Comment ajuster l’occupation et profiler efficacement les noyaux CUDA avec CuPy

Lors de l’écriture de noyaux CUDA performants, comprendre l’occupation (occupancy) est fondamental. L’occupation désigne la fraction du parallélisme théorique maximal qui est effectivement réalisée sur le GPU. Elle dépend principalement du nombre de threads actifs par multiprocesseur, limité par les ressources matérielles comme les registres et la mémoire partagée. Si l’occupation est trop faible, cela signifie que le GPU n’est pas utilisé à son plein potentiel, réduisant le débit global. À l’inverse, fixer des paramètres trop élevés, comme un nombre excessif de registres ou une grande mémoire partagée par bloc, peut limiter le nombre de blocs actifs simultanément, provoquant des « spills » (dépassements) et un ralentissement.

CuPy offre un outil puissant et simple pour analyser cette occupation : son API de profilage intégrée. Avec le module cupyx.profiler, il est possible de collecter des statistiques détaillées sur l’exécution des noyaux CUDA directement depuis un environnement Python, ce qui facilite grandement l’identification des goulets d’étranglement sans quitter le cadre familier du code Python. Par exemple, on peut mesurer le nombre de registres utilisés par thread, la mémoire partagée consommée par bloc, le nombre de warps actifs par multiprocesseur et, bien sûr, le taux d’occupation global.

L’utilisation des gestionnaires de contexte du module cupyx.profiler permet de lancer des mesures précises sur des fonctions ou des noyaux spécifiques. Par exemple, un simple benchmark répétant une opération d’addition vectorielle dévoile les performances, le débit et, selon la configuration, des métriques de noyau. En couplant cela avec l’API CUDA Profiler et des outils comme Nsight Compute, on obtient une granularité plus fine et des visualisations claires, aidant à comprendre pourquoi certains noyaux ne tirent pas pleinement parti du matériel.

L’interprétation des résultats de profilage permet d’identifier des freins précis : un nombre excessif de registres par thread limite le nombre de blocs pouvant tourner en parallèle ; une consommation élevée de mémoire partagée réduit le nombre de blocs actifs, ce qui baisse l’occupation ; un faible nombre de warps actifs par multiprocesseur traduit un sous-emploi des unités de calcul. Ajuster ces paramètres – réduire les variables locales, optimiser la gestion de la mémoire partagée, modifier la taille des blocs et grilles – est alors crucial pour améliorer l’efficacité.

Par ailleurs, la flexibilité offerte par PyCUDA dans la compilation dynamique des noyaux complète parfaitement cette approche. Au lieu d’écrire des noyaux statiques, PyCUDA permet de générer et compiler des noyaux CUDA en fonction des paramètres d’exécution, comme le facteur de déroulement de boucle ou les constantes de mise à l’échelle, sans quitter l’environnement Python. Cette méthode facilite l’expérimentation rapide, l’adaptation à différents matériels et la génération de variantes algorithmiques à la volée, indispensables pour le prototypage et l’optimisation fines.

Il est crucial de bien comprendre que l’optimisation des noyaux CUDA n’est pas un simple réglage de paramètres isolés, mais un équilibre complexe. Par exemple, diminuer la mémoire partagée par bloc peut permettre plus de blocs actifs, mais risque d’augmenter les accès mémoire lents. Réduire les registres par thread peut augmenter l’occupation, mais au prix d’un code plus contraint. L’usage judicieux des outils de profilage et de compilation dynamique permet d’explorer ce vaste espace de paramètres, d’évaluer les compromis et de progresser vers un code à la fois rapide et adapté à la configuration matérielle spécifique.

L’optimisation doit aussi tenir compte des schémas d’accès à la mémoire globale : un accès mal aligné ou irrégulier peut fortement limiter la bande passante effective, rendant vaine une occupation élevée. Le profilage complet inclut donc l’observation de ces patterns d’accès mémoire, en complément des métriques d’occupation.

Pourquoi le monde des données bascule vers le calcul GPU ?

Nous sommes entrés dans une ère où chaque domaine – des sciences aux affaires, de l’ingénierie aux médias – dépend de volumes de données en expansion continue. L'époque où un seul processeur central (CPU) pouvait exécuter l’intégralité d’un flux de travail est révolue. Face à la transition inévitable des mégaoctets vers les gigaoctets, puis les téraoctets, nos scripts traditionnels et nos applications deviennent douloureusement insuffisants. Le défi n’est plus seulement quantitatif : il est qualitatif, temporel, critique. Les tâches à accomplir – traitement d’images médicales, transformation de jeux de données massifs pour l’analyse, entraînement et déploiement de réseaux neuronaux, simulations physiques, diffusion vidéo à très grande échelle – exigent une forme de puissance qui échappe à l’architecture classique du CPU, même multicœur.

