GPU 编程的优化技术

图形处理单元 (GPU) 已成为高性能计算任务的重要组成部分，从人工智能和深度学习到临床模拟和游戏。虽然 GPU 提供卓越的并行处理能力，但要实现最佳性能需要高效的编程策略。本文探讨了 GPU 编程的关键优化策略，帮助开发人员最大限度地提高计算效率。

了解 GPU 架构

要优化 GPU 应用程序，了解 GPU 架构至关重要。与拥有少量针对顺序处理优化的强大核心的 CPU 不同，GPU 拥有数千个更小、更简单的核心，专为并行执行而设计。关键的架构组件包括：

• 流式多处理器 (SM)：处理多个线程的并行执行。
• 全局内存：GPU 上最大但最慢的内存空间。
• 共享内存：线程块内线程之间共享的更快片上内存。
• 寄存器：最快的内存，分配给单独的线程。

图形处理单元 (GPU) 已成为高性能计算任务的关键，从人工智能和深度学习到临床模拟和游戏。虽然 GPU 提供卓越的并行处理能力，但要实现最佳性能需要高效的编程策略。本文探讨了 GPU 编程的关键优化技术，帮助开发人员最大限度地提高计算效率。

流式多处理器 (SM)

流式多处理器 (SM) 是现代 GPU 中的基本处理单元。每个 SM 都包含多个 CUDA 核心、寄存器和内存设备，从而实现高效的并行执行。

SM 的主要组件

• CUDA 核心：这些是执行算术和逻辑运算的基本执行单元。
• Warp 调度器：控制 warps（32 个线程的组）的执行，确保高吞吐量。
• 寄存器：每个 SM 都有一个专用的寄存器文件来存储线程本地数据。
• 共享内存：线程块内所有线程都可以访问的快速片上内存。
• L1 缓存和纹理单元：针对特定工作负载优化内存访问速度。

张量核心（在新版 GPU 上）：专为 矩阵 乘法设计的专用核心，对深度学习任务至关重要。

SM 如何并行执行

1. GPU 在多个 SM 上调度数千个线程。
2. 每个 SM 独立执行线程块，最大限度地提高并行性。
3. warp 调度器根据可用资源选择要执行的 warp，减少空闲时间。Warp 和线程执行：GPU 以称为 warp 的组（通常每个 warp 32 个线程）执行线程。warp 中的所有线程同时执行相同的指令，因此 warp 效率对性能至关重要。

全局内存

全局内存是 GPU 上最大、最灵活的内存空间，但它也是最慢的。优化其利用率对于实现高性能 GPU 应用程序至关重要。

全局内存的主要特性

• 所有线程都可访问：不同线程块中的任何线程都可以读取或写入全局内存。
• 高延迟（约 400-600 个时钟周期）：访问全局内存比共享内存或寄存器花费的时间显著更长。
• 大容量：全局内存通常为数 GB，使其成为大型数据集的主要存储空间。
• 驻留在 DRAM 中：与片上共享内存不同，全局内存存在于 GPU 的外部 DRAM 中，导致访问速度较慢。

优化全局内存访问

由于全局内存访问速度慢，以下策略有助于提高性能：

内存合并

• 线程应该访问连续的内存地址，以利用内存突发并减少内存事务。
• 正确对齐数据结构，以便相邻线程读取相邻内存位置。

最小化内存传输

• 尽可能使用共享内存和寄存器，减少对全局内存不必要的读/写。
• 对于经常访问的只读数据，使用纹理和常量内存。

使用高效的数据布局： 结构数组 (SoA) 布局通常优于数组结构 (AoS) 布局，因为它允许合并访问模式。

使用异步内存传输

• CUDA 流允许内存传输与计算重叠，减少 GPU 空闲时间。
• 固定内存（页锁定内存）：提高 CPU 和 GPU 之间的数据传输速度。

利用缓存（L1/L2 缓存）： 现代 GPU 使用 L1 和 L2 缓存来加速内存访问。优化数据局部性可以显著提高性能。

共享内存

共享内存是线程块内所有线程共享的高速片上内存空间。与驻留在 DRAM 中且访问延迟高的全局内存不同，共享内存显著更快，可用于优化数据访问模式，减少全局内存带宽利用率。

共享内存的主要特性

• 比全局内存更快的访问速度 – 由于共享内存位于片上，因此其延迟要低得多（比全局内存快约 100 倍）。
• 有限的大小 – 通常每个流式多处理器 (SM) 为 48 KB 到 164 KB，具体取决于 GPU 版本。
• 线程块范围 – 只有同一块内的线程才能访问该块的共享内存。不同块中的线程无法访问彼此的共享内存。
• 手动管理 – 与缓存不同，共享内存必须由程序员显式分配和管理。

