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CUDA程序性能分析方法(GTC大会王鹏博士讲座)

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2024年cuda培训计划

2024年cuda培训计划

2024年cuda培训计划随着人工智能和大数据技术的快速发展，GPU计算在计算领域的应用日益普遍。

而NVIDIA的CUDA平台作为一种并行计算架构，被广泛应用于科学计算、深度学习和大规模数据处理等领域。

随着CUDA技术的不断发展和应用，对于具有深度学习和并行计算需求的人才的需求也在不断增加。

因此，对于如何培养具有CUDA并行计算技能的人才成为了一个新的课题。

本文结合当前的发展趋势，提出了2024年CUDA培训计划，旨在为学习者提供系统全面的CUDA并行计算技能培训。

一、学员群体分析本次培训计划主要服务于计算机相关专业的在校大学生、研究生和从业人员。

这些学员群体有一定的计算机理论基础，具备一定的编程和算法基础，对深度学习和并行计算有浓厚的兴趣。

通过本次培训，他们将能够系统地学习CUDA并行编程的基础知识和进阶技术，提高并行计算能力，为未来的科学研究和工程应用奠定坚实的基础。

二、培训内容安排1. 基础知识学习（1）CUDA并行计算概述介绍CUDA平台的基本概念和架构，对GPU并行计算技术做出深入讲解，让学员对CUDA技术有一个清晰的认识。

（2）CUDA编程基础讲解CUDA编程的基本语法和数据结构，让学员学会如何在CUDA平台上编写并行程序，提高全局内存的访问效率。

（3）CUDA并行编程模式介绍CUDA的并行编程模式，包括线程、块、网格的概念和使用方法，帮助学员理解CUDA并行程序的运行机制。

2. 进阶技术学习（1）CUDA并行算法设计学习如何设计高效的CUDA并行算法，包括并行排序、并行搜索、并行归约等算法，提高学员在并行计算方面的应用能力。

（2）CUDA性能优化讲解如何对CUDA程序进行性能优化，包括合并访存、减少分支预测错误、优化数据访问模式等技巧，提高CUDA程序的运行效率。

3. 实践项目开发结合实际项目案例，让学员通过实际项目开发锻炼自己的CUDA编程能力，例如深度学习模型的并行训练、大规模数据处理等实际应用场景的项目。

利用CUDA实现的基于GPU的SAR成像算法概要

利用CUDA实现的基于GPU的SAR成像算法概要

中图分类号:T N957文献标识码:A文章编号:1009-2552(200911-0062-04利用CUDA实现的基于GPU的SAR成像算法柳彬,王开志,刘兴钊,郁文贤(上海交通大学电子工程系,上海200240摘要:高速发展的图形处理器(G raphics Processing Unit,G PU为高效合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,S AR成像算法提供了具有发展前景的新型运算平台。

与CPU相比,利用G PU进行通用计算具有成本低、性能高的特点。

提出利用C UDA实现的基于G PU的S AR成像算法,与传统的基于CPU的成像算法相比,有两位数以上的效率提升,为应对S AR信号处理领域新的挑战提供具有前景的研究方向。

关键词:合成孔径雷达;成像算法;图形处理器;C UDAIm aging algorithm of synthetic aperture radarbased on GPU via CU DALI U Bin,WANG K ai2zhi,LI U X ing2zhao,Y U Wen2xian(Dep artment of E lectronic E ngineering,Sh angh ai Jiaotong U niversity,Sh anghai200240,China Abstract:Recently,graphics processing unit(G PUis developing at top speed,which is a novel and promising com putation platform for highly efficient synthetic aperture radar(S ARimaging alg orithms.C om pared to CPU,general purpose com putations based on G PU show higher performance with lower cost.AS AR imaging alg orithm based on G PU via C UDA is introduced in this paper.This imaging alg orithm via C UDA is m ore than ten times as fast as traditional CPU2based S AR imaging alg orithms.It provides a promising way to s olve the problems of S AR signal processing in the future.K ey w ords:synthetic aperture radar(S AR;imaging alg orithm;graphics processing unit(G PU;C UDA随着合成孔径雷达(S ynthetic A perture Radar,S AR系统应用领域的拓广,要求S AR系统可以在更加灵活多样的模式下工作,具有更高的分辨率,在更为严酷的条件下仍然可以获得较为满意的图像结果等,这些都为S AR信号处理提出了新的挑战[1]。

