Nvidia CUDA: Parallele Programmierung für leistungsstarke Hardware

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Nvidia CUDA: Parallele Programmierung für leistungsstarke Hardware

Die Grafikkarte ist wahrscheinlich eines der teuersten Teile Ihres PCs und ob Sie damit spielen oder nur grundlegende Textverarbeitung durchführen, es führt Millionen, wenn nicht Billionen, grafische Berechnungen pro Sekunde durch. In den letzten zehn Jahren haben sich Grafikkarten jedoch in ihrem Umfang erweitert und können nun als Geräte für allgemeine Zwecke verwendet werden, um parallelisierbare Berechnungen zu beschleunigen. Aber was bedeutet das alles und wie kann man für diese teuren und leistungsstarken Hardwarekomponenten programmieren?

Beginnen wir zunächst damit, dass wir uns hauptsächlich auf Nvidias Cuda API konzentrieren, da ich persönlich die meiste Erfahrung damit habe und es im Allgemeinen das einfachste, niedrigstufige parallele API ist, mit dem man beginnen kann. Ich möchte es irgendwie als das Python der parallelen Bibliotheken bezeichnen, aber gleichzeitig gibt es definitiv einige Unterschiede. Ich gehe davon aus, dass Sie grundlegende Kenntnisse in C oder C++ haben, wie z.B. das Deklarieren von Variablen, Funktionen, Zeigern und Speicherverwaltung. Den Rest werde ich erklären, da es sich um eine zusätzliche Schicht von Funktionalität und Syntax handelt, die zu Cuda hinzugefügt wird. Lassen Sie uns zuerst einige der konzeptionellen Informationen besprechen, die hilfreich sein werden, wenn wir die Syntax und die Programmstruktur diskutieren.

Beginnen wir mit der Bedeutung des Begriffs "parallelisieren". Die offizielle Definition lautet, speziell ein Programm an die Ausführung auf einem parallelen Verarbeitungssystem anzupassen. Persönlich mag ich diese Definition nicht, da sie den Begriff "parallel" verwendet, um zu beschreiben, was "parallel" bedeutet. In einem mathematischen Sinne verwendet man den Begriff "parallel", um ein Objekt zu beschreiben, das parallel zu einer Linie verläuft und keinen Kreuzungen hat. Ähnlich wie in einem berechnungstechnischen Sinne bedeutet "parallel", zur gleichen Zeit stattzufinden, also nebeneinander auf verschiedenen Schaltkreisen ausgeführt zu werden. Dies ähnelt einem parallelen Schaltkreis, der einfach zwei Zweige an dieselben zwei elektrischen Knoten anschließt. Beide führen verschiedene Ströme aus, abhängig vom Widerstand jedes Zweigs, aber sie haben die gleichen Eingangsspannungen. In diesem Video werden wir zwar nicht über Schaltkreisdesign sprechen, aber bei der Diskussion über parallele Berechnungssysteme bezieht es sich eher auf die elektrische Bedeutung von "parallel" als auf die mathematische Definition aus dem Lehrbuch.

Wenn Sie zum Beispiel zwei Pipelines haben, von denen eine den Speicher manipulieren kann, während die andere arithmetische Berechnungen ausführt, bedeutet dies, dass die Pipelines Parallel ausgeführt werden, anstatt entlang einer einzelnen Pipeline zu laufen, was als serielle Ausführung oder von Computeringenieuren als einstellungsweise Einzelanweisungs- und Einzeldaten oder auch Unified-Execution genannt wird. Ihre CPU ist wahrscheinlich das einfachste Beispiel für eine serielle Berechnungsvorrichtung. Technisch gesehen kann sie Anweisungen parallel berechnen, wenn Sie die Mehrkern-Natur des Chips nutzen und sogar innerhalb eines Kerns, aber für Ihre alltäglichen Programme wird sie eine skalare Ausführung verwenden, es sei denn, Sie schreiben Ihre Software explizit so, dass sie die zusätzliche Hardware nutzt.

