2.6 KERNEL LAUNCH

文章介绍了CUDA编程中的主机代码和设备内核协作,以向量加法为例,展示了如何在不同规模的GPU上实现并行执行。重点讨论了数据传输、内核工作负载和GPU性能可扩展性的关系。
部署运行你感兴趣的模型镜像

图2.15在vecAdd函数中显示最终主机代码。此源代码完成了图2.6.中的骨架。2.12和2.15共同说明了一个简单的CUDA程序,该程序由主机代码和设备内核组成。该代码是硬接的,每个线程块使用256个线程。然而,使用的线程块的数量取决于向量(n)的长度。如果n为750,将使用三个线程块。如果n为4000,将使用16个线程块。如果n是2,000,000,将使用7813个区块。请注意,所有线程块都在矢量的不同部分上运行。它们可以以任何任意顺序执行。程序员不得对执行顺序做出任何假设。具有少量执行资源的小型GPU只能并行执行其中一两个线程块。较大的GPU可以并行执行64或128个块。这为CUDA内核提供了硬件执行速度的可扩展性,也就是说,相同的代码在小型GPU上以较低的速度运行,并且在较大的GPU上速度更高。我们将在稍后的第3章“可扩展并行执行”中重温这一点。
在这里插入图片描述
重要的是要再次指出,使用向量加法示例是为了它的简单性。在实践中,分配设备内存、从主机到设备的输入数据传输、从设备到主机的输出数据传输以及取消分配设备内存的开销可能会使生成的代码比图2.5中的原始顺序代码慢这是因为与处理的数据量相比,内核完成的计算量很小。对两个浮点输入操作数和一个浮点输出操作数只执行一个加法。真正的应用程序通常有内核,与处理的数据量相比,需要更多的工作,这使得额外的开销是值得的。他们还倾向于通过多个内核调用将数据保留在设备内存中,以便开销可以摊销。我们将举几个此类应用程序的例子。

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

判断一个计算任务适合采用一次 kernel launch 还是多次 kernel launch 可从以下几个方面考量: ### 任务依赖关系 若计算任务的各个子任务间存在较强的依赖关系,即后一个子任务的执行必须以前一个子任务的完成为前提,那么一次 kernel launch 更为合适。因为一次 kernel launch 能更好地利用 GPU 的并行计算能力,避免多次启动间的等待和同步开销。例如,在矩阵乘法中,若要计算多个矩阵的连乘,且每个矩阵乘法的结果会作为下一个乘法的输入,这种情况下一次 kernel launch 可确保计算的连贯性和效率。 若计算任务的子任务相互独立,多次 kernel launch 能让不同任务并行执行,在一定程度上提高资源利用率。例如,同时对多个独立的向量进行加法运算,可将每个向量的加法运算作为一个独立的 kernel 进行多次 launch。 ### 启动开销 每次启动 kernel 都存在一定的开销,包括内核的调度、数据传输等。一次 kernel launch 仅需承担一次启动开销,若一次 launch 能完成整个计算任务,可减少启动开销对性能的影响。 多次 kernel launch 会使启动开销累积,从而降低整体性能。不过,若任务规模较大,一次 kernel launch 可能会导致内存不足或计算资源过度占用,此时可考虑将任务拆分为多次 kernel launch,但需权衡启动开销和任务拆分带来的影响。 ### 资源利用率 若计算任务能在一次 kernel launch 中充分利用 GPU 的所有资源,如所有的 SM(Streaming Multiprocessor),则一次 kernel launch 是较好的选择。这样可避免多次 launch 时部分资源闲置的情况,提高资源利用率。 若任务规模过大,一次 kernel launch 无法充分利用所有资源,或者任务的不同部分对资源的需求差异较大,多次 kernel launch 可根据任务的特点动态分配资源,提高资源的整体利用率。 以下是一个简单的伪代码示例,展示不同情况下一次 kernel launch 和多次 kernel launch 的选择: ```python import torch # 假设我们有一个计算任务,包含多个子任务 def sub_task1(): # 子任务1的具体实现 pass def sub_task2(): # 子任务2的具体实现 pass # 任务存在依赖关系,使用一次 kernel launch def single_kernel_launch(): # 在一个 kernel 中依次执行子任务 sub_task1() sub_task2() # 任务相互独立,使用多次 kernel launch def multiple_kernel_launch(): # 分别启动不同的 kernel 执行子任务 sub_task1() sub_task2() # 根据任务的依赖关系选择合适的 launch 方式 has_dependency = True if has_dependency: single_kernel_launch() else: multiple_kernel_launch() ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值