基于GPU的高速铁路扣件实时探测技术

基于GPU的高速铁路扣件实时探测技术
稳 定性 和快 速性 ．
第 ６期
王梦雪， ： 等 基于 Ｇ Ｕ的高速铁路扣 件实时探 测技 术 Ｐ
６ ５
算 即加 载一次 全 局存 储 器 数 据 ， 每 秒 钟 可执 行 则 的浮点操 作 也 不 会 超 过 ３ ．７ Ｇ ｏｓ这 相 对 于 ３ ９５ ｆｐ ， ｌ
Ｇ Ｘ ７ 理 论 最 高 单 精 度 浮 点 处 理 速 度 Ｔ ４０ １６３ ｆｐ 来 说 ， 在 是 相 形 见 绌 ， 制 了 硬 件 ．３ Ｔ ｏｓ ｌ 实 限
Ｕ 引 吾 扣件 在铁 路 系 统 起 到 固定 铁 轨 的重 要 作 用 ． 而现 今 ， 扣件 检测 主要 依 靠 的是 铁 路 工人 的沿 线
１ 系统 组成 与 工 作原 理
该铁 路扣 件在线 探测 系统 由两个 探 测器 和一 个控 制 系统组 成 ． 右 探测 器 分 别 监 测左 右 两 个 左
下步 骤 ：
本文主要以新一代 的 Ｆｒ ｉ ｅ 架构 Ｇ １０ 来 ｍ Ｆ０
说明 Ｃ Ｄ 的软 硬 件 架 构． 硬 件 架 构来 看 ， Ｕ Ａ 从 Ｇ １０包 含 四个 图形处 理 团簇 （ Ｐ ＧａｈｃＰｏ Ｆ０ Ｇ Ｃ，ｒｐｉ ｒ—
（ ） 主机端 内存 中 的图像 数 据 和模板 纹理 １将 通过 Ｐ Ｉ Ｃ． Ｅ总线传 输 到 设 备端 全局 存 储 器 ， 绑 并 定 到 Ｇ Ｕ的纹理存 储器 中． Ｐ
性 能再度 得 到提升 ． 所 以本 文 采用 了一种 基 于 Ｇ Ｕ与 Ｃ Ｕ协 作 Ｐ Ｐ
的处理技 术 ， Ｇ Ｕ负 责 图像 算 法 运算 ， Ｐ 即 Ｐ Ｃ Ｕ则 负责流处 理 ， 这样 实现 了扣件 缺失 的高 速探测 ．
面描述 ：
图 ３ ｋｒｅ 组 织 结 构 ｅｎｌ

