Como otimizar a utilização de recursos e melhorar o desempenho de kernels CUDA com CuPy

Quando programamos para GPUs utilizando CUDA, a maximização do desempenho depende de uma boa gestão dos recursos da unidade de processamento gráfico, como os registradores, memória compartilhada e a quantidade de threads que são ativas em cada bloco de threads. A utilização eficaz desses recursos pode ser o fator determinante entre um kernel eficiente e um kernel que não aproveita plenamente o potencial do hardware.

Ferramentas de Profiling do CuPy

O CuPy oferece uma API de profiling conveniente, permitindo a coleta de estatísticas detalhadas sobre a execução dos kernels diretamente no ambiente Python. Isso facilita a identificação de gargalos de desempenho sem a necessidade de sair do fluxo de trabalho que já conhecemos, sendo uma poderosa ferramenta para ajustar e otimizar a execução de kernels.

Utilizando o módulo cupyx.profiler, podemos acessar métricas detalhadas como a ocupação do kernel, o número de registradores por thread, o uso de memória, o número de warps ativos e muito mais. Com essas informações, conseguimos compreender o comportamento do kernel e iterar sobre otimizações mais direcionadas. Um exemplo simples de como medir a ocupação de um kernel de soma de vetores pode ser feito com o seguinte código:

python
Copy code
import cupy as cp

from cupyx.profiler import benchmark
# Definindo o tamanho do vetor
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)
# Perfilando a função
result = benchmark(vector_add, n_repeat=10)
print(result)

O código acima executa a operação várias vezes, realizando o perfilamento e cronometrando o tempo de execução, enquanto coleta estatísticas de desempenho como a taxa de transferência e o uso de recursos. Através do benchmark(), podemos obter uma visão clara do impacto das diferentes execuções do kernel.

python
Copy code
from cupyx.profiler import time_range
with time_range('Vector Add Profile', color_id=0):
    cp.add(a, b, out=a)

Ao executar o código acima com ferramentas como Nsight Systems ou Nsight Compute, é possível visualizar a coleta de estatísticas por kernel, proporcionando uma análise mais aprofundada.

Interpretação das Métricas de Kernel

Com o profiling habilitado, o sistema retorna diversas métricas que ajudam a diagnosticar problemas e otimizar o código. As métricas mais relevantes incluem:

• Warps Ativos por Multiprocessador: Esse valor indica quantos grupos de 32 threads estão sendo executados simultaneamente. Quanto maior for esse número, melhor será o uso do hardware, até o limite do dispositivo.

• Registradores por Thread: Esta métrica mostra a pressão sobre os registradores. Um número excessivo de registradores por thread pode limitar a ocupação, já que o número de registradores por multiprocessador (SM) é fixo.

• Memória Compartilhada por Bloco: A quantidade de memória compartilhada usada por cada bloco de threads. Se os blocos consumirem muita memória compartilhada, o número de blocos que podem ser executados simultaneamente é reduzido, diminuindo a ocupação.

• Ocupação: Esta métrica representa a fração do paralelismo máximo teórico alcançado, geralmente apresentada como uma porcentagem ou uma razão, como 0,75.

A análise desses dados permite responder questões importantes, como:

• Estamos utilizando muitos registradores, limitando a concorrência de blocos?

• A alta utilização de memória compartilhada por bloco está reduzindo o número de blocos ativos?

• Há poucos warps ativos, resultando em uma baixa taxa de transferência?

Importância de Ajustar os Parâmetros de Bloco e Grid

A escolha das configurações ideais de tamanho de bloco e grade (grid) é crucial para o desempenho. A interação entre essas duas variáveis afeta diretamente a ocupação, a largura de banda da memória e a capacidade de computação da GPU. A configuração dos blocos e grades deve equilibrar o uso de memória e o desempenho computacional.

Técnicas de Memória Compartilhada

A memória compartilhada desempenha um papel vital no desempenho do kernel. Técnicas de buffering podem ser usadas para otimizar o uso da memória compartilhada e reduzir a necessidade de acessos à memória global, que são mais lentos. O uso de buffers para armazenar dados temporários e evitar leituras repetidas da memória global pode melhorar significativamente a velocidade de execução do kernel.

Acessos Irregulares à Memória

Uso de Ferramentas de Profiling para Melhorar o Desempenho

As ferramentas de profiling, como as fornecidas pelo CuPy e CUDA, são essenciais para obter insights sobre o desempenho de um kernel. Elas permitem a coleta de dados em tempo real e ajudam a entender como o kernel está utilizando os recursos da GPU. Isso facilita a identificação de gargalos e a realização de otimizações específicas, ajustando a configuração de blocos, grid, memória compartilhada, e até mesmo o uso de registradores. A capacidade de ajustar o kernel com base nas métricas de desempenho coletadas em tempo real é um grande diferencial para a criação de programas GPU eficientes.

Como Personalizar Funções Universais e Usar Broadcast em CuPy para Aceleração na GPU

CuPy é uma poderosa ferramenta que permite a aceleração de cálculos numéricos em Python utilizando GPUs, baseando-se na familiaridade com a biblioteca NumPy. Porém, enquanto as funções universais (ufuncs) integradas de CuPy atendem a uma ampla gama de operações, existem situações em que precisamos de funções mais complexas ou específicas. Isso é especialmente verdade em áreas como ciência de dados, aprendizado de máquina ou engenharias, onde os problemas exigem manipulações não triviais de dados. Nesse contexto, CuPy oferece meios de criar funções universais personalizadas e escrever kernels diretos, aproveitando a potência das GPUs de maneira flexível e eficiente.

