Optimierung des Speichertunings für Intel MIC Architektur

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Optimierung des Speichertunings für Intel MIC Architektur

Inhaltsverzeichnis

  1. Einführung
  2. Grundlagen der Speicherarchitektur
  3. Explizites Offloading
  4. Implizites Offloading
  5. Leistungsoptimierung durch Speichertuning
  6. Seiten mit großer Größe
  7. Parallelität und Überlappung von Kommunikation und Berechnung
  8. Datenlokalität und Ausrichtung
  9. Cache-Optimierung durch Vektorisierung
  10. Gatter- und Streuoperationen

1. Einführung

In diesem Artikel möchten wir uns mit dem Thema Speichertuning und optimierter Nutzung des Hauptspeichers bei der Arbeit mit Coprozessoren beschäftigen. Obwohl Speichertuning ein komplexes Thema ist, werden wir Ihnen einige bewährte Methoden vorstellen, mit denen Sie die Leistung Ihres Codes verbessern können. Wir werden uns sowohl mit explizitem als auch mit implizitem Offloading befassen und diskutieren, wie Sie die Leistung optimieren können, indem Sie große Seiten verwenden. Darüber hinaus betrachten wir die Verbesserung der Datenlokalität und die Ausrichtung von Daten für eine effiziente Vektorisierung. Schließlich werden wir Gatter- und Streuoperationen untersuchen und wie sie die Leistung beeinflussen können.

2. Grundlagen der Speicherarchitektur

Bevor wir uns mit den spezifischen Methoden des Speichertunings befassen, ist es wichtig, die Grundlagen der Speicherarchitektur zu verstehen. In den heutigen Systemen haben wir häufig eine L1- und L2-Cache sowie einen Hauptspeicher (GDDR5). Die Größen dieser Caches variieren je nach System, aber die grundlegende Funktionsweise bleibt gleich. Wir müssen uns auch über die Seitengrößen im Klaren sein, da dies Auswirkungen auf die Leistung haben kann. Die meisten Linux-Systeme unterstützen derzeit 4-KB- und 2-MB-Seiten, und wir werden in diesem Artikel besprechen, wie Sie diese größeren Seiten nutzen können, um die Leistung zu verbessern.

3. Explizites Offloading

Beim expliziten Offloading möchten Sie bestimmte Daten explizit auf den Coprozessor übertragen und dort verarbeiten. Es gibt einige bewährte Methoden, die Sie hier anwenden können, um die Leistung zu optimieren. Zunächst sollten Sie versuchen, Daten auf dem Coprozessor zu belassen, anstatt sie ständig zwischen Host und Coprozessor zu kopieren. Sie können dies erreichen, indem Sie die Gerätenummer des Coprozessors in der Zielklausel angeben. Darüber hinaus sollten Sie wissen, dass die Standardeinstellung für die Datenübertragungsrichtung in die Ziel-Geräte ist, aber Sie können dies mit den Ein- Aus-, Aus- und Aus- Ein-Klauseln steuern. Diese Klauseln geben an, in welche Richtung die Datenübertragung erfolgen soll.

Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Verwendung des no_copy-Modifiers. Wenn Daten bereits auf dem Coprozessor vorhanden sind oder bereits allokiert wurden, können Sie den no_copy-Modifier verwenden, um anzugeben, dass keine Datenübertragung erforderlich ist. Sie können dies auch für statische oder globale Variablen verwenden, um die Daten nur auf dem Coprozessor zu halten. Wichtig ist auch, dass Sie einen Ankerpunkt angeben, an dem Sie auf die globalen Zeiger auf dem Coprozessor zugreifen können. Dies kann z. B. mithilfe einer globalen Struktur geschehen.

4. Implizites Offloading

Beim impliziten Offloading können Sie bestimmte Teile Ihres Codes als offload umschließen und sie auf dem Coprozessor ausführen lassen. Dies ist eine einfachere Methode des Offloadings, erfordert jedoch immer noch einige Optimierungen, um die bestmögliche Leistung zu erzielen. Eine Möglichkeit, die Leistung zu optimieren, besteht darin, asynchrone Offloads zu verwenden und die Kommunikation mit der Synchronisation der Datenübertragung zu überlappen. Sie können auch das Konzept des Double-Bufferings verwenden, um die Datenübertragung während der Verarbeitung fortzusetzen. Dies kann durch das Senden des nächsten Datenblocks erfolgen, sobald der vorherige Block begonnen hat. Durch die gleichzeitige Verarbeitung und Datentransfer maximieren Sie die Nutzung der Systemressourcen.