基于CUDA架构的并行PSO求解方法

基于CUDA架构的并行PSO求解方法
基于 CUDA 架构的并行 PSO 求解方法
蔡勇，李光耀，王琥
（湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室，长沙 410082）
摘要：粒子群优化算法（PSO）是一个迭代的求解过程，当问题较复杂时需要一个庞大的粒子 群进行优化解的搜索。因此，设计出高效的 PSO 求解方法是有必要的。本文通过对传统 PSO 算法的分析， 结合目前被广泛使用的基于 GPU 的并行计算技术， 设计出了一种快速的并行 PSO 求解方法。本算法的执行基于统一计算.架构（CUDA） ，使用 GPU 大量的线程并行处理各个粒 子的搜索过程来加速整个粒子群的收敛速度。程序充分使用 CUDA 所自带的各种数值求解库， 从而保证了程序的稳定性和易写性。通过对多个基准优化测试函数的求解证明，相对于基于 CPU 的串行计算方法，在求解精度一致的前提下，基于 CUDA 架构的并行 PSO 求解方法可以 取得 40 倍以上的计算加速比。 关键词：粒子群优化算法； 并行计算；GPU；CUDA
Vid (t 1) wVid (t ) c1 r1 ( PpBd (t ) X id (t )) c 2 r2 ( PgBd (t ) X id (t ))
（1） （2）
X id (t 1) X id (t ) Vid (t )
其中, i 1,2,..N , N 是指人口，即粒子群中的粒子数。 d 1,2,..D ， D 是求解空间的维度。在公式 1 各公式 2 中，学习因子 c1 和 c 2 是非负的常数， r1 和 r2 是[0,1]范围的随机数， Vid [ Vmax , Vmax ] ，其 中 Vmax 由所指示的目标优化函数决定。 如果粒子的某一维度的速度超过 Vmax ， 将会被设为 Vmax 。Vmax 主 要决定着 PSO 的收剑速度。 w 称为惯性权重，用于平衡全局和局部的搜索能力，一般为[0,1]中常数。

一种基于OpenCL的高能效并行KNN算法及其GPU验证

一种基于OpenCL的高能效并行KNN算法及其GPU验证

一种基于OpenCL的高能效并行KNN算法及其GPU验证贺江;蒲宇亮;李海波;阎波
【期刊名称】《电子技术应用》
【年(卷),期】2016(42)2
【摘要】近年来数据分类技术已经被广泛应用于各类问题中,作为最重要的分类算法之一,K最近邻法(KNN)也被广泛使用.在过去的近50年,人们就如何提高KNN的并行性能做出巨大努力.基于CUDA的KNN并行实现算法——CUKNN算法证明KNN在GPU上的并行实现比在CPU上串行实现的速度提升数十倍,然而,CUDA 在实现过程中包含了大量的冗余计算.提出了一种并行冒泡的新型KNN并行算法,并通过OpenCL,在以GPU作为计算核心的异构系统上进行验证,结果显示提出的方法比CUDA快16倍.
【总页数】3页(P14-16)
【作者】贺江;蒲宇亮;李海波;阎波
【作者单位】电子科技大学,四川成都610036;电子科技大学,四川成都610036;广东省公安厅,广东广州510050;电子科技大学,四川成都610036
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.一种基于OpenCL的Lukas-Kanade光流并行加速算法 [J], 吴进;李乔深;闵育;马思敏
2.基于OpenCL的并行kNN算法设计与实现 [J], 杨朋霖;冯百明;周志阳;温向慧
3.基于OpenCL的隐马尔可夫模型的GPU并行实现 [J], 刘华泓;姜克旺;蔡向高
4.一种基于格子玻尔兹曼前向模型的GPU并行加速荧光扩散断层成像的方法 [J], 吴焕迪; 严壮志; 岑星星
5.基于GPU并行的二维时空中子动力学MOC程序开发及验证 [J], 邹航;梁亮;张乾;宋佩涛;赵强
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

《LangChain入门指南：构建高可复用、可扩展的LLM应用程序》笔记

《LangChain入门指南：构建高可复用、可扩展的LLM应用程序》笔记

《LangChain入门指南：构建高可复用、可扩展的LLM应用程序》读书记录目录一、前言 (2)二、安装与配置 (2)1. 安装Python环境 (3)2. 安装LangChain库 (3)3. 配置LLM应用 (4)三、基础篇 (6)四、进阶篇 (7)1. 自定义Token (9)2. 多语言支持 (10)3. 自动化Token转换 (11)五、实践篇 (12)1. 构建自动化工作流 (13)2. 集成外部API (15)3. 模型优化与性能提升 (16)六、高级篇 (18)1. 使用预训练模型 (19)2. 深度学习在LangChain中的应用 (20)3. 实时数据处理与分析 (22)七、总结与展望 (23)一、前言在阅读本书之前，我对于LLM技术有一定的了解，但在实际应用中总会遇到各种挑战。

