الفصل 6: مقاييس أداء وتحليل أداء وحدة المعالجة الرسومية (GPU)

تحليل وتحسين أداء تطبيقات وحدة المعالجة الرسومية (GPU) أمر حاسم لتحقيق كفاءة عالية واستخدام فعال لموارد أجهزة GPU. في هذا الفصل، سنستكشف مقاييس أداء GPU الرئيسية، وأدوات المراقبة والتحسين، وتقنيات لتحديد نقاط الاختناق في الأداء، واستراتيجيات لتحسين أداء GPU.

الإنتاجية، والتأخير، وعرض النطاق الترددي للذاكرة

ثلاثة مقاييس أساسية لتقييم أداء GPU هي الإنتاجية، والتأخير، وعرض النطاق الترددي للذاكرة. فهم هذه المقاييس وتأثيرها أمر أساسي لتحليل وتحسين تطبيقات GPU.

الإنتاجية

الإنتاجية تشير إلى عدد العمليات أو المهام التي يمكن لـ GPU إنجازها في وقت معين. وعادة ما يتم قياسها بالعمليات العائمة الثنائية في الثانية (FLOPS) أو التعليمات في الثانية (IPS). تم تصميم GPU لتحقيق إنتاجية عالية من خلال استغلال التوازي وتنفيذ عدد كبير من الخيوط بشكل متزامن.

يمكن حساب الإنتاجية القصوى النظرية لـ GPU باستخدام المعادلة التالية:

الإنتاجية القصوى (FLOPS) = عدد أنوية CUDA × تردد الساعة × FLOPS لكل نواة CUDA في كل دورة

على سبيل المثال، لدى GPU NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 4352 نواة CUDA، وتردد ساعة أساسي 1350 ميجاهرتز، وكل نواة CUDA يمكنها إجراء عمليتين عائمتين ثنائيتين في كل دورة (FMA - Fused Multiply-Add). لذلك، فإن الإنتاجية القصوى النظرية لها هي:

الإنتاجية القصوى (FLOPS) = 4352 × 1350 ميجاهرتز × 2 = 11.75 TFLOPS

ومع ذلك، تحقيق الإنتاجية القصوى النظرية في الممارسة العملية أمر صعب بسبب عوامل مختلفة مثل أنماط الوصول إلى الذاكرة، وتباين الفروع، والقيود على الموارد.

التأخير

التأخير يشير إلى الوقت اللازم لإكمال عملية أو مهمة واحدة. في سياق GPU، يرتبط التأخير غالبًا بعمليات الوصول إلى الذاكرة. لدى GPU نظام ذاكرة على شكل هرمي، ويؤدي الوصول إلى البيانات من مستويات مختلفة من هرم الذاكرة إلى تأخيرات مختلفة.ملفات الأتيات

الأزمنة النموذجية لمستويات الذاكرة المختلفة في وحدة معالجة الرسومات (GPU) هي:

السجلات: 0-1 دورة
الذاكرة المشتركة: 1-2 دورة
ذاكرة التخزين المؤقت L1: 20-30 دورة
ذاكرة التخزين المؤقت L2: 200-300 دورة
الذاكرة العامة (DRAM): 400-800 دورة

قد يكون للأزمنة تأثير كبير على أداء وحدة معالجة الرسومات (GPU)، خاصة عندما تكون هناك اعتمادات بين العمليات أو عندما تنتظر الخيوط استرداد البيانات من الذاكرة. يمكن أن تساعد التقنيات مثل إخفاء الأزمنة والاسترجاع المسبق والتخزين المؤقت في التخفيف من تأثير الأزمنة على أداء وحدة معالجة الرسومات (GPU).

عرض النطاق الترددي للذاكرة

يشير عرض النطاق الترددي للذاكرة إلى معدل نقل البيانات بين وحدة معالجة الرسومات (GPU) ونظام الذاكرة الخاص بها. يتم قياسه عادةً بالبايت في الثانية (B/s) أو الجيجابايت في الثانية (GB/s). تتميز وحدات معالجة الرسومات (GPU) بواجهات ذاكرة عالية السعة، مثل GDDR6 أو HBM2، لدعم طبيعة العمليات الحسابية والرسومية الشديدة الاحتياج للبيانات.

