Технология NVIDIA CUDA
реклама
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Технология NVIDIA CUDA
Денис Демидов <ddemidov@ksu.ru>
МСЦ РАН, КФУ
01.12.2010
Собственный опыт
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Параллельные вычисления на GPU
GPU – мультиядерные чипы, предназначенные для
параллельных вычислений
Сотни скалярных процессоров
Десятки тысяч одновременно выполняемых потоков
Пиковая производительность 1 TFLOPS (единичная
точность), 0.5 TFLOPS (двойная точность)
Вычисления с параллелизмом данных
Научные и инженерные расчеты на GPU получают прирост
производительности в десятки и сотни раз
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Причины производительности
В отличие от CPU, большая часть транзисторов отведена
под арифметику/логику, а не под инструкции/кэш
GPU сконструированы для
одновременного применения одной и той же
шейдерной функции
к большому числу пикселей
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Причины производительности
В отличие от CPU, большая часть транзисторов отведена
под арифметику/логику, а не под инструкции/кэш
GPU сконструированы для
одновременного применения одной и той же
шейдерной функции
к большому числу пикселей объему данных
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Причины производительности
В отличие от CPU, большая часть транзисторов отведена
под арифметику/логику, а не под инструкции/кэш
GPU сконструированы для
вычислительных задач c параллелизмом данных
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Производительность CPU и GPU
1500
NVIDIA GPU (single)
NVIDIA GPU (double)
Intel CPU
1000
GTX 480
GFLOPS
GT200
G80
500
Tesla C2050
G71
G70
NV35 NV40
NV30
0
2002
2005
Westmere
Harpertown
Core2 Duo
2007
2010
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Пропускная способность
200
NVIDIA GPU
Intel CPU
GTX 480
GTX 285
GB/sec
150
G80 Ultra
100
G80
G71
50
NV40
NV30
Northwood
0
2004
Harpertown
Woodcrest
2006
2008
Westmere
2010
Обзор NVIDIA CUDA
Top500.org
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Обзор NVIDIA CUDA
Green500.org
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Прирост производительности (nvidia.com/cuda)
Interactive
visualization of
volumetric white
matter
connectivity
Ionic placement
for molecular
dynamics
simulation on
GPU
Transcoding HD
video stream to
H.264
Simulation in
Matlab using
.mex file CUDA
function
Financial
simulation of
LIBOR model
with swaptions
GLAME@lab: An
M-script API for
linear algebra
operations on
GPU
Ultrasound
medical imaging
for cancer
diagnostics
Highly optimized
object oriented
molecular
dynamics
Astrophysics
N-body
simulation
Cmatch exact
string matching
to fins similar
proteins and gene
sequences
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Быстрее 6= «просто быстрее»
2-3x – «просто быстрее»
Чуть больше работы, чуть меньше ожидания
Не меняет ход работы
5-10x – «значительно быстрее»
Стоит аппаратного обновления
Стоит (частичного) переписывания программы
50-100x – «фундаментальная разница»
Стоит перехода на новую платформу
Стоит полного переписывания программы
Уменьшает «время до открытия», приносит
фундаментальные изменения в исследованиях
Собственный опыт
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
1
Обзор NVIDIA CUDA
2
Программная модель CUDA
3
Примеры программ
4
Библиотеки
5
Собственный опыт
Библиотеки
Собственный опыт
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Compute Unified Device Architecture
Новая программно-аппаратная архитектура для вычислений на GPU
CUDA
Предоставляет вычислительные мощности чипов NVIDIA
Минимальные расширения языка C/C++
Иерархия групп потоков
Разделяемая память
Барьерная синхронизация
Прозрачная масштабируемость
Гетерогенная последовательно-параллельная программная
модель
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Гетерогенные вычисления
Допустим, полноценный CPU содержит миллион
транзисторов
Как наиболее эффективно использовать 10 миллионов
транзисторов?
