Como Programar GPUs de Forma Eficiente: Usando CUDA, CuPy e Python em Computação de Alto Desempenho

A evolução das arquiteturas de computação nos últimos anos tem demonstrado que a computação de alto desempenho não pode mais depender apenas das CPUs. As GPUs, inicialmente projetadas para renderização de gráficos em jogos, agora são as verdadeiras motores de progresso nas áreas de processamento científico, análise de dados e simulações físicas. Elas têm a capacidade de executar milhares de operações simultaneamente, o que as torna extremamente eficazes em tarefas de processamento intensivo de dados, que exigem um volume enorme de cálculos rápidos.

No entanto, programar para GPUs exige uma abordagem diferente daquela tradicionalmente usada em CPUs. A programação paralela, com suas nuances de memória e processamento em múltiplos núcleos, pode parecer desafiadora para aqueles acostumados com o modelo de execução sequencial das CPUs. No entanto, ao dominar as ferramentas adequadas, como CUDA, PyCUDA e CuPy, é possível tirar pleno proveito do poder das GPUs para acelerar tarefas complexas e pesadas em dados.

A Estrutura das GPUs e a Programação Paralela

Entender como as GPUs processam dados é fundamental para qualquer programador que deseje utilizá-las. As GPUs são compostas por múltiplos multiprocessadores de streaming (SMs), que podem executar milhares de threads simultaneamente. Cada thread dentro de um SM pode realizar uma operação simples, como somar dois números ou multiplicar matrizes. Essas operações simples são combinadas para resolver problemas complexos de forma muito mais eficiente do que em uma CPU, que executa um número muito menor de operações paralelas.

As threads em uma GPU são organizadas em blocos e grades. Cada thread tem um identificador único, e a programação envolve a organização de dados de entrada de forma que as threads possam acessar e processar dados de maneira eficiente. Um dos maiores desafios na programação de GPUs é maximizar o uso do hardware disponível. Isso significa configurar corretamente o número de blocos e threads, a fim de garantir que o uso da GPU seja o mais eficiente possível.

Ao trabalhar com GPUs, é importante entender também as limitações de memória. A memória nas GPUs é hierárquica, com diferentes tipos de memória, como a memória global, memória compartilhada e memória de registros. A memória global é a mais lenta, mas pode ser acessada por qualquer thread, enquanto a memória compartilhada é mais rápida, mas limitada em tamanho. Usar a memória compartilhada de forma eficiente pode ajudar a reduzir os gargalos de desempenho e tornar o programa significativamente mais rápido.

Usando CUDA, CuPy e PyCUDA

Para aqueles que preferem trabalhar com Python, PyCUDA e CuPy oferecem interfaces mais amigáveis para interagir com CUDA. O PyCUDA permite que você escreva e execute kernels CUDA diretamente no Python, enquanto o CuPy oferece uma abstração de alto nível para trabalhar com arrays e operações vetoriais, similar ao NumPy, mas acelerado pela GPU. Ambas as bibliotecas facilitam o processo de programação para GPUs, tornando-o mais acessível e eficiente.

Técnicas de Programação Paralela

As operações paralelas em GPUs podem ser aplicadas em muitos contextos, desde operações simples, como soma de vetores, até tarefas mais complexas, como transformações de álgebra linear e classificações de grandes volumes de dados. No entanto, não basta simplesmente paralelizar qualquer operação para obter um aumento de desempenho. É preciso entender padrões de acesso à memória, alinhamento de dados e técnicas para minimizar o congestionamento na comunicação entre a CPU e a GPU.

Uma técnica importante na programação GPU é o uso de algoritmos de redução, como o cálculo de somas acumuladas ou médias de grandes conjuntos de dados. Outra técnica relevante é a ordenação de dados, que pode ser realizada de forma muito mais eficiente em uma GPU do que em uma CPU, através de algoritmos como o bitônico e o radix sort. Estas operações são fundamentais para uma série de aplicativos de engenharia, como processamento de sinais e aprendizado de máquina, onde grandes quantidades de dados precisam ser processadas rapidamente.

Além disso, a programação de álgebra linear, especialmente com matrizes grandes e complexas, é uma das áreas em que as GPUs se destacam. Usar bibliotecas como cuBLAS ou CuPy para acelerar operações de matrizes pode proporcionar aumentos significativos no desempenho de aplicações científicas e de engenharia. Através de operações em lote, é possível aplicar a multiplicação de matrizes a múltiplos conjuntos de dados simultaneamente, aumentando a eficiência e a escalabilidade dos cálculos.