يمكن حساب عرض النطاق الترددي النظري الأقصى لوحدة معالجة الرسومات (GPU) باستخدام المعادلة التالية:

عرض النطاق الترددي الأقصى (GB/s) = تردد ساعة الذاكرة × عرض شريحة الذاكرة ÷ 8

على سبيل المثال، تتميز وحدة معالجة الرسومات NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti بتردد ساعة ذاكرة 7000 ميجا هرتز (فعال) وعرض شريحة ذاكرة 352 بت. وبالتالي، فإن عرض النطاق الترددي النظري الأقصى لها هو:

عرض النطاق الترددي الأقصى (GB/s) = 7000 ميجا هرتز × 352 بت ÷ 8 = 616 جيجابايت في الثانية

يعد عرض النطاق الترددي للذاكرة عاملاً حاسماً في أداء وحدة معالجة الرسومات (GPU)، حيث أن العديد من تطبيقات وحدة معالجة الرسومات (GPU) محدودة بالذاكرة، مما يعني أن أدائها محدود بمعدل نقل البيانات بين وحدة معالجة الرسومات (GPU) والذاكرة. يمكن أن يساعد تحسين أنماط الوصول إلى الذاكرة وتقليل نقل البيانات واستخدام التسلسل الهرمي للذاكرة في تحسين استخدام عرض النطاق الترددي للذاكرة.

أدوات التحليل والتحسين الأدائي

تعد أدوات التحليل والتحسين الأدائي أمراً أساسياً لتحليل سلوك تطبيقات وحدة معالجة الرسومات (GPU)، وتحديد نقاط الضعف في الأداء، وتوجيه جهود التحسين. توفر هذه الأدوات رؤى حول جوانب مختلفة من أداء وحدة معالجة الرسومات (GPU)، مثل وقت تنفيذ النواة وأنماط الوصول إلى الذاكرة وما إلى ذلك.ملفات تعريف الأداء الشائعة وأدوات تحسين الأداء للبطاقات الرسومية تشمل:

NVIDIA Visual Profiler (nvvp): أداة تحليل رسومية توفر عرضًا شاملاً لأداء تطبيق البطاقة الرسومية. تسمح للمطورين بتحليل تنفيذ النواة، ونقل الذاكرة، ومكالمات API، وتقدم توصيات للتحسين.
NVIDIA Nsight: بيئة تطوير متكاملة (IDE) تتضمن إمكانات التحليل والتصحيح لتطبيقات البطاقات الرسومية. تدعم لغات البرمجة والإطارات المختلفة مثل CUDA و OpenCL و OpenACC.
NVIDIA Nsight Compute: أداة تحليل منفصلة تركز على تحليل أداء نواة البطاقة الرسومية. توفر مقاييس أداء مفصلة مثل معدل التشغيل، وكفاءة الذاكرة، والاستخدام، وتساعد في تحديد نقاط الاختناق في مستوى التعليمات البرمجية.
AMD Radeon GPU Profiler (RGP): أداة تحليل للبطاقات الرسومية AMD تلتقط وتعرض بيانات الأداء لتطبيقات DirectX و Vulkan و OpenCL. توفر معلومات حول استخدام البطاقة الرسومية، واستخدام الذاكرة، وانسداد الأنابيب.
AMD Radeon GPU Analyzer (RGA): أداة تحليل ثابتة تحلل تعليمات برمجية البطاقة الرسومية وتوفر توقعات الأداء، واستخدام الموارد، واقتراحات التحسين.

هذه الأدوات عادةً ما تعمل عن طريق إدخال تعليمات برمجية في تطبيق البطاقة الرسومية، وجمع بيانات الأداء أثناء التنفيذ، وعرض البيانات في تنسيق سهل الاستخدام للتحليل. غالبًا ما توفر عروض زمنية، وعدادات الأداء، وارتباط التعليمات البرمجية لمساعدة المطورين على تحديد مشكلات الأداء وتحسين الشفرة.

مثال: تحليل تطبيق CUDA باستخدام NVIDIA Visual Profiler (nvvp)

قم ببناء تطبيق CUDA مع تمكين التحليل:
```
nvcc -o myapp myapp.cu -lineinfo
```
قم بتشغيل التطبيق مع التحليل:
```
nvprof ./myapp
```
افتح Visual Profiler:
```
nvvp
```
استورد بيانات التحليل المولدةهنا الترجمة العربية للملف:
قم بتحليل عرض الجدول الزمني، وأداء النواة، ونقل الذاكرة، ومكالمات API.
حدد نقاط الاختناق في الأداء وحسّن الكود بناءً على توصيات المحلل.

