Introduzione al GPU Compu4ng con CUDA. Francesco Caruso

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1 Introduzione al GPU Compu4ng con CUDA Francesco Caruso

2 Contenu4 Come tu>o ebbe inizio: Evoluzione dell HW e del SW per la grafica GPU Compu4ng Introduzione a CUDA 5/13/11 Francesco Caruso 2

3 Evoluzione dell HW e del SW per la grafica 5/13/11 Francesco Caruso 3

4 Discesa verso l HW 5/13/11 Francesco Caruso 4

5 Discesa verso HW Collo di bopglia: rasterizzazione Poligoni pieni Texture mapping Prima generazione (Voodoo3dfx) Supporto rasterizzazione in HW 2 texture per poligono 5/13/11 Francesco Caruso 5

6 Discesa verso HW Collo di bopglia: Trasformazione dei ver4ci Calcolo dell illuminazione Seconda generazione (geforce2) Trasforma4on and Ligh4ng in HW 5/13/11 Francesco Caruso 6

7 Risalita verso il SW 5/13/11 Francesco Caruso 7

8 Risalita verso il SW Terza generazione (geforce3): Programmabilità molto limitata Linguaggio assembler Set istruzioni limitato Mol4 limi4 (accesso alle texture etc) Quarta generazione (geforce4) Maggiore flessibilità di programmazione Linguaggi di alto livello 5/13/11 Francesco Caruso 8

9 Pipeline Programmabile 5/13/11 Francesco Caruso 9

10 Vertex Processor 5/13/11 Francesco Caruso 10

11 Fragment Processor 5/13/11 Francesco Caruso 11

12 GPGPU Compu4ng 5/13/11 Francesco Caruso 12

13 Cos è il GPGPU Computazione di uso generale usando la GPU in applicazioni differen4 dalla grafica 3D La GPU può accelerare alcuni cri4cal path delle applicazioni Algoritmi ad elevato parallelismo sono adap alle cara>eris4che HW della GPU Large Data Arrays SIMD parallelism Applicazioni Visual effects, game physics, image processing Physical modeling, computa4onal engineering, algebra matriciale, etc 5/13/11 Francesco Caruso 13

14 Scenari di applicazione 5/13/11 Francesco Caruso 14

15 Approccio ibrido CPU+GPU L approccio che si è dimostrato più efficace e reddi4zio del GPU compu4ng è quello di usare la GPU come un co- processore demandato alla sola computazione degli algoritmi ad elevato grado di parallelismo. In sostanza si tra>a di usare la CPU per gli algoritmi seriali, coadiuvata dalla GPU per 5/13/11 Francesco Caruso 15

16 Limi4 e vincoli del GPGPU con gli shader Uso delle API grafiche Modi di indirizzamento Dimensioni delle texture Potenzialità degli shader Output limitato Instruc4on Sets Limite di comunicazione Solo tra pixel 5/13/11 Francesco Caruso 16

17 NVIDIA rilascia CUDA Compute Unified Device Architecture Modello di programmazione General Purpose L utente lancia thread batches sulla GPU GPU = co- processore a parallelismo massivo dedicato Sooware Stack Drivers, linguaggi e strumen4 Driver per caricare programmi su GPU Standalone Driver (opmizzato per la computazione) Interfaccia pensata per il compu4ng (graphics free API) DataSharing con OpenGL e DX buffer- objects Ges4one della GPU memory esplicita 5/13/11 Francesco Caruso 17

18 DataStructure per GPGPU Struct Par4cle { float p[3]; float v[3]; float m; }; Typedef vector<par4cle> Par4cleSystem Struct Par4cleSystem { vector<float3> p; vector<float3> v; vector<float> m; }; 5/13/11 Francesco Caruso 18

19 Estensioni C Declspec Global, device, shared,local, constant Keywords threadidx, blockidx Intrinsic syncthreads Run4me API Memory, symbol, execu4on management 5/13/11 Francesco Caruso 19

20 CUDA SDK 5/13/11 Francesco Caruso 20

21 CPU versus GPU CPU Pochi core Cache (L1, L2,..) Solo poca parte della CPU è des4nata al compu4ng (ALU) GPU Principalmente cos4tuita da ALUs (100s, varying per GPU type), con pochi controlli Pochi kb di programmable cache ("shared memory") Su alcune GPU ( Fermi) c è anche la cache 5/13/11 Francesco Caruso 21

22 Archite>ura HW CPU control core core core core cache main memory shared memories GPU alu alu alu alu alu alu alu alu alu alu alu alu alu alu alu alu alu alu alu alu alu alu alu alu alu alu alu alu alu alu control PCI Express global memory GB/sec 5/13/11 Francesco Caruso 22

23 GPU programming model host memcpy-s data in launches kernels on SMs memcpy-s data out grid of thread blocks host global memory memcpy host memory

24 GPU programming model grid of thread blocks global memory thread block SM shared memory 24

25 Thread Hierarchy: griglia di blocchi di thread 5/13/11 Francesco Caruso 25

26 Memory Hierarchy 5/13/11 Francesco Caruso 26

27 Ma allora... Come vengono alloca4 threads / thread- blocks sugli stream mul4processors? Come si sincronizzano e come comunicano i threads? Come viene esplicitato l accesso alla memoria dei singoli thread? Quale thread legge/scrive in una cella di memoria? 5/13/11 Francesco Caruso 27

28 Allocazione dei thread Un blocco di thread può essere allocato su qualsiasi stream mul4processor e I blocchi di thread sono indipenden4, cioè non possono comunicare tra di loro pro: il calcolo può essere eseguito su qualsiasi numero di stream processors contro: maggiore difficoltà di programmazione Più blocchi di thread possono essere schedula4 su un SM se le risorse lo consentono. Mantengono sempre l indipendenza. 28