Код
1 CPU
Последовательный
Параллельный
Итого
Последовательный
Параллельный
Итого
1 сек
199 сек
200 сек
150 сек
50 сек
200 сек
В основном параллельный код
В основном последовательный код
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Гетерогенные вычисления
Допустим, полноценный CPU содержит миллион
транзисторов
Как наиболее эффективно использовать 10 миллионов
транзисторов?
Код
1 CPU
500
ядер
Последовательный
Параллельный
Итого
Последовательный
Параллельный
Итого
1 сек
199 сек
200 сек
150 сек
50 сек
200 сек
5 сек
0.4 сек
5.4 сек
750 сек
0.1 сек
750 сек
1 CPU равен
50 простым паралл. ядрам
В 40 раз быстрее
В 3.5 раза медленнее
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Гетерогенные вычисления
Допустим, полноценный CPU содержит миллион
транзисторов
Как наиболее эффективно использовать 10 миллионов
транзисторов?
Код
1 CPU
500
ядер
10 CPU
Последовательный
Параллельный
Итого
Последовательный
Параллельный
Итого
1 сек
199 сек
200 сек
150 сек
50 сек
200 сек
5 сек
0.4 сек
5.4 сек
750 сек
0.1 сек
750 сек
1 сек
19.9 сек
20.9 сек
150 сек
5 сек
155 сек
≈ 10x
≈ 1.3x
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Гетерогенные вычисления
Допустим, полноценный CPU содержит миллион
транзисторов
Как наиболее эффективно использовать 10 миллионов
транзисторов?
Код
1 CPU
500
ядер
10 CPU
1 CPU +
450 ядер
Последовательный
Параллельный
Итого
Последовательный
Параллельный
Итого
1 сек
199 сек
200 сек
150 сек
50 сек
200 сек
5 сек
0.4 сек
5.4 сек
750 сек
0.1 сек
750 сек
1 сек
19.9 сек
20.9 сек
150 сек
5 сек
155 сек
1 сек
0.4 сек
1.4 сек
150 сек
0.1 сек
150 сек
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Задачи, поставленные перед CUDA
Простота использования
Позволить программистам сосредоточиться на параллельных
алгоритмах, а не на деталях реализации языка
программирования
Масштабируемость
Прозрачная масштабируемость на сотни ядер, тысячи
параллельных потоков
Возможность использования гетерогенной архитектуры
CPU и GPU – различные устройства с независимой памятью
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Программная модель CUDA
Массивно-параллельные части кода
выполняются на GPU как ядра (kernels)
В каждый момент времени выполняется
одно ядро
Каждое ядро обрабатывается
множеством потоков
Отличия потоков CPU и GPU
Потоки на GPU очень «легкие»
Очень малое время создания
Мгновенное переключение между потоками
Для полноценной загрузки GPU нужны
тысячи потоков
Многоядерные CPU могут использовать
небольшое число потоков
Библиотеки
Собственный опыт
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Массивы параллельных потоков
Ядро CUDA исполняется массивом потоков
Каждый поток выполняет один и тот же код
Каждый поток имеет идентификатор, который позволяет
вычислить позицию в памяти и осуществлять ветвления
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Взаимодействие потоков
Взаимодействие потоков необходимо
Разделение результатов, чтобы избежать ненужных
вычислений
Совместный доступ к памяти
Снижает требования к пропускной способности
Взаимодействие между всеми потоками
снижает масштабируемость
Взаимодействие потоков внутри небольших
независимых групп — масштабируемо
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Взаимодействие потоков
Взаимодействие потоков необходимо
Разделение результатов, чтобы избежать ненужных
вычислений
Совместный доступ к памяти
Снижает требования к пропускной способности
Взаимодействие между всеми потоками
снижает масштабируемость
Взаимодействие потоков внутри небольших
независимых групп — масштабируемо