如何高效、灵活地运用LLM技术，构建出符合实际需求的应用程序，一直是困扰我的问题。

这本书的出版，为我提供了宝贵的思路和解决方案。

通过对LangChain框架的学习和应用，我深知其对于提高LLM应用程序的可复用性和可扩展性具有重大意义。

本书内容涵盖了LangChain框架的基本概念、核心技术、实践应用等方面，通过详细的讲解和案例分析，使读者能够全面了解LLM应用程序的开发过程。

本书不仅适合对LLM技术感兴趣的开发者阅读，也适合作为相关领域的教材，供学生和专业人士学习参考。

二、安装与配置为了使用LangChain，您需要一个大型语言模型（LLM）。

本指南将使用Hugging Face Transformers库中的预训练模型。

通过运行以下命令安装Transformers库：从Hugging Face Model Hub中选择一个合适的LLM模型，并使用以下命令下载和安装模型：创建一个Python脚本或在现有脚本中添加以下代码，以便配置LangChain以使用您选择的LLM模型：您已经成功安装并配置了LangChain，可以开始构建高可复用、可扩展的LLM应用程序了。

GPU技术大会资料

2011年英伟达GPU技术大会亚洲站简介本次大会是英伟达GPU技术大会（GTC）全球系列活动中的下一场重要盛会。

大会将聚焦GPU计算在科学、学术界以及商业领域中促成的最新进步与研究项目。

它不仅能够让人们更加深入地认识高性能计算，而且能够将这些使用GPU解决重大计算难题的科学家、工程师、研究员以及开发者联系在一起。

此前英伟达在以色列、日本、新加坡以及台湾等地举办了多场GTC盛会，吸引了数以千计各行各业以及各个学科的与会者。

在这些GTC盛会成功经验的基础之上，GPU技术大会亚洲站将于12 月14-15日在北京国家会议中心举行。

为期两天的GPU技术大会亚洲站，旨在分享GPU给科学和计算带来的变革性的影响。

在两天的繁忙日程大会中，英伟达™ (NVIDIA®) 首席执行官兼联合创始人黄仁勋将发表主题演讲，为大家介绍英伟达最新的GPU计算技术以及未来愿景。

期间还将包括主题演讲、圆桌讨论会、展示会、新兴企业峰会、学术海报、专题报告以及60 场以上的讲习会，专门面向利用GPU处理复杂计算难题的开发商、程序员以及研究科学家。

在GPU 技术大会亚洲站上，来自顶尖科学研究机构的科学家们将参与到一系列演讲、技术分享会、辅导课程、小组论坛和圆桌讨论会中。

他们旨在向与会者分享GPU 如何改变高性能计算(HPC) 行业以及GPU如何帮助加速解决学者、研究人员、科学家以及开发者所面临的复杂计算难题。

活动期间还将召开两场重要的研讨会。

亿亿次级(Exascale) 研讨会将由东京工业大学、中国科学院过程工程研究所、瑞士国家超级计算中心以及英伟达联合主讲；GPU 加速基因组研讨会将汇集来自北京基因组研究所(BGI)、南开大学、德国美因茨大学以及上海交通大学等机构的著名科学家。

除了主题演讲和教育性会议以外，还有新兴企业与技术峰会以及英伟达™ CUDA™ 学生研讨会。

在峰会上，大有前景的企业将与大家分享可改变当今计算机行业面貌的最新技术。

嵌入式智能算法推理加速技术高亚男黄云会

嵌入式智能算法推理加速技术高亚男黄云会发布时间：2023-05-27T08:50:17.509Z 来源：《中国科技信息》2023年6期作者：高亚男黄云会[导读] 随着嵌入式智能算法在各个领域的应用日益广泛，对其计算效率的需求也越来越高。