Wenn es um ein paralleles Gerät geht, gibt es tatsächlich verschiedene Arten von ihnen, und auch Ihre CPU bietet wahrscheinlich Anweisungen, die parallele Berechnungen ermöglichen. Ihre GPU ist jedoch das verbreitetste Beispiel für ein stark parallelisiertes Hardwareteil und kann entweder einzelne Befehle, mehrere Daten (Single Instruction, Multiple Data oder SIM-D) oder mehrere Befehle, mehrere Daten (Multiple Instruction, Multiple Data oder MIM-D) ausführen. Die Art und Weise, wie aktuelle GPUs arbeiten, besteht im Wesentlichen aus riesigen SIM-D-Engines, die unterteilt sind, um eine MIM-D-Ausführung auf Hardwareebene zu ermöglichen. In Nvidia-GPUs gibt es SIM-D-Blöcke namens "Warps", die 32x4 breite FPUs (Floating-Point-Einheiten) und ALUs (Arithmetic Logic Units) enthalten, während in Ampere und Ada 64 FPUs und 32 ALUs vorhanden sind. Jeder Cuda-Kern ist ein einzelner 4-Byte-breiter Datenpfad innerhalb des SIM-D-Blocks, was bedeutet, dass innerhalb eines Ampere-Warps 64 Gleitkomma- oder 32 Ganzzahlen und 32 INs (Integer) pro arithmetischer Konstruktion verarbeitet werden können. Dies steht im Gegensatz zur modernen CPU, bei der Sie je nach verwendeter Befehlssatzarchitektur zwischen 1 und 16 Gleitkommazahlen oder Ganzzahlen pro Anweisung verarbeiten können.

AMD-GPUs funktionieren fast identisch, jedoch ist das SIM-D in diesen GPUs etwas breiter und arbeitet stattdessen auf der Ebene einer Recheneinheit anstelle eines Subsystems innerhalb des Berechnungsblocks. Diese feinere Steuerung der SIM-D-Berechnungen ermöglicht einen besseren MIM-D-Ausführungspfad. Während ein CPU-Kern eine Operation nur auf einem einzigen Datenpunkt gleichzeitig durchführen kann, kann ein GPU-"Kern" eine Operation gleichzeitig auf 32 Datenpunkten durchführen. Dies bietet den Vorteil, dass Arrays verarbeitet werden können. Es bedeutet jedoch auch, dass die Implementierung von bedingten Anweisungen in einem Kernel die Programmausführung verlangsamen kann. Beachten Sie dabei, dass GPUs über keine umfassende Hardware für die Vorhersage von bedingten Anweisungen verfügen. Stattdessen müssen sie die Operationen anpassen und über verschiedene Zyklen ausführen.

Dies bedeutet, dass die echte MIM-D-Ausführung in modernen GPUs im Grunde genommen nur eine Unterteilung der Ausführung ist, um einen MIM-D-Datenfluss zu ermöglichen. Wenn Sie Ihre Software jedoch so schreiben, dass unterschiedliche Operationen nicht gleichzeitig ausgeführt werden, sind die Vorteile dieser Hardware-Designmethode deutlich erkennbar, wenn Sie die Hardware-Szene in den letzten 10 Jahren verfolgt haben. Schließlich handelt es sich hierbei um Grafikkarten, und in Shadern werden keine bedingten Anweisungen verwendet, sondern eher repetitive einfache Operationen.

Abgesehen von den Shadern verfügt Ihre GPU über viele andere Hardwarekomponenten, die für die Rasterisierung und Texturierung von 3D-Welten erforderlich sind. In diesem Video werden wir uns jedoch hauptsächlich auf die GPU als allgemeines Compute-Gerät konzentrieren. Jetzt, da alle Hardware-bezogenen Themen behandelt wurden, tauchen wir in die Syntax ein und erkunden, wie ein Cuda-Programm aussieht und strukturiert ist.

Um zu beginnen, müssen Sie das Cuda-Toolkit installieren. In diesem Video werden wir Version 12 verwenden, die die neuen Anweisungen und Funktionen von Ampere und Ada enthält, und es in Visual Studio 2022 integrieren. Ein Link zum Herunterladen dieser Version des Cuda-Toolkits finden Sie in der Beschreibung unten, und es ist ziemlich einfach. Sobald Sie das Paket heruntergeladen und entpackt haben, können Sie ein neues Cuda-Runtime-Projekt erstellen, und es sollte Ihnen eine Standarddatei mit der Hauptfunktion, einer Hilfsfunktion und einem Kernel geben.