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Объединение потоков в блоки
Ядро запускает на выполнение решетку (grid) блоков
потоков (thread blocks)
Потоки внутри блока взаимодействуют посредством
разделяемой памяти
Потоки внутри блока могут синхронизироваться
Потоки, находящиеся в различных блоках, не могут
взаимодействовать
Такая модель позволяет прозрачно масштабировать
программы на различные GPU
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Прозрачная масштабируемость
Ядро масштабируется на различные GPU
Блоки потоков назначаются для выполнения на любой из
доступных мультипроцессоров
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Архитектура 10-го поколения (GT200)
240 потоковых процесcоров (thread processors) выполняют
потоки ядра
Каждый потоковый процессор может одновременно
выполнять до 96 потоков (240 × 96 = 23 040)
30 мультипроцессоров; каждый содержит:
8 потоковых процессоров
Блок двойной точности
Разделяемую память
Текстурный процессор
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Доступ к памяти в CUDA
На уровне потока
На уровне блока
На уровне ядра
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Исполнение кода
Потоки выполняются потоковыми
процессорами
Блоки потоков выполняются
мультипроцессорами
Блоки не мигрируют между
мультипроцессорами
Число блоков, одновременно выполняющихся
на мультипроцессоре, ограничено ресурсами
(регистры и разделяемая память)
Ядро выполняется как решетка блоков
потоков
Устройство в каждый момент времени может
выполнять только одно ядро
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
1
Обзор NVIDIA CUDA
2
Программная модель CUDA
3
Примеры программ
4
Библиотеки
5
Собственный опыт
Библиотеки
Собственный опыт
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Умножение вектора на число
Последовательный код
Функция
1
2
3
4
5
void vecmul(float *vec, float a, int n) {
for(int i = 0; i < n; i++) {
vec[i] *= a;
}
}
Вызов функции
1
2
3
4
5
int
n
= 1000;
float a
= 2.0;
float *vec = new float[n];
...
vecmul(vec, a, n);
Библиотеки
Собственный опыт
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Умножение вектора на число
Код на CUDA
Ядро
1
2
3
4
global void vecmul(float *vec, float a, int n) {
int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (i < n) vec[i] *= a;
}
Вызов ядра
1
2
3
4
5
6
7
8
9
int
n
= 1000;
float a
= 2.0;
float *vec h = new float[n];
...
float *vec d;
cudaMalloc((void**)&vec d, n * sizeof (float));
cudaMemcpy(vec d, vec h, n * sizeof (float), cudaMemcpyHostToDevice);
vecmul<<<4, 256>>>(vec d, a, n);
cudaMemcpy(vec h, vec d, n * sizeof (float), cudaMemcpyDeviceToHost);
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Подсчет невязки
Невязка уравнения
−∆h u = f
ri,j = fi,j − (4ui,j − ui,j−1 − ui−1,j − ui,j+1 − ui+1,j ) /h2
Простейшая реализация
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
global
int i
int j
int k
void resid(float *u, float *f, float *r, int n) {
= blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
= blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
= j * n + i;
if ((i > 0) && (i < n−1) && (j > 0) && (j < n−1)) {
float h = 1.0 / (n−1);
r[k] = f[k] − (4 * u[k] − u[k−n] − u[k−1] − u[k+1] − u[k+n]) / (h*h);
}
}
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Подсчет невязки
Конфигурация и вызов ядра
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
n = 32;
block size(8, 8);
grid size(
n / block size.x,
n / block size.y
);
float *u, *f, *r;
cudaMalloc((void**)&u, n * n * sizeof (float));
cudaMalloc((void**)&f, n * n * sizeof (float));
cudaMalloc((void**)&r, n * n * sizeof (float));
...
