GPU プログラミングモデルのパフォーマンス可搬性を検証する

Core Concepts

異なるGPUアーキテクチャ上で高いパフォーマンス可搬性を実現するプログラミングモデルを特定する

Abstract

本研究では、主要なGPUプログラミングモデルの性能可搬性を包括的に評価しています。NVIDIA及びAMDのGPUを搭載した最先端のスーパーコンピューターで、5つのプロキシアプリケーションを7つのプログラミングモデルで実装し、その性能を比較しました。
具体的な結果は以下の通りです:

SYCL、RAJA、Kokkosは、ネイティブポートと同等以上のパフォーマンスを発揮し、優れた性能可搬性を示しました。
KokkosはAMD系システムで、RAJAはNVIDIA系システムで、より高いパフォーマンスを発揮する傾向にあります。
SYCLは、特に削減演算を含むコードや計算集約型のコードで優れたパフォーマンスを示しました。
OpenMPとOpenACCは移植が容易ですが、他のモデルほどの性能可搬性は発揮できませんでした。OpenMPはXSBenchで最高のパフォーマンスを示しましたが、削減演算では特にAMD GPUで課題がありました。OpenACCはNVIDIA GPUの削減ベースのコードや計算集約型コードで比較的強い可搬性を示しました。
本研究の成果は、アプリケーション開発者がプログラミングモデルを選択する際の重要な指針となります。また、コンパイラ及びプログラミングモデル開発者にとっても、性能可搬性の課題に関する重要な洞察を提供しています。

Stats

XSBenchの実行時間は、Frontierシステムでは、ネイティブポートの65.9秒に対し、OpenMPは50.4秒と最も高いパフォーマンスを示しました。
su3_benchの実行時間は、Frontierシステムでは、ネイティブポートの59.1秒に対し、OpenACCは314.8秒と最も低いパフォーマンスでした。
CloverLeafの実行時間は、Frontierシステムでは、ネイティブポートの76.1秒に対し、OpenACCは142.4秒と最も低いパフォーマンスでした。

Quotes

"SYCL、RAJA、Kokkosは、ネイティブポートと同等以上のパフォーマンスを発揮し、優れた性能可搬性を示しました。"
"KokkosはAMD系システムで、RAJAはNVIDIA系システムで、より高いパフォーマンスを発揮する傾向にあります。"
"SYCLは、特に削減演算を含むコードや計算集約型のコードで優れたパフォーマンスを示しました。"

Key Insights Distilled From

Taking GPU Programming Models to Task for Performance Portability

by Joshua H. Da... at arxiv.org 03-28-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.08950.pdf

Deeper Inquiries

アプリケーションの特性とプログラミングモデルの相性をさらに詳しく分析することで、より適切なモデルの選択につなげられるでしょうか。

与えられた文脈から、アプリケーションの特性とプログラミングモデルの相性をより詳細に分析することは、開発者が適切なプログラミングモデルを選択する際に非常に役立つでしょう。この分析により、特定のアプリケーションがどのプログラミングモデルと最適にマッチするかを理解しやすくなります。例えば、KokkosやRAJAがAMDシステムで優れたパフォーマンスを発揮する一方、SYCLがリダクションを含むコードやより計算集中型のコードで優れた結果を示すことが多いことが明らかになりました。このような洞察は、将来のアプリケーション開発者がコードをSYCL、RAJA、またはKokkosに移植することを検討する際に励みとなるでしょう。

OpenMPとOpenACCの性能が低い理由を深掘りし、これらのモデルの改善点を見出すことはできないでしょうか

OpenMPとOpenACCの性能が低い理由を深掘りし、これらのモデルの改善点を見出すことはできないでしょうか。
OpenMPとOpenACCの性能が低い理由を探ると、いくつかの洞察が得られます。まず、OpenMPはリダクション処理において苦戦しており、特にAMD GPU上で問題が顕著です。リダクション処理において効率的なパフォーマンスを達成するためには、OpenMPのリダクション機能の最適化が必要です。一方、OpenACCはClaccコンパイラを介してLLVMオフローディングランタイムを使用しており、AMDシステムでのパフォーマンスに影響を与えています。ClaccコンパイラがOpenACCをOpenMPに変換する際に最適化が不十分であるため、パフォーマンスに影響が出ている可能性があります。これらの問題を解決するためには、OpenMPとOpenACCのリダクション処理の最適化やClaccコンパイラの改善が必要となります。

プログラミングモデルの性能可搬性を評価する際の指標について、 P Pメトリック以外の新しい指標の提案はできないでしょうか

プログラミングモデルの性能可搬性を評価する際の指標について、
P
Pメトリック以外の新しい指標の提案はできないでしょうか。
性能可搬性を評価する際の指標として、
P
Pメトリック以外の新しい指標を提案することは可能です。例えば、異なるプログラミングモデル間でのパフォーマンスの一貫性や安定性を示す指標を導入することが考えられます。また、特定のアプリケーションやハードウェア環境におけるプログラミングモデルの適合性を示す指標を開発することも有益です。さらに、異なるプログラミングモデル間でのリダクション処理やメモリアクセスの効率性を評価するための新しいメトリックを導入することで、性能可搬性の評価をより包括的に行うことが可能です。新しい指標の導入により、プログラミングモデルの性能可搬性をより詳細に評価し、開発者が適切なモデルを選択する際の判断材料となるでしょう。