本文介绍了一种基于 FPGA 的嵌入式智能算法推理加速技术，通过在 FPGA 上实现矩阵运算和卷积运算等操作，可以有效提升推理的速度和精度。

西南计算机有限责任公司 400060摘要：随着嵌入式智能算法在各个领域的应用日益广泛，对其计算效率的需求也越来越高。

本文介绍了一种基于 FPGA 的嵌入式智能算法推理加速技术，通过在 FPGA 上实现矩阵运算和卷积运算等操作，可以有效提升推理的速度和精度。

同时，该技术具有低功耗、小体积等特点，适用于各种嵌入式场景。

关键词：嵌入式智能算法；推理加速；FPGA；矩阵运算；卷积运算；低功耗；小体积在人工智能技术迅猛发展的今天，越来越多的应用场景需要使用嵌入式智能算法来提高效率和准确度。

然而，由于嵌入式设备计算能力的限制，其在进行复杂算法推理时表现较为困难。

因此，如何提高嵌入式智能算法的计算效率成为了亟待解决的问题。

本文将介绍一种基于 FPGA 的嵌入式智能算法推理加速技术，通过在 FPGA 上实现矩阵运算和卷积运算等操作，可以有效提升推理的速度和精度。

同时，该技术具有低功耗、小体积等特点，适用于各种嵌入式场景。

一、嵌入式智能算法推理加速技术概述（一）算法优化和硬件加速算法优化和硬件加速都是将计算速度提高的方法，但它们的实现方式不同。

算法优化是通过对算法进行改进和优化，使得算法的复杂度降低，从而提高算法的计算速度。

例如，一些简单的排序算法和搜索算法可以通过优化来提高它们的计算速度，同时使它们可以处理更大的数据。

[1]硬件加速则是通过使用较高性能的硬件设备来提高计算速度。

例如，加速卡、GPU、FPGA等可以为特定类型的计算提供硬件加速，从而极大地提高它们的计算速度。

基于cuda的特征尺度不变快速算法

3 个步骤中最耗时的是高斯滤波。以文献[2]推荐的算法 参数 DoG 等级 S = 3 为例，每个组(Octave)内生成 S + 3 = 6 幅 高斯图像，除去原图像共需要进行 5 次高斯滤波。每次高斯 滤波之前，将在 CPU 端计算好的分离一维高斯核上传到全局 内存或常量内存中，再先后启动 2 个核函数，在核函数中读 取高斯核和图像数据完成卷积滤波。
法的实现细节和实验结果进行了分析。
2 基于 CUDA 的 SIFT 算法优化与实现
2.1 尺度空间构建 构建尺度空间包含 3 个步骤：高斯滤波，图像缩放和 DoG
(Difference of Gaussian)计算。首先将初始图像上传到全局内 存中，随后绑定为纹理内存。与全局内存必须采用接合式的 内存访问才能保持高性能不同，纹理内存能够享受 GPU 内部 针对二维数据访问优化的纹理缓存，从而在随机存取的环境 下保持较高的性能，另外，纹理内存还能享受硬件的双线性 插值，从而完成需要的图像缩放操作。
尽量减少后续代码段的线程分支，从而保持较高的算法效率。 生成特征点列表通过 GPU 的数据流缩减实现，通过一个
标准并行算法前缀求和来实现；本文算法中调用了 CUDPP (/developer/cudpp/) 中 数 据 流 缩 减 标 准 实现。
—220—
2.3 特征点方向计算 首先将特征点列表上的每个特征点映射为一个线程块，
每个线程对应高斯图像一个邻域像素点，计算梯度方向和大 小并累加到分组数为 36 的直方图上，完成直方图统计。特征 点的梯度直方图放在线程块的共享内存中，共享内存是 GPU 芯片内部的高速缓存，带宽及访问延迟都大大优于全局内存。 每个线程都会访问直方图，且直方图统计属于随机的散布式 访问，很难优化，因此，运用 CUDA 高效的共享内存十分关 键。最后由一个线程遍历存储在共享内存区的直方图，求得 统计值最大的方向输出。这里存在 2 个实现细节问题：(1)每 个特征点的尺度可能不一样，对应的统计窗口大小也会不一 样，而 CUDA 要求每个线程块的大小一致且有大小限制。以 一个组内高斯图像尺度最大为 σ = 3.2 为例，统计窗口的面积 应为 (9σ +1)2 ≈ 888 ；但 CUDA 每个线程块最大的线程数为 512，无法实现像素与线程的一一对应。本文将线程块大小固 定为 16×16，并在每个线程内计算采样坐标，实现在统计窗 口内的均匀采样。(2)文献[2]的策略是在计算特征点方向和描 述子之前计算并保存梯度方向和大小，供后续步骤计算时读 取。但这个很合理的 CPU 算法优化流程并不适合 GPU：首 先，GPU 的内存空间有限，额外保存梯度的方向和大小会使 算法的内存占用量增加 1 倍；单独的计算梯度会使整个 GPU 算法增加一个核函数，额外的核函数载入时间也会影响算法 效率。本文算法将计算梯度作为计算特征点方向的一个步骤， 组合在同一个核函数中，这样做的缺点是在计算特征描述子 时还需计算一遍梯度。