5. Leistungsoptimierung durch Speichertuning

Beim Speichertuning gibt es verschiedene Aspekte, die Sie berücksichtigen können, um die Leistung Ihrer Anwendung zu verbessern. Ein wichtiger Faktor ist die Datenlokalität. Sie sollten versuchen, Datenstrukturen so anzuordnen, dass sie den Caches optimal nutzen. Dies kann durch das Anpassen der Schleifenreihenfolge und das Reduzieren von Cache-Konflikten erreicht werden. Die Ausrichtung der Daten ist ein weiterer wichtiger Aspekt, insbesondere wenn Sie Vektorisierung nutzen möchten. Sie sollten sicherstellen, dass Ihre Daten korrekt ausgerichtet sind, um die bestmögliche Ausführung auf dem Coprozessor zu gewährleisten.

6. Seiten mit großer Größe

Die Verwendung von Seiten mit großer Größe kann die Leistung verbessern, da Sie weniger Seitenfehler haben und die Übertragungsgeschwindigkeit erhöht wird. Sie sollten wissen, dass dies jedoch zu einer erhöhten Komplexität beim Speichermanagement führt. Sie müssen entscheiden, wie viele Seiten mit großer Größe Ihrem Code zugewiesen werden sollen, da Sie RAM von anderen Anwendungen "stehlen" können. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Seiten mit großer Größe zu verwenden, sowohl für den expliziten als auch für den impliziten Modus.

7. Parallelität und Überlappung von Kommunikation und Berechnung

Die parallele Verarbeitung und Überlappung von Kommunikation und Berechnung kann die Leistung erheblich verbessern. Durch die effiziente Nutzung der Systemressourcen können Sie die Ausführungszeit Ihrer Anwendung verkürzen. Sie sollten Daten parallel übertragen, während auf dem Coprozessor bereits Berechnungen ausgeführt werden. Dies verbessert die Effizienz Ihrer Anwendung und maximiert die Nutzung der Speicherbandbreite.

8. Datenlokalität und Ausrichtung

Die Datenlokalität und Ausrichtung sind wichtige Aspekte des Speichertunings. Indem Sie Ihre Datenlokalität optimieren und sicherstellen, dass Ihre Daten optimal im Speicher angeordnet sind, können Sie die Leistung Ihrer Anwendung erheblich verbessern. Sie sollten Techniken wie Cache-Blocking und Stride-Loops verwenden, um sicherzustellen, dass Ihre Daten möglichst effizient im Cache abgerufen werden können. Darüber hinaus sollten Sie sicherstellen, dass Ihre Daten korrekt ausgerichtet sind, um Vektorisierung zu ermöglichen.

9. Cache-Optimierung durch Vektorisierung

Die Vektorisierung ist eine leistungsstarke Methode, um die Performance Ihrer Anwendung zu verbessern. Indem Sie Ihre Schleifen und Datenstrukturen so gestalten, dass sie die Vektorarchitektur optimal nutzen, können Sie eine signifikante Leistungssteigerung erzielen. Sie sollten sicherstellen, dass Ihre Datenstrukturen richtig ausgerichtet sind, um Vektorisierung zu ermöglichen, und Techniken wie SIMD-Anweisungen verwenden, um effiziente Berechnungen durchzuführen.

10. Gatter- und Streuoperationen

Gatter- und Streuoperationen sind wichtige Mechanismen zur Verarbeitung von Datenstrukturen mit indirektem Zugriff. Diese Operationen können jedoch die Leistung beeinträchtigen, da sie zusätzliche Speicherzugriffe erfordern. Sie sollten Techniken wie Umwandlung von Arrays aus Strukturen in Arrays von Arrays verwenden, um die Leistung zu verbessern. Durch Neuanordnung und Neustrukturierung Ihrer Daten können Sie den Zugriff optimieren und die Leistung maximieren.

In diesem Artikel haben wir verschiedene Ansätze und Techniken zur Leistungsverbesserung beim Speichertuning vorgestellt. Indem Sie die Datenlokalität optimieren, die Ausrichtung anpassen und Techniken wie Vektorisierung verwenden, können Sie die Leistung Ihrer Anwendung erheblich verbessern. Darüber hinaus haben wir Möglichkeiten zur Optimierung der Kommunikation und Berechnung diskutiert und wie Sie Seiten mit großer Größe verwenden können, um die Leistung zu verbessern. Durch die Anwendung dieser Techniken können Sie die maximale Leistung aus Ihrem Code herausholen und eine effiziente Nutzung der Coprozessoren sicherstellen.

Please note that this is a Simplified translation and may require further refinement by a native German speaker.

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