Python-työskentelyympäristöstä.

Profilointityökalut ja tilastojen kerääminen

CuPy:n cupyx.profiler-moduuli tarjoaa kontekstinhallintatyökaluja, joiden avulla voidaan kerätä sekä funktion että ydin-tason tilastoja. Esimerkiksi seuraavassa koodiesimerkissä mittaamme vektori lisäyksen käyttöastetta:

python
Copy code
import cupy as cp

from cupyx.profiler import benchmark
size = 10_000_000
a = cp.random.rand(size, dtype=cp.float32)
b = cp.random.rand(size, dtype=cp.float32)
def vector_add():
    cp.add(a, b, out=a)  # Profiloi vector_add-funktio
result = benchmark(vector_add, n_repeat=10)
print(result)

benchmark-funktio suorittaa operaation useita kertoja ja kerää tilastot kaikista suorituksista, kuten aikamittaukset, läpimenoaika ja käyttöasteen. Tämä helpottaa optimointia, koska saat reaaliaikaisia tilastoja, jotka auttavat tunnistamaan pullonkauloja ja ongelmakohtia.

Ytimen suorituskyvyn mittaaminen ja tulkinta

Kun profilointi on otettu käyttöön, tulosteet sisältävät tietoa muun muassa seuraavista asioista:

• Aktiiviset warpit per multiprosessori: Tämä kertoo, kuinka monta ryhmää 32 säiettä toimii samanaikaisesti. Mitä enemmän warpeja on käytössä, sitä parempi, mutta tämä on rajoitettu laitteiston kapasiteetilla.

• Rekisterit per säie: Liian suuri määrä rekistereitä per säie voi rajoittaa käyttöastetta, koska laitteistolla on rajoitettu määrä rekistereitä per multiprosessori.

• Yhteinen muisti per lohko: Tämä paljastaa, kuinka paljon muistia jokainen lohko käyttää. Jos lohko käyttää liikaa muistia, vähemmän lohkoja voidaan suorittaa kerralla, mikä laskee käyttöastetta.

• Käyttöaste: Tämä mittaa sen osuuden teoreettisesta maksimiparalleelisuudesta, joka saavutetaan. Esimerkiksi 0.75 tarkoittaa, että 75 % mahdollisesta rinnakkaisuudesta on käytössä.

Näitä mittareita tarkastelemalla voidaan vastata kysymyksiin kuten:

• Käytetäänkö liian monta rekisteriä, mikä rajoittaa lohkojen samanaikaisuutta?

• Onko liian korkea yhteisen muistin käyttö lohkoa kohti, mikä vähentää aktiivisten lohkojen määrää?

• Onko aktiivisten warppien määrä liian pieni, mikä johtaa pieneen läpimenoaikaan?

Dynaaminen koodin kääntäminen PyCUDA:lla

Aiemmin olemme käyttäneet staattisia koodilohkoja, jotka kirjoitetaan käsin ja käännetään kerran ennen suoritusta. Tämä lähestymistapa toimii hyvin vakioille ja staattisille ytimille, mutta monimutkaisempien projektien myötä tarvitaan enemmän joustavuutta ja dynaamista koodin muokkaamista. Tällöin PyCUDA:n dynaaminen käännösominaisuus tulee hyödylliseksi. Tämä mahdollistaa ydinkoodin luomisen, muokkaamisen ja kääntämisen suoraan Python-istunnossa.

Esimerkiksi, jos haluamme kokeilla erilaisia ydinmuunnelmia ilman, että meidän täytyy kirjoittaa koodia uudelleen tai kääntää sitä joka kerta, voimme käyttää PyCUDA:ta. Tällöin voimme muuttaa käännösaikaisia parametreja, kuten lohkon koko tai tietotyypit, suoraan suoritusaikana.

Seuraavassa esimerkissä rakennamme parametrisoidun ytimen, joka skaalaa suuren taulukon arvot tietyllä kertoimella:

python
Copy code
import numpy as np

import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as drv
import pycuda.gpuarray as gpuarray
from pycuda.compiler import SourceModule
N = 2_000_000
host_array = np.random.rand(N).astype(np.float32)
device_array = gpuarray.to_gpu(host_array)
def generate_scaling_kernel(unroll):
    return f"""
    __global__ void scale_unroll(float *data, float scale, int n)
    {{
        int idx = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;
        #pragma unroll
        for (int i = 0; i < {unroll}; ++i) {{
            int offset = idx + i * gridDim.x * blockDim.x;
            if (offset < n)
                data[offset] *= scale;
        }}
    }}
    """
unroll_factor = 4
kernel_code = generate_scaling_kernel(unroll_factor)
mod = SourceModule(kernel_code)
scale_unroll = mod.get_function("scale_unroll")

Tässä esimerkissä luomme ydinkoodin Pythonissa, johon voidaan sisällyttää muuttujia suoraan koodin generointivaiheessa. Tällöin voimme testata eri suorituskyvyn optimointikokeiluja ilman, että meidän täytyy kirjoittaa jokaista ydintä käsin.