29 Thread synchroniza4on Solo i thread all interno di un thread block possono essere sincronizza4 _syncthreads() command L host può sincronizzare le chiamate ai kernel Sia esplicitamente mediante cudathreadsynchronize() O implicitamente mediante memcpy()- s

30 Threads ed accesso alla memoria shared memory shared memory shared memory shared memory shared memory shared memory Ogni thread block ha un indice block-index 2D (x,y) all interno della griglia Ogni thread ha un thread-index 3D (p,q,r) all interndo del blocco Quindi ogni thread ha la sua identità (x,y,p,q,r) e sceglie quale cella di memoria accedere (responsabilità del programmatore) 30

31 Conseguenze Nessuna condivisione o sincronizzazione tra thread blocks. Quindi I thread blocks possono essere schedula; in qualsiasi ordine (parallelo or sequenziale) Scalabilità! Un programma può essere eseguito su una GPU con qualsiasi numero di mul;processori, ma: l utente (sviluppatore) ha il compito di suddividere il problema in sohopar; indipenden;

32 Programmare CPU + GPU A livello di CPU host, il programma è sequenziale, con chiamate ai kernel sulla GPU. Una grid è una gerarchia user defined 1D or 2D di thread blocks, ogni blocco con;ene un user definable 1D, 2D or 3D block of threads. La comunicazione via shared memory e la sicnronizzazione (a barriera) è possibile solo all interno di un thread block.

33 Dichiarare le dimensioni di Grid and block Il codice host esegue una kernel call, nella quale sono defini4 le dim di grid e del singolo thread block kernelname<<<griddims, threaddims>>>(params)

34 Variabili Built- in griddim con4ene le dimensioni della griglia.x e.y blockidx con4ene gli indici.x and.y del blocco nella griglia blockdim con4ene le dimensioni del blocco.x,.y e.z threadidx con4ene gli indici.x,.y and.z del thread nel blocco

35 thread ID (row major order) 1D thread block: ID = threadidx.x 2D thread block: ID = threadidx.x + threadidx.y*blockdim.x 3D thread block: ID = threadidx.x + threadidx.y*blockdim.x + threadidx.z*blockdim.x*blockdim.y

36 host: Esempio vecadd1: 1D grid, 1D thread Block vecadd1<<<blockspergrid,threadsperblock>>>(a,b,c); Kernel: global void vecadd1(float* A, float* B, float* C) { int i = blockdim.x * blockidx.x + threadidx.x; C[i]=A[i]+B[i]; }

37 SIMD style All interno di un thread block, I mul;pli di 32 threads formano un warp. Un warp è l unità di esecuzione: viene eseguita un istruzione di un warp, poi 1 instructzione del warp successivo branch divergence : Rami then/else vengono esequi; sequenzialmente Warp differen; li eseguono indipendentemente Evitare branch divergence!

38 memory model: private memory Ogni thread ha una memoria private (o local) viene allocata nei registri (16K registri in un thread block) Se un thread usa piu di 16k registri, la local memory viene collegata alla global memory con gravi cali di performance

39 memory model: shared memory I Threads in un thread block condividono la shared memory (programmable cache). L accesso alla shared memory è piu veloce della global memory, ma più lento dei registri.

40 memory model: global memory TuP i threads possono accedere a tu>e le celle di Global Memory La Global Memory è persistente

41 Coalesced Global memory access La Global Memory è la memoria più lenta Il Coalesced Access migliora le performance; avviene quanto thread (row major order) consecu;vi leggono / scrivono da4 dalla/ alla global memory consecu;vi 16 (half a warp) elemen4 lep/scrip simulaneamente nella memoria globale Cruciale per avere elevate prestazioni

42 Pa>erns per coalesced access Il più semplice access pa>ern: thread consecu4vi accedono a global memory loca4ons consecu4ve. Differen4 versioni di GPU consentono access pa>erns coalescen4 più o meno complica4

43 Pa>erns per coalesced access

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46 mycode.cu NVCC compiler driver int main_data; shared int sdata; Main() { } host hfunc () { int hdata; <<<gfunc(g,b,m)>>>(); } global gfunc() { int gdata; } device dfunc() { int ddata; } Device Only Interface Host Only Compiled by na;ve compiler: gcc, icc, cc int main_data; Main() {} host hfunc () { int hdata; <<<gfunc(g,b,m)>>>(); } Compiled by cudacc compiler shared sdata; global gfunc() { int gdata; } device dfunc() { int ddata; } 5/13/11 Francesco Caruso 46

47 MAIN PROGRAM: Ini4aliza4on Allocate memory on host for input and output Assign random numbers to input array Call host func4on Calculate final output from per- thread output Print result HOST FUNCTION: Allocate memory on device for copy of input and output Copy input to device Set up grid/block Call global function Copy device output to host GLOBAL FUNCTION: Thread scans subset of array elements Call device function to compare with 6 Compute local result DEVICE FUNCTION: Compare current element and 6 Return 1 if same, else 0 5/13/11 Francesco Caruso 47

48 Compute Capability 5/13/11 Francesco Caruso 48

49 Mul4GPU Usare più GPU in parallelo Parallelizzare il codice lato host per ges4re in parallelo le GPU Fron4era del GPU compu4ng Uso congiunto di MPI e/o OpenMP con GPU 5/13/11 Francesco Caruso 49

50 Ulteriori risorse 5/13/11 Francesco Caruso 50

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