CUDA2.4-原理之性能优化及浮点运算

CUDA2.4-原理之性能优化及浮点运算本部分来⾃于《⼤规模并⾏处理器编程实战》第六章、第七章。

打算不再看这本书了，准备看《programming massively parallel processors 2nd》，即它的第⼆版，第⼀版是09年的，第⼆版是13年的，虽说第⼆版可是⾥⾯涉及的是cuda4.0 和5.0，然⽽现在2015年7⽉，cuda都7.0了，正所谓赶速度，完全赶不上啊。

虽然说本书好，不过⼀个不⼩⼼，你费⽼⼤劲做的优化，发现其实新版本的cuda或者硬件完全不需要，果然有关cuda的最好的资料其实还是官⽅⽂档，因为这些完全赶不上速度啊。

⼀、性能优化CUDA kernel函数的执⾏速度很⼤程度上取决于每个设备的资源约束。

⽽且不同的应⽤程序中，不同的约束可能决定并成为限制因素。

在特定的CUDA设备上，可以通过⼀种资源代替另⼀种资源来提⾼英程序的性能。

合理的策略有可能提⾼性能，也可能不起作⽤，所以需要测试，本章说的这些可以⽤来培养程序员对算法的直觉，如何来提⾼整体的性能。

1.1 线程执⾏问题相⽐较前⾯⼏个博⽂，没有过多的讨论每个块中线程的执⾏时间问题。

在本书发售的时候，Nvidia公司是通过对块中的线程进⾏捆绑执⾏的，即执⾏的不是单个线程⽽是⼀个warp（包含32个线程），这样做降低硬件成本，⽽且⼀定程度上优化了存储器访问的服务。

对于划分warp来说，如果是⼀维的，那么对于最后⼀个warp的划分如果不满32个，会将其他块中的线程拉过来补全成32个再执⾏。

如果对于多维线程的块来说，划分warp前会把维度映射成⼀个线性顺序，y 和z 的坐标⼩的放前⾯，⼤的放后⾯。

假如⼀个块有⼆维的线程，那么将所有threadIdx.y是1的线程放在threadIdx.y是0的线程后⾯（注意这⾥是y 不是x，即按照 Fortran语⾔的顺序，前⾯的变化快，后⾯的变化慢），以此类推（这⾥要注意这种访问形式，在后⾯的1.2很有⽤，相当于⼆维的矩阵是转置的，不是正常的那种形式，注意，不过如果将y想象成矩阵的⾏，x想像成矩阵的列，那就没问题了）。

