Optimisation de la mémoire avec l'architecture Intel MIC

Table des matières

1. Introduction
2. Comprendre la nature de la mémoire distribuée
3. Les meilleures pratiques pour optimiser la mémoire basée sur le code
4. Les modèles d'offload explicite et implicite
   1. L'offload explicite
      • Précisions sur le transfert de données
      • Optimisation avec les clauses in, out et in out
      • Utilisation de l'optimisation du nombre de Threads avec la clause in
   2. L'offload implicite
      • Transfert asynchrone des données
      • L'importance de l'alignement des données
5. La hiérarchie de la mémoire
   1. Les caches L1 et L2
   2. La mémoire GDDR5
   3. L'utilité des pages de 4k et de 2 mégaoctets
   4. Utiliser les pages larges pour optimiser les transferts de données
6. L'optimisation de la localité des données
   1. Les problèmes de localité dans les grilles irrégulières
   2. L'importance de l'alignement des données pour la vectorisation
   3. La gestion des opérations de collecte et de diffusion
   4. La réorganisation des structures de données pour améliorer la localité
7. Conclusion

Introduction

L'optimisation de la mémoire est un aspect essentiel de la programmation d'applications hautement performantes, en particulier lors de l'utilisation de coprocesseurs tels que le Mic Xeon Phi d'Intel. Dans cet article, nous aborderons les meilleures pratiques pour optimiser la mémoire basée sur le code, en mettant l'accent sur les modèles d'offload explicite et implicite. Nous discuterons également de la hiérarchie de la mémoire et de l'importance de l'alignement des données. Enfin, nous explorerons des techniques d'optimisation de la localité des données telles que la vectorisation et la gestion des opérations de collecte et de diffusion.

Comprendre la nature de la mémoire distribuée

Avant de plonger dans les meilleures pratiques pour optimiser la mémoire basée sur le code, il est important de comprendre la nature de la mémoire distribuée. Lorsque nous travaillons avec un coprocesseur tel que le Mic Xeon Phi, la mémoire est partagée entre l'hôte et le coprocesseur. Cela signifie que nous devons effectuer des transferts de données entre l'hôte et le coprocesseur pour exécuter des calculs sur le coprocesseur. Ces transferts de données peuvent être coûteux en termes de performances, donc il est important de les optimiser autant que possible.

Les meilleures pratiques pour optimiser la mémoire basée sur le code

Maintenant que nous comprenons la nature de la mémoire distribuée, parlons des meilleures pratiques pour optimiser la mémoire basée sur le code. Ces pratiques peuvent être appliquées à la fois à l'offload explicite et à l'offload implicite.

L'offload explicite

Lorsque nous utilisons l'offload explicite, nous devons prendre en compte les transferts de données entre l'hôte et le coprocesseur. Voici quelques pratiques recommandées pour optimiser ces transferts :

1. Utilisez les clauses in, out et in out pour spécifier la direction des transferts de données. Par défaut, la clause in out est utilisée, ce qui signifie que les données sont transférées de l'hôte vers le coprocesseur avant d'être utilisées, puis copiées à nouveau vers l'hôte après utilisation. Cependant, si vous savez que certaines données ne seront utilisées qu'à partir du coprocesseur, utilisez la clause in pour éviter les transferts de données inutiles.

2. Spécifiez le nombre de threads sur le coprocesseur avec la clause num threads. Cela permet d'optimiser les performances en ajustant le nombre de threads en fonction des caractéristiques du problème et des ressources disponibles sur le coprocesseur.

3. Utilisez la directive pragma offload pour spécifier le coprocesseur cible pour l'offload. Cela permet d'assurer que les transferts de données se Font toujours sur le même coprocesseur, ce qui peut améliorer les performances en évitant les transferts inutiles entre les coprocesseurs.

L'offload implicite

L'offload implicite est une autre approche pour optimiser la mémoire basée sur le code. Avec l'offload implicite, les transferts de données entre l'hôte et le coprocesseur sont gérés de manière asynchrone, ce qui permet de maximiser l'utilisation des ressources du système. Voici quelques pratiques recommandées pour optimiser l'offload implicite :

1. Utilisez l'alignement des données pour améliorer les performances de la vectorisation. L'alignement des données signifie que les données doivent être stockées à des adresses multiples de la taille du vecteur. Cela permet d'optimiser l'utilisation des registres vectoriels et d'améliorer les performances de calcul.

2. Exploitez la localité des données en réorganisant les structures de données pour améliorer la localité spatiale et temporelle. Par exemple, si vous travaillez avec une image RGB, il peut être plus efficace de stocker les tableaux de rouge, de Vert et de bleu séparément plutôt que sous forme de structures de pixels.

3. Utilisez des opérations de collecte et de diffusion pour regrouper les données nécessaires pour les calculs sur le coprocesseur. Cela peut réduire les transferts de données inutiles et améliorer les performances en évitant les accès mémoire excessifs.