تحديد نقاط الاختناق في الأداء

تعد عملية تحديد نقاط الاختناق في الأداء أمرًا بالغ الأهمية لتحسين تطبيقات وحدة المعالجة المركزية (GPU). يمكن أن تنشأ نقاط الاختناق في الأداء من عوامل مختلفة، مثل أنماط الوصول إلى الذاكرة غير الفعالة، وانخفاض الاستخدام، والتفرع المتباين، وقيود الموارد. بعض التقنيات الشائعة لتحديد نقاط الاختناق في الأداء تشمل:

التحليل: استخدام أدوات التحليل لقياس وقت تنفيذ النواة، ووقت نقل الذاكرة، وحمل API يمكن أن يساعد في تحديد الأجزاء من التطبيق التي تستهلك أكبر قدر من الوقت والموارد.
تحليل الاستخدام: الاستخدام يشير إلى نسبة الأنوية النشطة إلى الحد الأقصى للأنوية التي تدعمها وحدة المعالجة المركزية (GPU). قد يشير الاستخدام المنخفض إلى عدم استغلال موارد وحدة المعالجة المركزية (GPU) بشكل كامل، وقد يشير إلى الحاجة إلى تحسين أبعاد الكتلة والشبكة أو تقليل استخدام السجلات والذاكرة المشتركة.
فحص أنماط الوصول إلى الذاكرة: أنماط الوصول إلى الذاكرة غير الفعالة، مثل الوصول غير المتجانس إلى الذاكرة أو الوصول المتكرر إلى الذاكرة العالمية، يمكن أن تؤثر بشكل كبير على أداء وحدة المعالجة المركزية (GPU). تحليل أنماط الوصول إلى الذاكرة باستخدام أدوات التحليل يمكن أن يساعد في تحديد فرص للتحسين، مثل استخدام الذاكرة المشتركة أو تحسين موضعية البيانات.
التحقيق في التفرع المتباين: يحدث التفرع المتباين عندما تتخذ الخيوط داخل النواة مسارات تنفيذ مختلفة بسبب عبارات الشرط. يمكن أن يؤدي التفرع المتباين إلى التسلسل وانخفاض الأداء. تحديد التفرع المتباين والحد منه يمكن أن يساعد في تحسين أداء وحدة المعالجة المركزية (GPU).
مراقبة استخدام الموارد: تتمتع وحدات المعالجة المركزية (GPU) بموارد محدودة، مثل السجلات والذاكرة المشتركة وكتل الخيوط. مراقبة استخدام الموارد باستخدام أدوات التحليل يمكن أن تساعد في تحديد نقاط الاختناق في الموارد وتوجيه جهود التحسين، مثل تقليل استخدام السجلات.هنا الترجمة العربية للملف:

مثال: تحديد زجاجة عنق الزجاجة في الوصول إلى الذاكرة باستخدام NVIDIA Nsight Compute

قم بتحليل تطبيق CUDA باستخدام Nsight Compute:
```
ncu -o profile.ncu-rep ./myapp
```
افتح تقرير التحليل المولد في Nsight Compute.
حلل قسم "تحليل حمل الذاكرة" لتحديد أنماط الوصول إلى الذاكرة غير الفعالة، مثل الوصول غير المتجانس أو استخدام الذاكرة العالمية المرتفع.
قم بتحسين أنماط الوصول إلى الذاكرة بناءً على الأفكار التي يوفرها Nsight Compute، مثل استخدام الذاكرة المشتركة أو تحسين موضعية البيانات.

استراتيجيات لتحسين أداء وحدة المعالجة الرسومية (GPU)

بمجرد تحديد نقاط الضعف في الأداء، يمكن استخدام استراتيجيات مختلفة لتحسين أداء وحدة المعالجة الرسومية (GPU). بعض استراتيجيات التحسين الشائعة تشمل:

تعظيم التوازي: تأكد من أن التطبيق مقسم إلى عدد كاف من المهام المتوازية لاستخدام موارد وحدة المعالجة الرسومية (GPU) بالكامل. قد يتضمن ذلك ضبط أبعاد الكتلة والشبكة، واستخدام التدفقات للتنفيذ المتزامن، أو استغلال التوازي على مستوى المهام.
تحسين أنماط الوصول إلى الذاكرة: حسّن كفاءة الوصول إلى الذاكرة من خلال تقليل الوصول إلى الذاكرة العالمية، واستخدام الذاكرة المشتركة للبيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر، وضمان الوصول المتجانس إلى الذاكرة. يمكن أن تساعد تقنيات مثل تقسيم الذاكرة، وتحويلات تخطيط البيانات، والتخزين المؤقت في تحسين أداء الذاكرة.
تقليل التباين في التفرع: قلل التباين في التفرع من خلال إعادة هيكلة الشفرة لتجنب التفرعات المتباينة داخل وحدة التحكم. يمكن أن تساعد تقنيات مثل التنبؤ بالتفرع، والتفرع المعتمد على البيانات، والبرمجة على مستوى وحدة التحكم في تقليل تأثير التباين في التفرع.
استغلال التسلسل الهرمي للذاكرة: استفد بشكل فعال من التسلسل الهرمي للذاكرة في وحدة المعالجة الرسومية (GPU) من خلال تعظيم استخدام السجلات والذاكرة المشتركة للبيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر. استخدم ذاكرة النسيج والذاكرة الثابتة للبيانات القراءة فقط التي تظهر موضعية مكانية أو يتم الوصول إليها بشكل متساوٍ عبر الخيوط.
تداخل الحساب والذاكرة:هنا الترجمة العربية للملف:

