Hochoptimierte 3D-Stencil-Berechnungen auf aktuellen GPU-Architekturen: Leistungsbewertung und Optimierungsempfehlungen für verschiedene Programmiermodelle

Core Concepts

Durch die Evaluierung und Optimierung von Stencil-Kerneln auf verschiedenen GPU-Programmiermodellen (CUDA, OpenACC, OpenMP) für die neuesten NVIDIA-GPU-Architekturen (Ampere, Hopper) konnten Leistungssteigerungen von bis zu 58% gegenüber der Vorgängergeneration erzielt werden. Darüber hinaus wurden spezifische Optimierungsempfehlungen für jedes Programmiermodell abgeleitet.

Abstract

Die Studie evaluiert die Leistung und Portabilität von Stencil-Berechnungen auf den neuesten NVIDIA-GPU-Architekturen Ampere (A100) und Hopper (GH200) unter Verwendung verschiedener Programmiermodelle (CUDA, OpenACC, OpenMP).
Für die CUDA-Implementierung wurden mehrere Kernel-Varianten untersucht, die unterschiedliche Optimierungsstrategien wie globalen Speicher, geteilten Speicher und 2,5D-Streaming nutzen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Einführung von Thread-Block-Clustern in der Hopper-Architektur nur begrenzte Leistungsverbesserungen bringt, da die untersuchten Kernel bereits stark optimiert sind. Stattdessen profitieren sie stärker von den Verbesserungen bei Speicherdurchsatz und -latenz.
Für OpenACC und OpenMP wurden neue Optimierungsstrategien entwickelt, um die asynchrone Ausführung von Kernels zu ermöglichen und die Nutzung mehrerer CUDA-Streams zu verbessern. Dabei zeigte sich, dass OpenACC durch diese Optimierungen eine um 33% höhere Leistung als OpenMP erreichen kann. Wenn Portabilität kein Faktor ist, übertrifft das optimierte CUDA-Programm die optimierte OpenACC-Version um den Faktor 2,1.
Abschließend wurden die Leistungsunterschiede und Portabilität der drei Programmiermodelle über mehrere NVIDIA-GPU-Generationen hinweg analysiert. Dabei zeigt sich, dass OpenMP und OpenACC mit den neueren GPU-Generationen deutlich aufholen und eine gute Wahl darstellen, wenn Portabilität ein wichtiges Kriterium ist.

Stats

Die Leistung des optimierten st_reg_fixed-Kernels auf GH200 ist 41,5% besser als auf A100.
Der Durchsatz der Geräte-Speicherzugriffe des optimierten gmem-Kernels auf GH200 ist 22,18% niedriger als auf A100.
Der Durchsatz der Geräte-Speicherzugriffe des optimierten smem-Kernels auf GH200 ist 22,31% niedriger als auf A100.

Quotes

"Bis zu 58% Leistungsverbesserung wurde gegenüber der vorherigen GPGPU-Architekturgeneration für einen hochoptimierten Kernel derselben Klasse und bis zu 42% für alle Klassen erreicht."
"Wenn Portabilität kein Faktor ist, übertrifft unser am besten abgestimmtes CUDA-Programm die optimierte OpenACC-Version um den Faktor 2,1."

Key Insights Distilled From

Evaluation of Programming Models and Performance for Stencil Computation on Current GPU Architectures

by Baodi Shan,M... at arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.04441.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man die Leistungsunterschiede zwischen CUDA, OpenACC und OpenMP auf Architekturebene weiter analysieren, um die Gründe für die Unterschiede besser zu verstehen?

Um die Leistungsunterschiede zwischen CUDA, OpenACC und OpenMP auf Architekturebene weiter zu analysieren und die Gründe für diese Unterschiede besser zu verstehen, könnten folgende Schritte unternommen werden:

Hardware-Profiling: Eine detaillierte Analyse des Hardware-Profils der verschiedenen GPUs in Bezug auf ihre Architekturmerkmale wie Speicherbandbreite, Cache-Größe, Anzahl der Recheneinheiten usw. könnte durchgeführt werden. Dies würde helfen, die Auswirkungen der Architektur auf die Leistung der verschiedenen Programmiermodelle zu verstehen.

Kernel-Analyse: Eine tiefgehende Analyse der implementierten Kernel für jede Programmierumgebung könnte durchgeführt werden, um festzustellen, wie effizient sie die Ressourcen der GPU nutzen. Dies könnte Einblicke in die Unterschiede in der Implementierung und Optimierung der Kernel liefern.