Le processeur central, souvent qualifié de « cerveau » de la machine, excelle dans la gestion d’opérations complexes, de multiples fils d’exécution, de systèmes entiers. Il est conçu pour la polyvalence, doté de logiques de contrôle sophistiquées, de caches massifs et de fréquences d’horloge élevées. Pourtant, cette sophistication se paie par une limitation structurelle : un nombre restreint de cœurs, et donc une capacité d’exécution parallèle limitée. Là où les processeurs brillent dans l’exécution de tâches hétérogènes et séquentielles, ils fléchissent face à la brutalité des calculs massivement parallèles.

Le GPU – Graphics Processing Unit – n’est pas seulement un outil pour le rendu graphique. C’est un accélérateur de données, une matrice de milliers de cœurs simples capables d’effectuer simultanément des opérations identiques sur des blocs immenses de données. La comparaison est triviale mais révélatrice : le CPU est un spécialiste ; le GPU, un ouvrier de masse. C’est précisément cette architecture qui lui permet de faire fondre en secondes des traitements qui prenaient des heures.

Mais exploiter cette puissance requiert une nouvelle manière de penser. L’environnement CUDA de NVIDIA, par exemple, permet d’exploiter le GPU pour l’exécution parallèle en C, C++ ou Python. Des bibliothèques comme PyCUDA ou CuPy en Python, ou encore cuBLAS pour le calcul linéaire, donnent accès à ces possibilités sans devoir réinventer la roue. Pourtant, comprendre comment transférer les données entre la mémoire de l’hôte (CPU) et celle du périphérique (GPU), choisir entre mémoire unifiée ou mémoire « pinned », orchestrer des copies synchrones ou asynchrones, devient rapidement indispensable.

C’est en comprenant la géographie de la mémoire – hôte, périphérique, partagée, unifiée – que l’on peut structurer un code efficace. Ce n’est pas un luxe, mais une nécessité dans un monde où les performances dépendent directement de la topologie des transferts et du chevauchement des tâches. La capacité à mesurer la bande passante effective, à profiler les kernels CUDA, à écrire des opérations élémentaires personnalisées ou des noyaux de tri optimisés devient alors une compétence stratégique.

La parallélisation ne se résume pas à lancer plus de threads. C’est un art précis : choisir la bonne taille de bloc, utiliser intelligemment la mémoire partagée, minimiser les accès non coalescés, orchestrer les flux CUDA pour superposer transferts et calculs. Dans ce contexte, même les opérations élémentaires – addition vectorielle, produit matriciel, réduction parallèle – prennent un sens nouveau lorsqu’elles sont pensées pour l’architecture GPU.

Il est crucial de distinguer les patrons parallèles – map, reduce, broadcast – et de les projeter dans l’univers CUDA avec rigueur. L’écriture d’un kernel CUDA, qu’il soit compilé dynamiquement via PyCUDA ou exprimé comme RawKernel dans CuPy, exige une maîtrise fine de la mémoire, des indices, de la synchronisation. La frontière entre le CPU et le GPU n’est pas seulement technique ; elle est logique, conceptuelle.

La montée en compétence vers le GPU n’est pas un simple transfert de code ; c’est une reconfiguration du raisonnement algorithmique. Le paradigme change : il ne s’agit plus d’exécuter rapidement un algorithme, mais de reformuler l’algorithme pour qu’il épouse la logique parallèle. Ce changement n’est pas trivial. Il est intellectuellement exigeant, mais extraordinairement enrichissant.

Comment effectuer un tri et un traitement avancé des données sur GPU avec CuPy et PyCUDA ?

La manipulation efficace de données multidimensionnelles sur GPU repose sur deux piliers fondamentaux : l'indexation avancée et le broadcasting. CuPy, en s'inspirant de l’API NumPy, permet d’exprimer des opérations complexes en quelques lignes tout en exploitant la parallélisation massive du GPU. Cela permet, par exemple, de filtrer un tableau avec un masque booléen, ou de centrer les données en soustrayant la moyenne le long d’un axe sans jamais écrire une seule boucle explicite.