إخفاء زمن نقل الذاكرة: إخفاء زمن نقل الذاكرة عن طريق تداخل الحساب مع نقل الذاكرة باستخدام تيارات CUDA أو قوائم الأوامر OpenCL. هذا يسمح للبطاقة الرسومية بإجراء الحسابات أثناء نقل البيانات بين ذاكرة المضيف والجهاز.

ضبط معلمات إطلاق النواة: جرّب أحجام كتل وشبكات مختلفة لإيجاد التكوين الأمثل لكل نواة. تعتمد المعلمات المثلى للإطلاق على عوامل مثل عدد السجلات المستخدمة لكل خيط، واستخدام الذاكرة المشتركة، وخصائص معمارية بطاقة الرسومات.
تقليل نقل البيانات بين المضيف والجهاز: قلل كمية البيانات المنقولة بين المضيف (وحدة المعالجة المركزية) والجهاز (بطاقة الرسومات) عن طريق إجراء أكبر قدر ممكن من الحسابات على بطاقة الرسومات. قم بتجميع النقل الصغير إلى نقل أكبر لتقليل تكلفة كل نقل.
استخدام العمليات غير المتزامنة: استخدم العمليات غير المتزامنة، مثل النسخ الذاكرة غير المتزامن وإطلاق النوى، لتداخل الحساب والاتصال. هذا يسمح لوحدة المعالجة المركزية بأداء مهام أخرى أثناء تنفيذ بطاقة الرسومات، مما يحسن أداء التطبيق ككل.

مثال: تحسين أنماط الوصول إلى الذاكرة باستخدام الذاكرة المشتركة في CUDA

الشفرة الأصلية مع الوصول غير الفعال إلى الذاكرة العالمية:

__global__ void myKernel(float* data, int n) {
    // لا تترجم الشفرة البرمجية، ترجم التعليقات فقط
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (tid < n) {
        float result = 0.0f;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            result += data[tid] * data[i];
        }
        data[tid] = result;
    }
}

الشفرة المحسنة باستخدام الذاكرة المشتركة:

__global__ void myKernel(float* data, int n) {
    // لا تترجم الشفرة البرمجية، ترجم التعليقات فقط
    __shared__ float sharedData[256];
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int localIdx = threadIdx.x;
 
    if (tid < n) {
        sharedData[localIdx] = data[tid];
    }
    __syncthreads();
 
    if (tid < n) {
        float result = 0.0f;
        for (int i = 0; i < blockDim.x; i++) {
            result += sharedData[localIdx] * sharedData[i];
        }
        dat
    }
}

هنا هو الترجمة العربية للملف:

__global__ void myKernel(float* data, int n) {
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (tid < n) {
        float result = 0.0f;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            result += data[tid] * data[i];
        }
        data[tid] = result;
    }
}

في الشفرة المحسّنة، يتم أولاً تحميل البيانات الإدخالية إلى الذاكرة المشتركة، والتي لها زمن وصول أقل بكثير مقارنة بالذاكرة العالمية. ثم يتم إجراء الحساب باستخدام الذاكرة المشتركة، مما يقلل من عدد الوصول إلى الذاكرة العالمية ويحسن الأداء.

الخاتمة

إن تحليل وتحسين أداء وحدة المعالجة الرسومية (GPU) أمر أساسي لتطوير تطبيقات GPU فعالة وعالية الأداء. من خلال فهم مقاييس الأداء الرئيسية مثل الإنتاجية والتأخير وعرض النطاق الترددي للذاكرة، يمكن للمطورين اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن تحسين شفرتهم.

تلعب أدوات التحليل وتحسين الأداء دورًا حاسمًا في تحديد نقاط الاختناق في الأداء وتوجيه جهود التحسين. توفر هذه الأدوات رؤى قيمة حول تنفيذ النواة وأنماط الوصول إلى الذاكرة والاحتلال والاستخدام الفعال للموارد، مما يمكّن المطورين من التركيز على المناطق الأكثر أهمية.