Benchmarking: Durch die Durchführung von Benchmark-Tests mit standardisierten Workloads auf verschiedenen GPUs unter Verwendung der verschiedenen Programmiermodelle könnten direkte Leistungsvergleiche gezogen werden. Dies würde helfen, die spezifischen Stärken und Schwächen jedes Modells auf verschiedenen Architekturen zu identifizieren.

Energieverbrauchsanalyse: Eine Analyse des Energieverbrauchs der GPUs bei der Ausführung von Workloads unter Verwendung der verschiedenen Programmiermodelle könnte durchgeführt werden. Dies könnte helfen, die Effizienz der Modelle in Bezug auf Energieverbrauch und Leistung zu bewerten.

Durch die Kombination dieser Ansätze könnte eine umfassende Analyse durchgeführt werden, um die Gründe für die Leistungsunterschiede zwischen CUDA, OpenACC und OpenMP auf Architekturebene besser zu verstehen.

Welche zusätzlichen Optimierungen auf Compiler- oder Systemebene könnten die Leistung von OpenACC und OpenMP weiter verbessern?

Zusätzliche Optimierungen auf Compiler- oder Systemebene könnten die Leistung von OpenACC und OpenMP weiter verbessern. Hier sind einige mögliche Optimierungen:

Compiler-Optimierungen: Der Compiler könnte verbesserte Optimierungstechniken implementieren, um den generierten Maschinencode zu optimieren. Dies könnte die Effizienz der Ausführung von OpenACC- und OpenMP-Code verbessern.

Speicher- und Cache-Optimierungen: Durch die Implementierung von Optimierungen, die die Speicherzugriffsmuster optimieren und die Cache-Nutzung maximieren, könnte die Leistung der Programme verbessert werden. Dies könnte die Latenzzeiten verringern und die Gesamtleistung steigern.

Parallelitäts- und Thread-Management: Durch die Implementierung fortschrittlicher Parallelitäts- und Thread-Management-Techniken könnte die Effizienz der Ausführung von parallelem Code verbessert werden. Dies könnte die Auslastung der Ressourcen der GPU optimieren und die Gesamtleistung steigern.

Dynamische Ressourcenzuweisung: Die Implementierung von Mechanismen zur dynamischen Ressourcenzuweisung, die die Ressourcen der GPU je nach Bedarf optimieren, könnte die Leistung weiter verbessern. Dies könnte eine effizientere Nutzung der verfügbaren Ressourcen ermöglichen.

Durch die Implementierung dieser zusätzlichen Optimierungen auf Compiler- oder Systemebene könnten die Leistung von OpenACC und OpenMP weiter gesteigert werden.

Wie lassen sich die Erkenntnisse aus dieser Studie auf andere Anwendungsdomänen übertragen, die ebenfalls von leistungsfähigen GPU-Beschleunigern profitieren?

Die Erkenntnisse aus dieser Studie können auf andere Anwendungsdomänen übertragen werden, die ebenfalls von leistungsfähigen GPU-Beschleunigern profitieren, auf folgende Weise:

Optimierungstechniken: Die Optimierungstechniken, die in dieser Studie für die Leistungsverbesserung von CUDA, OpenACC und OpenMP auf GPU-Architekturen untersucht wurden, können auf andere Anwendungsdomänen übertragen werden. Durch die Anpassung dieser Techniken an spezifische Anforderungen können auch in anderen Bereichen Leistungssteigerungen erzielt werden.

Programmiermodelle: Die Untersuchung der verschiedenen Programmiermodelle und deren Auswirkungen auf die Leistung kann auf andere Anwendungsdomänen übertragen werden. Durch die Auswahl des am besten geeigneten Programmiermodells für eine bestimmte Anwendung können Effizienzsteigerungen erzielt werden.

Energieeffizienz: Die Analyse des Energieverbrauchs und der Leistungseffizienz von GPU-Beschleunigern kann auf andere Anwendungsdomänen übertragen werden. Durch die Implementierung von energieeffizienten Lösungen können auch in anderen Bereichen Ressourcen gespart und die Umweltbilanz verbessert werden.

Durch die Anwendung der Erkenntnisse und Optimierungstechniken aus dieser Studie auf andere Anwendungsdomänen können ähnliche Leistungssteigerungen und Effizienzgewinne erzielt werden.