共享内存的工作原理

1. 每个线程块都有自己的私有共享内存区域。
2. 同一块内的线程协同加载和共享数据，减少对慢速全局内存的冗余访问。
3. 存储在共享内存中的数据在线程块的生命周期内持续存在。

优化共享内存使用

最小化银行冲突

• 共享内存分为多个银行，多个线程同时访问同一个银行会导致银行冲突，从而导致串行访问。
• 为了避免冲突，必须仔细设计步长访问模式，通常使用填充技术。

将共享内存用于数据重用

将经常使用的数据从全局内存加载到共享内存中，以最大程度地减少对慢速全局内存的访问。

这在模板计算、矩阵乘法和排序算法中特别有用。

将共享内存用于同步

由于块中的所有线程共享相同的内存，因此共享内存可用于通过 __syncthreads() 同步数据处理。

为不同用途划分共享内存

• 现代 GPU 允许配置共享内存以平衡共享内存和 L1 缓存。
• 根据工作负载，调整此平衡可以提高整体性能。寄存器：最快的内存，分配给单个线程，对于临时变量存储至关重要。

GPU 架构中的 L1/L2 缓存

高效的内存访问是优化 GPU 性能的关键因素。由于全局内存访问速度慢，GPU 使用 L1 和 L2 缓存来减少延迟并提高吞吐量。这些缓存充当全局内存和处理核心之间的中间存储，确保经常访问的数据更快可用。正确利用缓存机制可以显著提高 GPU 性能，尤其是在内存密集型应用程序中。

L1 缓存：快速、每个 SM 存储

L1 缓存是位于每个流式多处理器 (SM) 内的低延迟内存单元。这意味着每个 SM 都有自己的私有 L1 缓存，这有助于加速在该 SM 内运行的线程的内存访问。L1 缓存主要用于缓存全局内存访问、本地内存（寄存器溢出）和共享内存（如果相应配置）。

L1 缓存大小因 GPU 架构而异，每个 SM 通常为 24 KB 到 128 KB。某些 NVIDIA GPU 允许动态划分 L1 缓存和共享内存，以根据工作负载要求优化性能。如果应用程序需要频繁访问小范围局部数据，将更多内存配置为 L1 缓存而不是共享内存可以提高效率。

L1 缓存的一个主要优势是它能够减少全局内存访问的数量。由于全局内存访问速度慢（数百个时钟周期），将经常使用的数据存储在 L1 缓存中可以显著提高性能。然而，L1 缓存的有效性取决于数据在单个线程块内的重用程度，因为 L1 仅限于一个 SM。

L2 缓存：所有 SM 共享

与每个 SM 私有的 L1 缓存不同，L2 缓存是 GPU 内所有 SM 共享的全局缓存。L2 缓存充当全局内存和 L1 缓存之间的中介，减少内存带宽压力并提高数据局部性。

L2 缓存的大小因 GPU 而异，通常从 512 KB 到 6 MB。高端 GPU（例如，NVIDIA Ampere 和 Ada Lovelace 架构）往往具有更大的 L2 缓存，以更好地适应内存密集型工作负载，例如深度学习、光线追踪和高分辨率图形渲染。

L2 缓存的关键优势之一是减少冗余内存事务。如果多个 SM 需要相同的数据，它们可以从 L2 缓存中检索数据，而不是从慢速全局内存中获取数据，这会显著加快速度。这提高了内存一致性并防止了带宽瓶颈，特别是在多个 SM 访问共享数据结构的工作负载中。

使用缓存优化 GPU 性能

为了充分利用 L1 和 L2 缓存，开发人员需要关注内存访问模式，以最大限度地提高缓存效率。以下是一些最佳优化实践：

改善数据局部性

组织内存访问，使同一 warp 内的线程访问连续的内存地址。

这确保了缓存行得到充分利用，减少了缓存未命中。

最小化缓存抖动

• 避免过度的随机全局内存访问，因为这可能导致频繁的缓存逐出。
• 优化数据结构（例如，使用结构数组 (SoA) 而不是数组结构 (AoS)）可以帮助减少缓存效率低下。

必要时利用共享内存

虽然缓存可以提高性能，但在线程块内数据重用率很高的情况下，共享内存（手动管理）甚至可能更有效。

使用 L2 缓存减少全局内存

具有高全局内存带宽要求（例如，矩阵乘法、FFT、深度学习内核）的算法可以受益于优化的 L2 缓存使用，以存储经常访问的数据。

了解 GPU 特定的缓存配置

一些现代 GPU 允许开发人员通过 CUDA API 调整 L1/L2 缓存行为，平衡缓存性能和共享内存分配。

常量内存：针对所有线程共享的常用只读数据进行了优化。

纹理和表面内存：专为图像处理等特定工作负载设计的专用只读内存区域。

指令流水线：GPU 利用流水线通过同时执行不同流水线阶段的多个指令来提高吞吐量。

GPU 编程中的内存优化

内存优化对于高性能 GPU 计算至关重要。由于全局内存访问速度慢，优化内存使用可确保 GPU 将更多时间用于计算，而不是等待数据传输。高效的内存管理可提高深度学习、图形渲染和科学模拟等应用程序的吞吐量、执行速度和整体效率。