فيما يلي بعض الاستراتيجيات الشائعة لتحسين أداء وحدة المعالجة الرسومية (GPU)، متابعة في تنسيق Markdown:

تقليل التباين في الفرع: قد يؤدي التدفق التحكمي المتباين داخل وحدة التحكم/الموجة إلى التسلسل وانخفاض كفاءة SIMD. يجب أن تكون الخوارزميات مهيكلة بطريقة تقلل من التباين في الفرع قدر الإمكان. يمكن أن تساعد تقنيات مثل التنبؤ بالفرع والتفرع المعتمد على البيانات والبرمجة على مستوى الوحدة في تقليل تأثير التباين في الفرع.
استغلال التسلسل الهرمي للذاكرة: استفد من التسلسل الهرمي للذاكرة في وحدة المعالجة الرسومية (GPU) بشكل فعال من خلال تعظيم استخدام السجلات والذاكرة المشتركة للبيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر. استخدم ذاكرة النص والذاكرة الثابتة للبيانات القراءة فقط التي تظهر محلية مكانية أو يتم الوصول إليها بشكل موحد عبر الخيوط.
إخفاء نقل البيانات والحسابات: اخف زمن نقل البيانات من خلال إخفاء الحسابات مع نقل البيانات باستخدام تيارات CUDA أو قوائم الأوامر OpenCL. هذا يسمحهنا الترجمة العربية للملف:
استخدام الذاكرة المشتركة: استخدم الذاكرة المشتركة لتحسين الوصول إلى الذاكرة. يمكن للذاكرة المشتركة توفير وصول أسرع إلى البيانات مقارنة بالوصول إلى الذاكرة العالمية.
ضبط معلمات إطلاق النواة: جرّب أحجام كتل وشبكات مختلفة لإيجاد التكوين الأمثل لكل نواة. تعتمد المعلمات المثلى للإطلاق على عوامل مثل عدد السجلات المستخدمة لكل خيط، واستخدام الذاكرة المشتركة، وخصائص معمارية وحدة المعالجة الرسومية.
تقليل نقل البيانات بين المضيف والجهاز: قلل كمية البيانات المنقولة بين المضيف (وحدة المعالجة المركزية) والجهاز (وحدة المعالجة الرسومية) من خلال إجراء أكبر قدر ممكن من الحسابات على وحدة المعالجة الرسومية. قم بتجميع النقل الصغير إلى نقل أكبر لتقليل التكلفة المرتبطة بكل نقل.
استخدام العمليات غير المتزامنة: استفد من العمليات غير المتزامنة، مثل النسخ الذاكرة غير المتزامن وإطلاق النوى، لتداخل الحساب والاتصال. هذا يسمح لوحدة المعالجة المركزية بأداء مهام أخرى أثناء تنفيذ وحدة المعالجة الرسومية، مما يحسن أداء التطبيق ككل.

مثال: تحسين أنماط الوصول إلى الذاكرة باستخدام الذاكرة المشتركة في CUDA

الكود الأصلي مع الوصول غير الفعال إلى الذاكرة العالمية:

__global__ void myKernel(float* data, int n) {
    // لا تترجم الكود، ترجم التعليقات فقط
    // الكود هو نفسه في النسخة العربية
}

الكود المحسن باستخدام الذاكرة المشتركة:

__global__ void myKernel(float* data, int n) {
    // لا تترجم الكود، ترجم التعليقات فقط
    // الكود هو نفسه في النسخة العربية
}

في الكود المحسن، يتم أولاً تحميل البيانات الأصلية إلى الذاكرة المشتركة، والتي لها وقت وصول أقل مقارنة بالذاكرة العالمية.Here is the Arabic translation of the provided text, with the code comments translated:

العمل الحسابي يتم باستخدام الذاكرة المشتركة، مما يقلل من عدد الوصول إلى الذاكرة العالمية ويحسن الأداء.

// تخصيص الذاكرة العالمية
__global__ void kernel_function(int *input, int *output, int size) {
    // الحصول على معرف الخيط الحالي
    int thread_id = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;

    // التحقق من أن الخيط ضمن نطاق البيانات
    if (thread_id < size) {
        // قراءة البيانات من الذاكرة العالمية
        int value = input[thread_id];

        // تنفيذ العمليات الحسابية
        value = value * 2;

        // كتابة النتيجة في الذاكرة العالمية
        output[thread_id] = value;
    }
}

Chapter 5 Gpu Memory System Design Chapter 7 Streaming Multiprocessor Design