Considerações Importantes no Uso de GPUs

Embora as GPUs sejam poderosas, elas também impõem limitações que precisam ser entendidas e gerenciadas corretamente. Uma das principais dificuldades é a gestão de memória. A transferência de dados entre a CPU e a GPU pode ser um gargalo significativo, especialmente em operações que envolvem grandes volumes de dados. Minimizar essas transferências e garantir que os dados sejam processados localmente na GPU o máximo possível pode fazer uma grande diferença no desempenho geral.

Além disso, é importante destacar que a programação GPU não é uma solução mágica para todos os problemas de desempenho. Em algumas situações, o overhead de transferir dados para a GPU e configurar o ambiente paralelo pode superar os benefícios de aceleração. Por isso, é fundamental avaliar o custo-benefício de usar uma GPU em cada caso específico, especialmente em tarefas que não se beneficiam de paralelismo intenso.

Transferências entre Host e Dispositivo: Otimizando o Fluxo de Trabalho com CUDA

No contexto da programação acelerada por GPU, a transferência eficiente de dados entre o host (CPU) e o dispositivo (GPU) é crucial para maximizar o desempenho. Este processo envolve várias etapas, desde a preparação e movimentação dos dados até o processamento no dispositivo e o retorno dos resultados ao host. A seguir, vamos explorar um fluxo de trabalho comum e entender como otimizar esse processo, além de discutir alguns conceitos mais avançados que permitem uma manipulação ainda mais eficiente dos recursos de memória.

Para ilustrar um fluxo básico de transferência, começamos criando e preenchendo nossos dados no host usando a biblioteca NumPy:

python
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import numpy as np
host_input = np.random.rand(1_000_000).astype(np.float32)

Neste exemplo, criamos um array de 1 milhão de elementos com números aleatórios e tipo float32. O próximo passo é transferir esses dados para a memória do dispositivo, utilizando o CuPy, que é uma biblioteca Python para computação acelerada por GPU:

python
Copy code
import cupy as cp

device_input = cp.asarray(host_input)

Aqui, o método cp.asarray() converte o array do host para a memória da GPU. O processamento dos dados ocorre inteiramente na GPU, e, neste caso, realizamos uma operação simples de cálculo da raiz quadrada de cada valor:

python
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device_output = cp.sqrt(device_input)

Finalmente, transferimos o resultado de volta para a memória do host para que ele possa ser utilizado em cálculos subsequentes ou salvo em disco:

python
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host_output = cp.asnumpy(device_output)

Esse fluxo de trabalho básico é fundamental para qualquer projeto que utilize aceleração por GPU, já que todo o processamento intensivo é realizado no dispositivo, o que minimiza a sobrecarga do CPU e maximiza o desempenho. No entanto, conforme avançamos em nossos conhecimentos de programação GPU, descobrimos que existem diferentes tipos de memória que podem tornar as transferências e os cálculos ainda mais rápidos e eficientes.

Tipos Avançados de Memória

O CUDA oferece várias opções de memória que permitem otimizar o desempenho dependendo das necessidades do projeto. Três tipos importantes são:

1. Memória Pinned (bloqueada): A memória "pinned" permite transferências mais rápidas ao garantir que os dados fiquem em um local fixo na memória RAM do host. Isso reduz o overhead necessário para movê-los para o dispositivo.

2. Memória Unificada: A memória unificada fornece um espaço de endereçamento compartilhado, permitindo que o runtime do CUDA mova dados entre o host e o dispositivo conforme necessário. Isso simplifica a programação, embora à custa de um controle de desempenho mais refinado.

3. Memória Zero-Copy: A memória zero-copy permite que a GPU acesse diretamente a memória do host. Isso é útil em fluxos de trabalho de streaming ou quando a memória do dispositivo é limitada.

Embora o entendimento básico da memória do host e do dispositivo seja suficiente para a maioria dos projetos, esses tipos avançados de memória desbloqueiam novas possibilidades e maior eficiência para casos de uso especializados.

Transferências Síncronas vs. Assíncronas

• Transferência Síncrona: No caso da transferência síncrona, nosso código Python espera que a movimentação dos dados seja concluída antes de continuar para a próxima operação. Isso significa que a execução do código fica "bloqueada" até que cada byte de dados chegue ao seu destino. Embora essa espera não seja perceptível em transferências pequenas, em arrays grandes ou quando as transferências são frequentes, ela pode retardar significativamente todo o fluxo de trabalho.