Tärkeää ymmärtää

Jotta GPU-ohjelmointi olisi tehokasta, on olennaista ymmärtää, miten eri resurssien käyttö vaikuttaa suorituskykyyn. Rekisterit, yhteinen muisti ja säikeiden määrä ovat kaikki tekijöitä, jotka vaikuttavat siihen, kuinka hyvin ohjelma suoriutuu. Käyttöasteen optimointi ei ole vain korkeiden arvojen tavoittelua, vaan tasapainoa resurssien välillä. Lisäksi dynaaminen koodin kääntäminen ja parametrisoituminen ovat tärkeitä työkaluja, jotka antavat mahdollisuuden kokeilla eri lähestymistapoja ilman tarvetta suurille muutoksille koodissa.

Miksi tulosten yhdistäminen CPU-puolella on tärkeää?

Kun käsitellään suuria tietomääriä, kuten järjestämistä ja hakemista, GPU:n käyttö voi merkittävästi nopeuttaa prosessia, koska kaikki laskentatehtävät suoritetaan rinnakkain. Tämä parantaa suorituskykyä verrattuna perinteiseen CPU-laskentaan, erityisesti silloin, kun käsitellään suuria taulukoita, joissa rinnakkaisuus tuo huomattavia etuja. Erityisesti suurilla taulukoilla rinnakkaisen ytimen käyttäminen vähentää hakuaikaa merkittävästi, sillä kaikki elementit tarkastellaan samanaikaisesti. Käytännössä kokonaisviiveen määrittää usein hitaimmat säikeet tai ydinprosessin käynnistämiseen ja synkronointiin kuluva aika, mutta tämä on monia kertoja nopeampaa verrattuna perinteiseen CPU-hakuun.

Yhdistämisen tarve ilmenee erityisesti silloin, kun käsitellään suuria datasettiä, jotka on jaettu osiin ja joissa kutakin osaa käsitellään rinnakkain. Tässä yhteydessä on tärkeää ymmärtää, että rinnakkaisesti käsiteltyjen osien yhdistäminen ei ole yksinkertainen tehtävä. Esimerkiksi, jos taulukko on jaettu osiin ja kutakin osaa käsitellään rinnakkain, on tärkeää, että nämä osiot yhdistetään oikeassa järjestyksessä, jotta säilytetään alkuperäinen järjestys. Tämä pätee erityisesti hakutulosten yhdistämiseen, jossa on huomioitava, että oikeat indeksoinnit ja järjestys säilyvät.

Kun järjestämme suuria taulukoita osissa ja käytämme rinnakkaisia ytimiä käsittelemään kutakin osaa, meidän on yhdistettävä nämä järjestetyt osiot yhdeksi kokonaisuudeksi. Tämä voi vaatia erikoisempia algoritmeja, jotka ottavat huomioon osien rajat ja mahdolliset päällekkäisyydet. Esimerkiksi, jos eri ytimet löytävät osittaisia hakutuloksia, on tärkeää kerätä kaikki löytyneet indeksit CPU-puolelle ja varmistaa, että saamme oikeat globaalit sijainnit eikä pelkästään paikallisia indeksit.

Yksi tärkeimmistä vaiheista yhdistämisprosessissa on, että on tarkistettava, että ei ole päällekkäisiä tuloksia, erityisesti osarajojen kohdalla, missä elementit voivat esiintyä useammassa osassa. Tällöin on tärkeää varmistaa, että yhdistetyssä lopputuloksessa ei ole toistuvia arvoja tai väärässä järjestyksessä olevia elementtejä.

Tämän prosessin loppuvaiheessa voimme vertailla lopullisia tuloksia, jotka on yhdistetty CPU-puolella, alkuperäisiin laskentatuloksiin, jotka on tehty pelkästään CPU:lla. Tämä tarkistus varmistaa, että yhdistetty lopputulos on oikein, ja se voi estää mahdollisia virheitä, joita yhdistämisprosessissa saattaa ilmetä.

Yhdistämisprosessin huolellinen toteutus on siis ratkaisevan tärkeää suurten tietomäärien käsittelyssä, sillä virheellisesti yhdistetyt osat voivat johtaa virheellisiin tuloksiin, jotka vaikuttavat koko tietoanalyysin lopputulokseen.

Yhteenvetona voidaan todeta, että rinnakkaisten laskentatehtävien yhdistäminen CPU-puolella on olennainen osa tehokasta ja oikeaa tietojen käsittelyä, erityisesti silloin, kun käsitellään suuria tietomääriä, joissa rinnakkaisuus tuo merkittäviä etuja, mutta yhdistämisprosessi vaatii huolellisuutta ja tarkkuutta.