Heath's Blog

针对CUDA的GPU架构知识与性能对比

     5年前将《GPU Gems 2》中的“Octree Textures on the GPU”用到了论文的实时纹理创作一节，那时候CUDA才刚出生，OpenCL应该还在规范阶段，所以将GPU用于加速和通用计算的成熟方法还是compution by texturing。至于同样的计算量在CPU和GPU上跑，性能到底提升多少，也没有做过对比实验。周末翻了下《CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPU Programming》，基本掌握了用CUDA编写GPU思想和语法，比起将数据做为纹理、Shader写算法来，进步了不少：1）开发人员不需要熟悉渲染管线及图形API；2）不用花时间去搭建DX或者OpenGL的框架；3）Host与Device代码混编；4）不必采用Hacking思想处理包装成纹理的数据；5）可指定参与计算的线程数。有了如此方便的编程环境，就随手来做一下对比吧，这个例子来自《CUDA by Example》的4.2.2生成Julia集。

     测试代码需要做一些调整，才能更好地体现出GPU的平行计算优势，这其中牵涉到支持CUDA的GPU架构知识，在这里做一下梳理。

     在Nvidia推出Fermi架构之前，支持CUDA的Nvidia显示芯片都是由多个Streaming Multiprocessor（简称SM）组成，每个SM包含了八个Stream Processor（简称SP），每四个SP组成一个组，也就是说SM实际上可以看成包含两组4D的SIMD处理器。此外，每个SM还包含Register、share memory、texture cache以及constant cache。在执行 CUDA 程序的时候，每个SM对应一个 block，而每个SP就是对应一个 thread。虽然一个SM只有八个SP，但是由于SP进行各种运算都有延迟，更不用提内存存取的延迟了，因此 CUDA 在执行程序的时候，实际是以 warp 为单位。目前的支持CUDA显卡，一个 warp 里面有32个 threads，分成两组16 threads的half-warp。由于SP的运算至少有4个时钟周期的延迟，因此对一个4D的SP来说，一次至少执行16个 threads(即 half-warp)才能有效覆盖掉各种运算的延迟[1]。

图 1

     在GeForce GTX 400系列上，Nvidia采用了全新的Fermi架构[2]，之后的显卡的Compute Capability也从1.3跃升至2.0。SP改名为CUDA Core，提升到了32个/SM[3]。图2为Fermi核心演变，从GF104和由其发展起来的GF114、GF106、GF108的CUDA Core都上升到了48个/SM，支持2.1的Compute Capability，而GF100和GF110依旧是32个。最新基于Kepler架构的GeForce GTX 680支持3.0的Compute Capability，CUDA Core数量达到了192个/SM。

图 2

     由于测试平台采用的是GTX 560 Ti，所以需要分析一下它的架构。GTX 560 Ti由8个SM组成，下图中，左边是从程序获取的设备属性，右边为单个SM内部结构示例图。可以看到，GTX 560 Ti的每个SM配备了两个Warp调度器，因此每个周期对两个包含32个线程的Warp进行分发。另外，对于一个二维图像，为kernel指定2D的grid和block可使代码更加直观。为此，block采用（16,16），总共分配256个（64*4）threads在一个SM上执行，如果需要产生1024*1024的Julia分形图，则需要grid为（64,64）。

图 3

     测试平台为：

     测试代码说明：

     1）代码分为CPU实现和CUDA实现；

     2）均采用CPU计时方法；

     3）只针对计算部分测试，不包括内存分配、传输以及文件写入；

     下面列出main函数代码，左边为CPU实现，右边为CUDA实现，均编译为release版本。

     测试结论：CPU版本耗时244ms，CUDA版本耗时2.1087ms。这可是100倍的效率提升啊。不过CPU版本没有经过多核优化，所以这样这样对比实在不公平，但这却凸显出CUDA C将并行思想融入语言规则的优势。

     在惊讶GPU用作通用计算的执行效率时，别忘了它还是有诸多应用上的问题：

     1)初始化耗时，需要在显存分配空间，然后将数据从内存copy到显存；
     2)数据量受GPU显存限制；
     3)对本身就需要GPU参与运算的程序，如：3D游戏，通用计算会争夺GPU资源，如果做平衡？
     4)计算数据之间的不相关性限制了GPU通用计算的应用范围；

     5)CPU算法到适合GPU架构算法的移植；

     最后，GPU硬件设计本身就已经决定了它的强项是密集数据处理（如：科学计算、医疗图像处理），在逻辑处理方面还是CPU的天下，所以它们是互补的，只会有整合而非替代的趋势。

[1] http://www2.kimicat.com/gpu%E7%9A%84%E7%A1%AC%E9%AB%94%E6%9E%B6%E6%A7%8B

[2] http://www.chip.cn/index.php?option=com_content&view=article&id=2857:geforce-gtx-400-gpu&catid=7:test-technology&Itemid=15

[3] http://www.geeks3d.com/20100606/gpu-computing-nvidia-cuda-compute-capability-comparative-table

[4] http://www.expreview.com/13590-2.html

[5] http://en.wikipedia.org/wiki/CUDA

posted on 2012-11-27 23:13 Heath 阅读(3747) 评论(4)  编辑 收藏 引用 所属分类: Graphics Programming