• Transferência Assíncrona: Em uma transferência assíncrona, o código agenda a movimentação dos dados, mas não espera pela conclusão da operação para seguir adiante. O driver da GPU cuida da movimentação dos dados em segundo plano, permitindo que o código continue sua execução. Essa abordagem permite sobrepor a comunicação com o cálculo, ocultando a latência da transferência e otimizando o throughput do hardware.

Impacto no Desempenho

A diferença entre as transferências síncronas e assíncronas pode parecer sutil, mas tem enormes implicações no desempenho em cenários do mundo real. Quando utilizamos transferências síncronas, o CPU e a GPU muitas vezes ficam ociosos, esperando um pelo outro. Isso limita a quantidade de trabalho que podemos realizar por segundo, especialmente quando grandes lotes de dados precisam ser movidos repetidamente entre o host e o dispositivo.

Ao optar por transferências assíncronas, conseguimos agendar uma série de operações. O driver e a GPU executam essas operações à medida que os recursos ficam disponíveis, efetivamente criando um pipeline de execução. Isso significa que o CPU pode se concentrar em preparar a próxima carga de trabalho ou processar resultados enquanto a GPU está ocupada com transferência ou cálculo, maximizando a eficiência de ambos os lados. Quando usadas corretamente, as transferências assíncronas podem quase dobrar a capacidade de throughput em alguns fluxos de trabalho, especialmente quando usadas em conjunto com processamento em lote e pipelines de deep learning.

Métodos Síncronos e Assíncronos no CuPy

O CuPy facilita o manuseio das transferências, oferecendo métodos claros e acessíveis para ambos os tipos. Os métodos padrão como cp.asarray() e cp.asnumpy() são síncronos. Ou seja, quando chamamos:

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)

Nosso código Python "pausa" até que todos os dados sejam copiados para a memória do dispositivo. Esse comportamento garante que, quando a próxima operação começar, todos os dados já estarão prontos para o cálculo na GPU. O mesmo comportamento se aplica ao mover resultados de volta do dispositivo para o host.

Para desbloquear o poder das transferências assíncronas, podemos usar o objeto cp.cuda.Stream(). Criando uma stream e passando-a para as funções de cópia, agendamos a transferência para ser executada em segundo plano:

python
Copy code
stream = cp.cuda.Stream(non_blocking=True)

with stream:
    device_data_async = cp.asarray(host_data)

As operações dentro do contexto da stream são enfileiradas e, desde que não haja sincronizações explícitas, o código Python segue sua execução. Se quisermos garantir que todas as operações na stream sejam concluídas antes de usarmos os dados, chamamos:

python
Copy code
stream.synchronize()

Gerenciamento de Bloqueios e Filas

Um exemplo de programa pode ilustrar as diferenças de comportamento entre transferências síncronas e assíncronas, medindo o tempo de cópia de um grande array do host para o dispositivo:

python
Copy code
import time

import numpy as np
import cupy as cp
host_data = np.random.rand(200_000_000).astype(np.float32)
start = time.time()
device_data = cp.asarray(host_data)
end = time.time()
print("Tempo de transferência síncrona (segundos):", end - start)

Agora, se utilizarmos uma transferência assíncrona com streams, o código pode continuar enquanto a transferência ocorre em segundo plano:

python
Copy code
start = time.time()
stream = cp.cuda.Stream(non_blocking=True)
with stream:
    device_data_async = cp.asarray(host_data)
    stream.synchronize()
end = time.time()
print("Tempo de transferência assíncrona (segundos):", end - start)

Quando adicionamos mais cálculos ou lançamentos de kernels entre o início e a sincronização, frequentemente observamos um aumento no desempenho geral. A transferência e o cálculo podem ocorrer em paralelo, aproveitando ao máximo a concorrência do hardware.

Como Escolher o Tamanho do Bloco e da Grade para Otimizar Kernels CUDA?

Ao desenvolver kernels mais avançados para GPU, uma das escolhas mais críticas para o desempenho é a seleção do tamanho adequado dos blocos de threads e da grade. Embora a grande paralelização do CUDA permita processar grandes conjuntos de dados rapidamente, as limitações de hardware, como a memória compartilhada por bloco, o uso de registradores e o número total de threads que podem ser executados simultaneamente por multiprocessadores, fazem com que nem todas as configurações de blocos e grades resultem em um desempenho ótimo. Más escolhas podem levar à subutilização dos recursos da GPU, criar gargalos de memória ou até mesmo falhar ao lançar o kernel por ultrapassar os limites do hardware.