Uma das grandes vantagens do CuPy é a possibilidade de compilar e executar código diretamente no dispositivo, o que permite que ajustes no comportamento das funções sejam feitos sem sair do ambiente Python. Em vez de recorrer à duplicação de código ou à compilação manual, podemos redefinir as funções do kernel, testá-las e validá-las rapidamente. Esse fluxo de trabalho não só torna o código mais enxuto, mas também facilita a experimentação e a adaptação a diferentes cenários, sem a necessidade de reconfigurações manuais.

Vamos ver agora como isso pode ser feito utilizando um exemplo prático.

Funções Universais Personalizadas com CuPy

Para operações simples de transformação de dados, CuPy oferece funções universais prontas, como somas, multiplicações e funções trigonométricas. Contudo, quando há necessidade de um comportamento não padrão, como uma transformação não linear, podemos definir nossos próprios kernels personalizados. O processo é simples e flexível, permitindo que os desenvolvedores escrevam funções diretamente no CUDA C ou utilizando a API em Python.

Vamos supor que queremos aplicar uma transformação leaky ReLU, uma função comum em redes neurais, que define um valor de "slope" para entradas negativas e mantém as entradas positivas inalteradas. A definição dessa função usando CuPy fica da seguinte maneira:

python
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import cupy as cp

leaky_relu = cp.ElementwiseKernel(
    'float32 x, float32 slope',  # Argumentos de entrada
    'float32 y',                 # Argumento de saída
    'y = x > 0 ? x : slope * x;', # Operação em sintaxe C
    'leaky_relu'                 # Nome da função
)
# Utilizando a função definida
a = cp.linspace(-5, 5, 10_000, dtype=cp.float32)
slope = 0.1
b = leaky_relu(a, slope)

Com essa definição, leaky_relu se torna uma função universal (ufunc), podendo ser usada como qualquer outra operação elementar do CuPy, incluindo o suporte a broadcasting. Isso significa que ela pode ser aplicada em arrays de qualquer forma e tamanho, sem precisar de loops explícitos.

Escrevendo Raw Kernels para Lógica Especializada

Por exemplo, se quisermos criar uma função que ajuste o valor dos elementos de acordo com diferentes intervalos, podemos escrever um código como o seguinte:

python
Copy code
# Código CUDA como string
raw_kernel_code = r'''
extern "C" __global__ void piecewise_scale(const float* x, float* y, int n) {
    int idx = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;
    if (idx < n) {
        float val = x[idx];
        if (val < 0)
            y[idx] = val * 0.5f;
        else if (val < 1)
            y[idx] = val * 2.0f;
        else
            y[idx] = val * 0.1f;
    }
}
'''
mod = cp.RawModule(code=raw_kernel_code)
piecewise_scale = mod.get_function('piecewise_scale')
a = cp.linspace(-2, 3, 100_000, dtype=cp.float32)
b = cp.empty_like(a)
threads_per_block = 256
blocks_per_grid = (a.size + threads_per_block - 1) // threads_per_block
piecewise_scale(
    (blocks_per_grid,), (threads_per_block,),
    (a, b, a.size)
)

Integração com Expressões de Arrays

Uma vez que definimos nossos kernels personalizados, podemos integrá-los diretamente em expressões de arrays, assim como fazemos com as funções built-in do CuPy. As vantagens dessa integração são claras: a facilidade de composição, a capacidade de utilizar broadcasting e a execução paralela eficiente no dispositivo.

Além disso, a combinação com operações de broadcasting em CuPy amplia ainda mais o poder de expressividade e eficiência. O broadcasting permite que arrays de diferentes formas sejam manipulados sem a necessidade de loops explícitos ou redimensionamento manual. Por exemplo, quando um array 2D e um 1D são combinados, o CuPy realiza o "broadcasting" do vetor 1D para cada linha do array 2D, sem fazer cópias desnecessárias de dados:

python
Copy code
import cupy as cp
matrix = cp.random.rand(512, 128).astype(cp.float32)
vector = cp.linspace(1, 2, 128, dtype=cp.float32)
# Broadcasting: o vetor é expandido para se ajustar à forma da matriz
result = matrix + vector

Isso economiza memória e reduz o tempo de processamento, uma vez que não há a necessidade de duplicar os dados para ajustar as formas dos arrays.

O Papel das Funções Universais Personalizadas no CuPy

Quando se trabalha com GPU, a capacidade de escrever funções que atendem a requisitos específicos do problema é um dos maiores trunfos do CuPy. As funções universais personalizadas e os kernels de baixo nível permitem que a aceleração de operações complexas seja realizada de maneira transparente e eficiente. Além disso, a integração direta dessas funções em expressões de arrays e sua compatibilidade com o broadcasting oferecem flexibilidade e otimização, tudo sem a necessidade de código redundante ou de configurações manuais de compilação.

No entanto, é importante lembrar que, ao escrever funções personalizadas ou utilizar kernels de baixo nível, deve-se estar atento ao gerenciamento de memória, coordenação de threads e otimização do uso da GPU. Embora o CuPy abstraia muitas dessas preocupações, um entendimento básico sobre como a GPU executa os kernels e lida com dados pode ser crucial para garantir que a aplicação atinja seu máximo desempenho. Além disso, a experimentação rápida e a capacidade de ajustar dinamicamente o código sem recompilar a partir do zero são pontos-chave para resolver problemas de maneira ágil e eficiente.