在CUDA程序中, 访存优化个人认为是最重要的优化项. 往往kernel会卡在数据传输而不是计算上, 为了最大限度利用GPU的计算能力, 我们需要根据GPU硬件架构对kernel访存进行合理的编写. 这章主要以计算一个tensor的模为例, 来看具体如何优化访存从而提升并行效率. 以下代码都只列举了kernel部分, 省略了host提交kernel的部分...
本次视频介绍了 CUDA 程序中的访存优化方法,重点在于如何通过避免存储体冲突和利用高速缓存来提升程序性能。首先讨论了如何通过重新构建访问模式来避免共享内存中的存储体(Bank)冲突,从而提高并行规约操作的性能。又介绍了如何利用高速缓存来优化全局内存的访问,通过改变数据的读写模式,减少非合并访问,从而提高数据读取的...
自编教材分享:第八章—访存优化(二) 1057 3 视频 先进编译实验室 缓存优化 处理器缓存内部分为一级缓存和二级缓存,以及在多核处理器中常见的三级缓存,其中一级缓存又分为指令缓存和数据缓存两部分。这种结构缓和了处理器与主存之间速度不匹配的矛盾,使存储速度、存储容量与处理器功耗之间的关系相对平衡。 以矩阵...
尽管这次结构体中包含两个float变量,每个线程都需要读取8B的数据,但CUDA仍然可以使用coalescing,只不过同一个warp完成访存需要花费更长的时间。每次的访存大小控制在4Byte、 8Byte、16Byte都可以实现Coalescing。 即便是当访存的需求大小也不满足以上条件时,也有办法可以优化访存。(例如结构体中含有长、宽、高共12Byte的...
如前文所说,XLA在GPU backend上的主要收益来源是对访存密集型算子的自动Op Fusion CodeGen。催生我们做这些尝试的原因是,我们在实际业务中发现,社区XLA在最核心的CodeGen环节还有很大的问题和改进空间。例如下图为一个LayerNorm模块的前向计算子图,手工优化的话,它可以很容易被写成一个CUDA kernel,本应该是很适合编译...
说完了访存优化这个第一性原理之后,接下来扩展,说些具体的优化技巧。当我们在说访存优化的时候,我们具体需要做些什么。总的来说,就是三板斧。一是减少数据搬运,二是减少数据访存延时,三是保证负载均衡。 2.1.减少数据搬运。现代计算架构都是多级存储,需要一级一级地将数据往计算单元上搬。如何减少数据搬运,最主要...
龙芯2F上的访存优化
性能优化篇(1):几种简单的访存优化手段 Author:stormQ Sunday, 10. November 2019 11:36AM 目录 减少不必要的内存引用 按顺序访问数据 按顺序存储同时要访问的数据 减少不必要的内存引用 示例: void poor(const int *src, int n, int *dest) { for (int i = 0; i < n; ++i) { *dest += src[...
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第3章 数据访存优化 在高性能计算中,访存是最重要的性能限制因素。如前所述,微处理器的理论峰值性能和访存带宽存在固有的“不平衡性”。因为很多科学和工程应用程序由需要大量数据传输的基于循环的代码构成,所以相对较低的内存(甚至是硬盘)访存带宽,就会导致片上资源的低效利用和程序性能的降低。