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python - 了解共享内存使用以改进 Numba

问题描述

我正在尝试了解更多有关使用共享内存来提高某些 cuda 内核性能的 Numba信息，为此我查看了 Numba 文档中的矩阵乘法示例并尝试实施以查看收益。

这是我的测试实现，我知道文档中的示例有一些我从Here遵循的问题，所以我复制了固定的示例代码。

from timeit import default_timer as timer
import numba
from numba import cuda, jit, int32, int64, float64, float32
import numpy as np
from numpy import *


@cuda.jit
def matmul(A, B, C):
    """Perform square matrix multiplication of C = A * B
    """
    i, j = cuda.grid(2)
    if i < C.shape[0] and j < C.shape[1]:
        tmp = 0.
        for k in range(A.shape[1]):
            tmp += A[i, k] * B[k, j]
        C[i, j] = tmp

# Controls threads per block and shared memory usage.
# The computation will be done on blocks of TPBxTPB elements.
TPB = 16

@cuda.jit
def fast_matmul(A, B, C):
    # Define an array in the shared memory
    # The size and type of the arrays must be known at compile time
    sA = cuda.shared.array(shape=(TPB, TPB), dtype=float32)
    sB = cuda.shared.array(shape=(TPB, TPB), dtype=float32)

    x, y = cuda.grid(2)

    tx = cuda.threadIdx.x
    ty = cuda.threadIdx.y
    bpg = cuda.gridDim.x    # blocks per grid

    # Each thread computes one element in the result matrix.
    # The dot product is chunked into dot products of TPB-long vectors.
    tmp = 0.
    for i in range(bpg):
        # Preload data into shared memory
        sA[ty, tx] = 0
        sB[ty, tx] = 0
        if y < A.shape[0] and (tx+i*TPB) < A.shape[1]:
            sA[ty, tx] = A[y, tx + i * TPB]
        if x < B.shape[1] and (ty+i*TPB) < B.shape[0]:
            sB[ty, tx] = B[ty + i * TPB, x]

        # Wait until all threads finish preloading
        cuda.syncthreads()

        # Computes partial product on the shared memory
        for j in range(TPB):
            tmp += sA[ty, j] * sB[j, tx]

        # Wait until all threads finish computing
        cuda.syncthreads()
    if y < C.shape[0] and x < C.shape[1]:
        C[y, x] = tmp

size = 1024*4
tpbx,tpby = 16, 16
tpb = (tpbx,tpby)
bpgx, bpgy = int(size/tpbx), int(size/tpby)
bpg = (bpgx, bpgy)
a_in = cuda.to_device(np.arange(size*size, dtype=np.float32).reshape((size, size)))
b_in = cuda.to_device(np.ones(size*size, dtype=np.float32).reshape((size, size)))
c_out1 = cuda.device_array_like(a_in)
c_out2 = cuda.device_array_like(a_in)

s = timer()
cuda.synchronize()
matmul[bpg,tpb](a_in, b_in, c_out1);
cuda.synchronize()
gpu_time = timer() - s

print(gpu_time)
c_host1 = c_out1.copy_to_host()
print(c_host1)

s = timer()
cuda.synchronize()
fast_matmul[bpg,tpb](a_in, b_in, c_out2);
cuda.synchronize()
gpu_time = timer() - s

print(gpu_time)
c_host2 = c_out2.copy_to_host()
print(c_host2)

上述内核的执行时间基本上是相同的，实际上matmul对于一些较大的输入矩阵来说更快。我想知道我缺少什么，以便看到文档建议的收益。

谢谢，布鲁诺。

标签： pythoncudanumba

解决方案

我在另一个答案中的代码中犯了一个性能错误。我现在已经修好了。简而言之，这一行：

    tmp = 0.

导致 numba 创建一个 64 位浮点变量tmp。这触发了内核中的其他算法从 32 位浮点提升到 64 位浮点。这与算术的其余部分不一致，也与另一个答案中演示的意图不一致。此错误会影响两个内核。

当我在两个内核中将其更改为

    tmp = float32(0.)

两个内核都明显变快了，在我的 GTX960 GPU 上，您的测试用例显示共享代码的运行速度比非共享代码快约 2 倍（但见下文）。

非共享内核还存在与内存访问模式相关的性能问题。与其他答案中的索引交换类似，仅针对此特定场景，我们可以通过反转分配的索引来解决此问题：

j, i = cuda.grid(2)

在非共享内核中。这允许内核尽可能地执行，并且通过这种更改，共享内核的运行速度比非共享内核快约 2 倍。如果不对非共享内核进行额外的更改，非共享内核的性能就会差很多。

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