La hiérarchie de la mémoire

La hiérarchie de la mémoire est un autre aspect important de l'optimisation de la mémoire. La hiérarchie de la mémoire se Compose de différents niveaux de cache et de la mémoire principale, chacun offrant des performances différentes. Voici quelques points clés à retenir sur la hiérarchie de la mémoire :

1. Les caches L1 et L2 sont des niveaux de cache situés plus près du processeur. Ils offrent des temps d'accès plus rapides mais une capacité de stockage limitée. Il est donc important de maximiser l'utilisation de ces caches en utilisant des techniques telles que la localité des données et la vectorisation.

2. La mémoire GDDR5 est la mémoire principale utilisée sur les systèmes modernes. Elle offre une capacité plus importante mais des temps d'accès plus lents. Il est essentiel de minimiser les accès à la mémoire principale en optimisant les transferts de données et en utilisant des techniques de localité des données.

3. Les pages de 4k et de 2 mégaoctets sont des tailles de pages couramment utilisées dans les systèmes actuels. Les pages plus grandes (2 mégaoctets) peuvent offrir des performances améliorées en réduisant le nombre de pages nécessaires pour accéder à de grandes quantités de données. Cependant, il est important de prendre en compte les implications en termes de fragmentation de la mémoire et de transferts de données.

4. Utilisez les techniques de gestion des pages pour optimiser les transferts de données. Par exemple, vous pouvez spécifier la taille des pages à utiliser à l'Aide de la directive huge TLB pour optimiser les accès à la mémoire.

L'optimisation de la localité des données

L'optimisation de la localité des données est un aspect clé de l'optimisation de la mémoire. Voici quelques techniques d'optimisation de la localité des données :

1. L'alignement des données est essentiel pour maximiser les performances de la vectorisation. Assurez-vous que vos données sont correctement alignées sur les frontières vectorielles pour maximiser l'utilisation des registres vectoriels.

2. Réorganisez les structures de données pour maximiser la localité spatiale et temporelle. Par exemple, vous pouvez stocker les données contiguës dans la mémoire pour améliorer l'accès aux données et minimiser les temps d'accès à la mémoire.

3. Utilisez des techniques d'optimisation spécifiques telles que la réduction des transferts de données inutiles et l'utilisation de techniques de pré-chargement pour améliorer les performances.

4. Minimisez les accès à la mémoire principale en utilisant des caches plus petits et plus rapides pour stocker les données fréquemment utilisées.

Conclusion

L'optimisation de la mémoire est un aspect essentiel de la programmation d'applications hautement performantes. En comprenant la nature de la mémoire distribuée et en appliquant les meilleures pratiques pour optimiser la mémoire basée sur le code, vous pouvez améliorer significativement les performances de vos applications. Que vous utilisiez l'offload explicite ou implicite, la hiérarchie de la mémoire et l'optimisation de la localité des données sont des facteurs clés à prendre en compte. En suivant ces conseils, vous pouvez maximiser l'utilisation des ressources du coprocesseur et obtenir des performances exceptionnelles.

Ressources

• Intel Xeon Phi
• HugeTLBFS

FAQ: Q: Comment puis-je maximiser l'utilisation des caches L1 et L2 ? R: Utilisez des techniques d'optimisation telles que la localité des données et la vectorisation pour maximiser l'utilisation des caches L1 et L2. Réorganisez vos structures de données pour améliorer la localité spatiale et utilisez l'alignement des données pour maximiser l'utilisation des registres vectoriels.

Q: Quel est le rôle des pages de 4ko et de 2 mégaoctets dans l'optimisation de la mémoire ? R: Les pages de 4ko et de 2 mégaoctets affectent la taille des transferts de données entre la mémoire principale et les caches. Les pages plus grandes (2 mégaoctets) peuvent réduire le nombre de transferts de données nécessaires, mais elles peuvent également entraîner une fragmentation de la mémoire. Il est important de choisir la taille des pages en fonction des caractéristiques de votre application.

Q: Comment puis-je optimiser la localité des données dans mes structures de données ? R: Réorganisez vos structures de données pour maximiser la localité spatiale et temporelle. Stockez des données contiguës dans la mémoire pour améliorer l'accès et minimisez les temps d'accès à la mémoire principale. Utilisez des techniques d'optimisation spécifiques telles que la réduction des transferts de données inutiles et l'utilisation de techniques de pré-chargement.

Q: Comment puis-je minimiser les transferts de données inutiles ? R: Utilisez des techniques d'optimisation telles que les opérations de collecte et de diffusion pour regrouper les données nécessaires pour les calculs sur le coprocesseur. Cela peut réduire les transferts de données inutiles et améliorer les performances en évitant les accès mémoire excessifs.

Q: Quels sont les avantages de l'offload explicite par rapport à l'offload implicite ? R: L'offload explicite permet un contrôle plus précis des transferts de données entre l'hôte et le coprocesseur. Vous pouvez spécifier la direction des transferts de données et le nombre de threads utilisés sur le coprocesseur. Cependant, l'offload implicite offre une gestion asynchrone des transferts de données, ce qui peut maximiser l'utilisation des ressources du système.

Q: Que puis-je faire si j'ai des problèmes de localité des données dans les grilles irrégulières ? R: Si vous rencontrez des problèmes de localité des données dans les grilles irrégulières, vous pouvez essayer de réécrire votre algorithme pour éviter d'utiliser des index arrays. Vous pouvez également convertir des structures de données en tableaux d'arrays pour améliorer la localité spatiale et temporelle.