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பைடு நூலகம்
Store-only:
— Also remove the loads
Math-only:
— Remove global memory accesses
— Need to trick the compiler:
Compiler throws away all code that it detects as not contributing to stores Put stores inside conditionals that always evaluate to false
— Source modification
Notes on Visual Profiler
We will use Visual Profiler 4.0 for this talk Most counters are reported per Streaming Multiprocessor (SM)
— These assume fp32 instructions, throughput for other instructions varies
Algorithm analysis:
— Rough estimate of arithmetic to bytes ratio
Code likely uses more instructions and bytes than algorithm analysis suggests:
— From HW point of view
Count bytes moved by the hardware dram_reads, dram_writes
— Incremented by 1 for each 32B access
Glob mem read throughput = (dram_reads)*32B/gputime
Counter values may not be exactly the same for repeated runs
— Threadblocks and warps are scheduled at run-time — So, “two counters being equal” usually means “two counters within a small delta”
See the profiler documentation for more information
Limited by Bandwidth or Arithmetic?
Perfect instructions:bytes ratio for Fermi C2050:
— ~3.6 : 1 (515 Ginst/s / 144 GB/s) with ECC on — ~4.4 : 1 (515 Ginst/s / 120 GB/s) with ECC off
Source Modification and Occupancy
Removing pieces of code is likely to affect register count
— This could increase occupancy, skewing the results — See slide 23 to see how that could affect throughput
Both incremented by 1 per warp “issued” includes replays, “executed” does not
— l2_read_requests, l2_write_requests, l2_read_texture_requests
Incremented by 1 for each 32B access
— Not entire GPU — Exceptions: L2 and DRAM counters
A single run can collect a few counters
— Multiple runs are needed when profiling more counters
Done automatically by the Visual Profiler Have to be done manually using command-line profiler
— Memory bandwidth bound — Instruction throughput bound — Latency bound
— Combination of the above
Measure effective memory/instruction throughput Address the limiters in order of importance
mem math full
Math-bound Good mem-math overlap: latency not a problem (assuming instruction throughput is not low compared to HW theory)
mem math full
Balanced
Make sure to keep the same occupancy
— Check the occupancy with profiler before modifications — After modifications, if necessary add shared memory to match the unmodified kernel’s occupancy
Overview
Identifying performance limiters
Memory optimization
Latency optimization Instruction optimization Register spilling
Memory Throughput Analysis
— Instruction count, memory request/transaction count
Analysis with source modification:
— Memory-only version of the kernel
— Math-only version of the kernel — Examine how these times relate and overlap
— Determine how close to the HW limits the resource is being used — Apply optimizations
Typically an iterative process
Overview
Identifying performance limiters
Compare:
— 32 * instructions_issued * #SM
— The ratio gives instruction/byte
/* 32 = warp size */
— 32B * (l2_read_requests+l2_write_requests+l2_read_texture_requests)
— Instructions for loop control, pointer math, etc. — Address pattern may result in more memory fetches
Analysis with Profiler
Profiler counters:
— instructions_issued, instructions_executed
Memory optimization
Latency optimization Instruction optimization Register spilling
Overview
Identifying performance limiters
Memory optimization
Analysis-Driven Optimizations in CUDA
Peng Wang, Developer Technology, NVIDIA
General Optimization Strategies: Measurement
Find out the limiting factor in kernel performance
Throughput metrics:
— From APP point of view
Count bytes requested by the application gld_8bit, gld_16bit, …, gld_128bit, gst_8bit, etc. SW counters Kernel requested read throughput = (gld_8bit+…+16B*gld_128bit)/gputime
Source Modification for Math-only
__global__ void fwd_3D( ..., int flag) { ... value = temp + coeff * vsq; if( 1 == value * flag ) g_output[out_idx] = value; }
— The two can be different
Scattered/misaligned pattern: not all transaction bytes are utilized