Un masque booléen appliqué à une matrice permet de récupérer rapidement tous les éléments satisfaisant un critère logique, comme ceux strictement supérieurs à une valeur seuil. Cette forme de filtrage est particulièrement utile dans les traitements scientifiques ou les analyses statistiques. De la même manière, la possibilité de réaliser des slices multidimensionnels – par exemple, extraire un sous-bloc précis d'une matrice – donne accès à une granularité opérationnelle fine, indispensable dans des tâches comme la normalisation localisée ou la mise à l’échelle sélective.

L’intérêt fondamental réside dans la fusion de ces techniques avec le broadcasting. Par exemple, soustraire la moyenne de chaque colonne d’une matrice ne nécessite qu’une seule opération vectorisée, propagée automatiquement selon la forme du tableau. Les valeurs négatives peuvent ensuite être éliminées d’un simple masque : matrix[matrix < 0] = 0. Toute cette logique se déroule sans aucune boucle Python, assurant une clarté du code et des performances proches du matériel.

Cependant, CuPy ne couvre pas tous les besoins. PyCUDA, plus bas niveau, permet la compilation dynamique de kernels CUDA, un contrôle mémoire détaillé et l'accès direct à l’écosystème natif de CUDA. Ces deux bibliothèques, bien que complémentaires, utilisent des systèmes de gestion mémoire distincts : cupy.ndarray pour CuPy et pycuda.gpuarray.GPUArray pour PyCUDA. Elles encapsulent toutes deux des pointeurs de mémoire GPU, mais n’exposent pas les mêmes interfaces.

Cela est rendu possible grâce à la manipulation explicite des pointeurs mémoire. À partir d’un GPUArray PyCUDA, on peut construire une vue ndarray CuPy à l’aide d’un MemoryPointer pointant vers la mémoire non possédée (UnownedMemory). Cette mémoire reste valide tant que l’objet d’origine PyCUDA reste en vie. L’opération inverse est tout aussi faisable : à partir d’un tableau CuPy, on extrait le pointeur et on construit un DeviceAllocation PyCUDA pour créer un nouvel objet GPUArray pointant vers le même espace mémoire.

Cette technique de partage de pointeurs élimine les transferts hôte-périphérique inutiles, et assure une continuité fluide entre les environnements, permettant de tirer parti à la fois de la flexibilité de CuPy et du contrôle précis de PyCUDA. Il devient alors possible de construire des workflows hybrides qui combinent compilation dynamique, gestion manuelle de la mémoire et traitements vectorisés de haut niveau.

Dans les cas où un tri rapide et déterministe est requis sur GPU, notamment dans des pipelines de simulation ou de rendu graphique, l’algorithme de tri bitonique constitue un excellent choix. Sa structure fixe, basée sur des étapes successives de comparaisons et d’échanges, le rend parfaitement parallélisable. Contrairement au tri rapide ou fusion, il n’implique aucune branche adaptative ni récursion, ce qui évite les divergences de threads sur GPU.

Le tri bitonique consiste à créer et fusionner des séquences dites "bitoniques" — où les éléments suivent d'abord une croissance monotone, puis une décroissance, ou l'inverse. À chaque étape, les threads comparent et échangent des paires prédéfinies d’éléments selon une logique entièrement déterminée par la taille de l’entrée. Cette régularité permet de pré-calculer l’enchaînement des opérations, et de les exécuter en blocs synchronisés, assurant un débit élevé sur de grands volumes de données.

Sa mise en œuvre avec PyCUDA repose sur un noyau CUDA qui effectue une seule étape de tri à la fois. Chaque thread identifie sa paire à comparer en utilisant une opération XOR sur son index global. La direction du tri (ascendant ou descendant) est déterminée par le niveau courant dans la hiérarchie des étapes. En combinant plusieurs appels de ce noyau à différents niveaux de granularité, on parvient à trier intégralement un tableau d’éléments float32. En veillant à utiliser une taille de tableau qui est une puissance de deux, on garantit une exécution alignée avec la logique binaire du tri bitonique.

Ce paradigme de programmation GPU mixte impose toutefois certaines exigences au lecteur : une compréhension précise des modèles de mémoire CUDA, une rigueur dans la gestion des durées de vie des objets, et une capacité à structurer des kernels efficaces en C++ CUDA. Mais une fois ces fondations acquises, la flexibilité qu’offre l’intégration de PyCUDA et CuPy devient un levier déterminant dans la conception d’architectures de traitement numérique avancées.