Diese Datei ist ein guter Ausgangspunkt zum Erkunden, da sie alle Funktionen und den Code enthält, der bewährte Vorgehensweisen für das Erlernen von Cuda darstellt. Normalerweise lösche ich jedoch diese Standarddatei, wenn ich ein Projekt erstelle, und ersetze sie durch meine eigene Dateistruktur, die theoretisch alles sein kann, was Sie möchten. Was die einzufügenden Dateien betrifft, müssen Sie nur eine "include"-Anweisung für diese beiden Dateien verwenden: "cuderuntime.h" und "devicelaunchparameters.h". Diese beiden Dateien sind die Cuda-Runtime-Funktionen und die Syntaxänderungen, die verwendet werden, um GPU-Funktionen, sogenannte Kernel, auszuführen.

Ein einfacher Header für ein Cuda-Projekt würde beispielsweise folgendermaßen aussehen:

#include <cuda_runtime.h>
#include <device_launch_parameters.h>
#include <vector>
#include <iostream>
#include <string>

inline void safe_call(cudaError_t error, const std::string& message) {
    if (error != cudaSuccess) {
        std::cout << message << ": " << cudaGetErrorString(error) << std::endl;
        std::exit(-1);
    }
}

__global__ void dot_product(float3* input1, float3* input2, float* output) {
    const int index = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;
    output[index] = input1[index].x * input2[index].x + input1[index].y * input2[index].y + input1[index].z * input2[index].z;
}

Die erste Funktion safe_call wird verwendet, um Fehler bei Cuda-API-Aufrufen zu überprüfen und eine Fehlermeldung auf der Konsole auszugeben. Sie ist unglaublich hilfreich, wenn Ihr Programm nicht wie erwartet funktioniert und Sie nicht wissen, wo Sie nach Problemen suchen sollen.

And now, let's dive into the actual function declarations and the structure of a Cuda program. In the header file of your project, you would have declarations for the actual Cuda kernels. Kernels are denoted by the __global__ tag immediately before declaring the kernel. It's important to keep in mind a few things about kernels.

  1. They always have a void return type, unlike shaders in DirectX 12 or OpenGL, which use pointers passed to them to store the values that should be returned. For example, in the first kernel declaration, we have a dot_product function that takes two float3 pointers (which are just arrays of 3D vectors) and stores the resulting scalars in a third float array. The const keyword before the float3 pointer indicates that the memory is intended to be read-only.

  2. Cuda kernel calls only support C language features. This means that std::vector doesn't work with kernels, although there is the thrust::vector library available. It also means that things like iterators cannot be accessed, and regular object-oriented programming is more difficult since you need to deep copy everything from the host to the device.

  3. There is a distinction between the host (CPU) and the device (GPU) in Cuda programming. Functions written for the host cannot be run on the device, and functions written for the device cannot be run on the host. Your main function would usually include a call to cudaSetDevice to choose which device you want to run your code on. Most users only have a single GPU, so you would usually pass 0 as the device parameter. However, if you have multiple cards and want to pick one over the other, you can pass other integer values as well.

Once you have everything set up, your program should compile. You can STRING multiple kernel calls together to see your GPU working hard. Just make sure to synchronize the device before accessing the results of the kernel calls. To do this, you can use a cudaDeviceSynchronize call. After that, you can copy the data you want back from the device into host memory using another cudaMemcpy call, this time setting the enumeration to cudaMemcpyDeviceToHost. Don't forget to free your variables when you're done using cudaFree.

Overall, Cuda is an interesting way to write programs and achieve performance gains. It incorporates many scalar techniques and syntax of C and C++, but in a Novel way that allows for massively parallel execution. However, not all tasks can be effectively parallelized on a GPU, so it's important to choose the right approach for the problem at HAND. Whether you're accelerating image processing algorithms or performing complex computations, Cuda can be a powerful tool for achieving higher performance.

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