resid<<<grid size, block size>>>(u, f, r, n);
int
dim3
dim3
Библиотеки
Собственный опыт
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Подсчет невязки
Использование разделяемой памяти
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
#define BLOCK DIM 8
global void resid(float *u, float *f, float *r, int n) {
shared float buf[BLOCK DIM+2][BLOCK DIM+2];
int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
int j = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
int tx = threadIdx.x + 1;
int ty = threadIdx.y + 1;
int k = j * n + i;
if ((i < n) && (j < n)) {
buf[tx][ty] = u[k];
if ((tx == 1)
&& (i > 0))
buf[tx−1][ty]
if ((tx == BLOCK DIM) && (i < n−1)) buf[tx+1][ty]
if ((ty == 1)
&& (j > 0))
buf[tx][ty−1]
if ((ty == BLOCK DIM) && (j < n−1)) buf[tx][ty+1]
}
syncthreads();
if ((i > 0) && (i < n−1) && (j > 0) && (j < n−1)) {
float h = 1.0 / (n−1);
r[k] = f[k] − (4 * buf[tx][ty]
− buf[tx][ty−1] − buf[tx−1][ty]
− buf[tx+1][ty] − buf[tx][ty+1]) / (h*h);
}
}
=
=
=
=
u[k−1];
u[k+1];
u[k−n];
u[k+n];
Собственный опыт
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Результаты оптимизации
Время выполнения снизилось в два раза
Реальная конфигурация
Матрица 1024 × 1024
Блок 16 × 16 потоков
Решетка 64 × 64 блоков
Простейшая реализация
Доступ к глобальной памяти/блок 16 × 16 × 7 = 1792
Время выполнения 12763 µsec
Использование разделяемой памяти
Доступ к глобальной памяти/блок 16 × 16 × 3 + 16 × 4 = 832
Время выполнения 6326 µsec
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Библиотеки и программные пакеты
CUBLAS
CUFFT
CURAND
CUSPARSE
CUDPP (code.google.com/p/cudpp)
Thrust (code.google.com/p/thrust)
HOOMD (codeblue.umich.edu/hoomd-blue)
MAGMA (icl.cs.utk.edu/magma)
CULA (www.culatools.com)
Matlab
Собственный опыт
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
1
Обзор NVIDIA CUDA
2
Программная модель CUDA
3
Примеры программ
4
Библиотеки
5
Собственный опыт
Библиотеки
Собственный опыт
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Задачи вычислительной гидродинамики1
Сеточные методы
Реализован алгебраический многосеточный метод.
Ускорение при использовании 3х GPU Tesla C1060 — 40
раз (сетка — 42 млн. узлов)
Метод частиц
Ускорение при использовании 3х GPU Tesla C1060 — 950
раз (число вихрей — 16384)
1
Д. Е. Демидов, А. Г. Егоров, А. Н. Нуриев. Решение задач
вычислительной гидродинамики с применением технологии NVIDIA CUDA
// Ученые записки Казанского государственного университета. Серия
Физико-математические науки. — 2010. — Т. 152, No 1. — С. 142–154.
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Моделирование микросейсмического поля2
Проведены вычислительные эксперименты как на
суперкомпьютере МСЦ РАН МВС100К, так и с
использованием технологии CUDA.
Производительность 1 Tesla C1060 соответствует ≈ 40 − 50
узлам МВС100К
Использовался Java-интерфейс JCuda (www.jcuda.org)
2
М. Р. Галимов, Е. В. Биряльцев. Некоторые технологические аспекты
применения высокопроизводительных вычислений на графических
процессорах в прикладных программных системах // Вычислительные
методы и программирование — 2010. — Т. 11. — Стр. 77–93.
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Моделирование аэрозольных течений с учетом
броуновского движения частиц3
Используется
1 GPU
Tesla C1060
3
Т. Ш. Зарипов, НИИММ им. Н. Г. Чеботарева, отдел гидромеханики
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Собственный опыт
Гранты РФФИ
В 2009, 2010 получены гранты РФФИ на развитие МТБ
GPU кластер
4 узла:
CPU: Intel Core i7 920
ОЗУ: 24 ГБ DDR3
GPU: 3x Nvidia Tesla C2070 (6 ГБ)
NVIDIA: Пиковая производительность 12 GPU Fermi в
двойной точности составляет 6.18 ТФлопс,
производительность по Linpack будет на 35-45% ниже.
Российский Top50?
Обзор NVIDIA CUDA
Программная модель
Примеры программ
Библиотеки
Курс лекций: http://193.232.252.98:3000
Собственный опыт
