利用roofline模型分析异构系统算力VS带宽

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于 2022-08-23 10:27:30 首次发布
Roofline模型揭示了在计算平台的算力和带宽约束下，程序性能的理论上限。模型分为带宽限制和算力限制阶段，指导优化策略。通过分析不同内核的操作强度与带宽，优化方法包括软件预取、SIMD&ILP并发等，以提高性能。GEMM作为例子，其计算属性表明随着维度增长，会趋向于计算限制。

关于roofline模型的起源来源于一篇论文

理论基础：

\\ \mathbf{FLOPS=\frac{\# FLOP}{time(Sec)}=\frac{\#FLOP}{Byte} \cdot \frac{Byte}{time(Sec)}=(Arithmetic \ Intensity) \times (BandWidth)=AI \times BW}

两边取对数：

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用Roofline模型为CUDA性能“把脉”：精准定位性能瓶颈
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摘要：Roofline模型是CUDA性能分析的重要工具，通过计算密度、算力和带宽三个核心指标，以二维对数图直观展示程序性能瓶颈。该模型能快速定位内存访问或计算资源限制，指导针对性优化策略。结合NVIDIANsightCompute等工具，可收集CUDA内核的计算量和访存量数据，实现精准性能分析。实践案例显示，通过分块技术、共享内存优化等方法，矩阵乘法和图像卷积等计算性能显著提升。未来随着硬件发展，Roofline模型将在更多高性能计算领域发挥关键作用，为复杂应用场景提供更精准的性能优化指导。
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【体系结构】使用Roofline model 分析GPU性能
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算力与显存、显存带宽的关系
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在估算模型的计算量（FLOPs）时，确实与显存（存储资源）没有直接关系，但实际计算效率会受显存带宽和硬件算力的协同影响。
Study Note: RoofLine Model
Steven Li's Zone
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Some background knowledge:  Here is some connection between latency, throughput and concurrency [1]: Here is the influence factor of runtime and performance: latency and throughput.
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