No CUDA, as threads são organizadas em uma hierarquia que consiste de blocos de threads e uma grade que agrupa todos os blocos lançados pelo kernel. Cada bloco de threads pode cooperar via memória compartilhada e sincronização. Todos os threads em um bloco rodam no mesmo SM. A grade, por sua vez, abrange o conjunto completo de blocos que processam o conjunto de dados. A escolha do número de threads por bloco (também conhecido como tamanho do bloco) e do número de blocos por grade (tamanho da grade) afeta diretamente como o trabalho é particionado e mapeado para o hardware. A prática comum é utilizar blocos de tamanho múltiplo de 32 (tamanho de um warp). Valores típicos de threads por bloco são 128, 256 ou 512, mas o valor ideal depende do uso de registradores, da quantidade de memória compartilhada disponível e do tamanho do conjunto de dados.

A configuração ótima do bloco e da grade depende de três fatores principais:

1. Tamanho total do problema: quantos elementos ou tarefas precisam ser processadas.

2. Limitações do hardware: threads máximas por bloco, memória compartilhada disponível, número de registradores.

3. Uso de recursos pelo kernel: quanto de memória compartilhada e quantos registradores cada thread ou bloco consome.

Usando o CUDA occupancy calculator da NVIDIA, é possível estimar um bom ponto de partida. Este modelo simula quantos blocos podem rodar simultaneamente em cada SM, dado o uso de recursos do kernel.

Exemplo Prático: Processamento de um Vetor

python
Copy code
import numpy as np
import cupy as cp
N = 10_000_000  # Número total de elementos
a = cp.random.rand(N).astype(cp.float32)
b = cp.random.rand(N).astype(cp.float32)
c = cp.empty_like(a)
threads_per_block = 256
blocks_per_grid = (N + threads_per_block - 1) // threads_per_block
kernel_code = """
extern "C" __global__ void vector_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];
    }
}
"""
mod = cp.RawModule(code=kernel_code)
vector_add = mod.get_function("vector_add")
vector_add(
    (blocks_per_grid,), (threads_per_block,),
    (a, b, c, N)
)

Avaliação da Ocupação

Com a ajuda do Occupancy Calculator, podemos determinar a ocupação ideal, levando em consideração o número de threads por bloco, a memória compartilhada utilizada e o número de registradores necessários por thread. Em kernels simples, onde o uso de memória compartilhada e registradores é mínimo, a ocupação tende a ser alta, mesmo com blocos grandes. No entanto, quando o kernel utiliza mais memória compartilhada ou registradores, a ocupação pode cair, criando gargalos de desempenho.

Experimentação e Análise de Desempenho

Uma parte fundamental da otimização de um kernel é realizar experimentos práticos. Podemos medir o tempo de execução do kernel com diferentes tamanhos de bloco para observar como a taxa de transferência muda. Por exemplo, ao testar blocos de 64, 128, 256, 512 e 1024 threads, poderemos observar que o melhor desempenho ocorre, em geral, com blocos entre 128 e 512 threads, mas isso pode variar dependendo do hardware e da complexidade do kernel.

python
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import time

for block_size in [64, 128, 256, 512, 1024]:
    grid_size = (N + block_size - 1) // block_size
    c_test = cp.empty_like(a)
    start = time.time()
    vector_add(
        (grid_size,), (block_size,),
        (a, b, c_test, N)
    )
    cp.cuda.Stream.null.synchronize()
    end = time.time()
    print(f"Tamanho do bloco {block_size}, Tempo: {end - start:.5f} segundos")

Memória Compartilhada para Reutilização de Dados

Uma das abordagens mais eficazes para reduzir o tráfego de memória global, que frequentemente se torna um gargalo no desempenho, é o uso da memória compartilhada. Quando múltiplas threads de um bloco acessam dados semelhantes do memória global, como em cálculos de vizinhança ou operações em blocos de matrizes, as leituras repetidas podem gerar um grande atraso. Uma solução é carregar os dados na memória compartilhada apenas uma vez e permitir que todas as threads do bloco acessem essa cópia local rápida.

A reutilização de dados por meio de memória compartilhada pode ser especialmente útil em operações de stencil, cálculo de matrizes ou convoluções, onde os dados são acessados repetidamente por diferentes threads.

A memória compartilhada ajuda a reduzir o tráfego de memória e a aumentar a eficiência, sendo uma técnica essencial na otimização de kernels CUDA.