了解 GPU 内存层次结构

GPU 具有分层内存结构，其中不同内存类型在速度、范围和访问规则方面有所不同。在最快的级别，寄存器是每个线程的，用于存储临时值。位于每个流式多处理器 (SM) 内的共享内存速度快，允许线程块高效地共享数据。L1 缓存也是每个 SM 的，通过缓存经常访问的全局内存来提高内存局部性。L2 缓存是所有 SM 共享的，作为慢速全局内存和快速片上存储之间的中介。最后，全局内存提供巨大的存储容量，但延迟高，因此最大程度地减少不必要的访问至关重要。其他专门的内存类型，如常量内存和纹理内存，可优化特定工作负载的访问模式。

最小化全局内存访问

由于全局内存访问需要数百个时钟周期，因此应尽可能最小化。一种强大的技术是内存合并，它确保 warp 中的线程访问连续的内存地址。这允许将内存事务组合成更少的请求，从而显著提高性能。另一种技术是使用共享内存作为缓存，每个线程块加载一次数据，而不是重复从全局内存中获取。此外，应通过确保多个线程有效地重用相同数据来避免冗余读取。

优化共享内存使用

共享内存比全局内存快得多，但其有限的大小需要仔细分配。最大的挑战之一是银行冲突，当多个线程尝试同时访问同一个内存银行时会发生银行冲突，导致串行化延迟。为了避免这种情况，可以使用填充技术将数据分布到不同的银行。共享内存特别适用于数据重用，例如在矩阵乘法中，可以加载一次数据块并由同一块内的不同线程多次使用。

高效寄存器使用

寄存器是 GPU 上最快的内存形式，但每个线程都有限。如果内核使用过多的寄存器，编译器可能会将额外的数据溢出到本地内存中，而本地内存实际上存储在慢速全局内存中。这会降低性能并增加内存延迟。为了防止寄存器溢出，开发人员应监控每个线程的寄存器使用情况，并调整内核配置以最大化 GPU 占用率。减少不必要的寄存器使用可以允许更多线程同时执行，从而提高并行效率。

使用异步内存传输

CPU 和 GPU 之间的内存传输如果处理不当可能会成为瓶颈。一种优化是使用 CUDA 流将内存传输与计算重叠，允许 GPU 在传输新数据的同时处理数据。另一种方法是使用固定内存，也称为页锁定内存，它允许主机和设备之间进行更快的传输。这些策略对于实时应用程序和深度学习工作负载至关重要，在这些工作负载中，需要有效地移动大量数据。

利用常量内存和纹理内存

对于不经常更改的只读数据，常量内存是一个很好的优化。由于常量内存是缓存的，所有线程都可以有效地访问相同的值，而无需冗余的全局内存读取。另一方面，纹理内存针对空间局部性进行了优化，适用于图像处理和插值任务。使用这些专用内存类型可以显著提高频繁访问常量数据集的应用程序的性能。

优化的全局内存访问示例

考虑一个矩阵乘法内核，其中每个线程通过从全局内存加载数据来计算输出矩阵元素。在幼稚的实现中，每个线程重复获取相同的数据，导致内存访问效率低下。更好的方法是使用共享内存，其中线程在块内协同加载和共享数据，从而最大限度地减少冗余的全局内存访问。这种方法显著提高了内存带宽利用率和执行速度。

性能分析和调试

性能分析和调试对于优化 GPU 应用程序和确保正确性至关重要。性能分析有助于识别性能瓶颈，而调试允许开发人员捕获内存冲突和竞争条件等错误。

GPU 性能分析

性能分析有助于分析内核执行时间、内存访问效率和计算利用率。NVIDIA Nsight Systems 等工具提供 CPU-GPU 交互的概览，而 Nsight Compute 提供详细的内核性能指标。通过性能分析，开发人员可以优化内存访问模式、减少执行停顿并提高 GPU 占用率。

GPU 应用程序调试

由于大规模并行性，GPU 应用程序的调试比 CPU 调试更复杂。CUDA-GDB、Nsight Debugger 和 Memcheck 等工具可帮助检测内存错误、竞争条件和越界访问。Printf 调试、检查内核输出和使用设备端断言等策略有助于查找逻辑错误。

结论

GPU 编程提供了巨大的计算能力，但有效的优化策略对于充分利用这种潜力至关重要。通过关注内存访问模式、高效线程处理、计算技术和性能分析工具，开发人员可以显著提高其应用程序的 GPU 性能。随着 GPU 硬件和软件的不断改进，紧跟最佳实践将确保在高性能计算环境中实现最佳执行。