6장: GPU 성능 지표 및 분석

GPU 애플리케이션의 성능을 분석하고 최적화하는 것은 GPU 하드웨어 리소스의 높은 효율성과 활용도를 달성하는 데 매우 중요합니다. 이 장에서는 주요 GPU 성능 지표, 프로파일링 및 최적화 도구, 성능 병목 현상을 식별하는 기술, 그리고 GPU 성능을 향상시키는 전략을 살펴볼 것입니다.

처리량, 지연 시간 및 메모리 대역폭

GPU 성능을 평가하는 세 가지 기본적인 지표는 처리량, 지연 시간 및 메모리 대역폭입니다. 이러한 지표와 그 의미를 이해하는 것은 GPU 애플리케이션을 분석하고 최적화하는 데 필수적입니다.

처리량

처리량은 GPU가 주어진 시간 내에 완료할 수 있는 연산 또는 작업의 수를 나타냅니다. 일반적으로 초당 부동 소수점 연산(FLOPS) 또는 초당 명령어(IPS)로 측정됩니다. GPU는 병렬 처리를 활용하여 많은 수의 스레드를 동시에 실행함으로써 높은 처리량을 달성하도록 설계되었습니다.

GPU의 이론적 최대 처리량은 다음 공식을 사용하여 계산할 수 있습니다:

최대 처리량(FLOPS) = CUDA 코어 수 × 클록 주파수 × 코어당 사이클 당 FLOPS

예를 들어, NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti GPU는 4352개의 CUDA 코어, 1350 MHz의 기본 클록 주파수, 그리고 각 CUDA 코어가 사이클 당 2개의 부동 소수점 연산(FMA - Fused Multiply-Add)을 수행할 수 있습니다. 따라서 이 GPU의 이론적 최대 처리량은 다음과 같습니다:

최대 처리량(FLOPS) = 4352 × 1350 MHz × 2 = 11.75 TFLOPS

그러나 실제로 이론적 최대 처리량을 달성하는 것은 메모리 액세스 패턴, 분기 발산, 리소스 제약 등 다양한 요인으로 인해 어려울 수 있습니다.

지연 시간

지연 시간은 단일 연산 또는 작업이 완료되는 데 걸리는 시간을 나타냅니다. GPU 컨텍스트에서 지연 시간은 주로 메모리 액세스 작업과 관련됩니다. GPU는 계층적 메모리 시스템을 가지고 있으며, 메모리 계층 간 데이터 액세스에는 다른 지연 시간이 발생합니다.다양한 메모리 수준의 일반적인 지연 시간은 다음과 같습니다:

• 레지스터: 0-1 사이클
• 공유 메모리: 1-2 사이클
• L1 캐시: 20-30 사이클
• L2 캐시: 200-300 사이클
• 전역 메모리(DRAM): 400-800 사이클

지연 시간은 GPU 성능에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 특히 작업 간 종속성이 있거나 스레드가 메모리에서 데이터를 가져오기를 기다릴 때 그렇습니다. 지연 시간 숨기기, 프리페칭, 캐싱과 같은 기술은 GPU 성능에 대한 지연 시간의 영향을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

메모리 대역폭

메모리 대역폭은 GPU와 메모리 하위 시스템 간에 데이터를 전송할 수 있는 속도를 나타냅니다. 일반적으로 초당 바이트(B/s) 또는 초당 기가바이트(GB/s)로 측정됩니다. GPU는 그래픽 및 컴퓨팅 작업의 데이터 집약적 특성을 지원하기 위해 GDDR6 또는 HBM2와 같은 고대역폭 메모리 인터페이스를 가지고 있습니다.

GPU의 이론적 최대 메모리 대역폭은 다음 공식을 사용하여 계산할 수 있습니다:

최대 메모리 대역폭(GB/s) = 메모리 클록 주파수 × 메모리 버스 폭 ÷ 8

예를 들어, NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti GPU는 메모리 클록 주파수가 7000 MHz(유효)이고 메모리 버스 폭이 352비트입니다. 따라서 이론적 최대 메모리 대역폭은 다음과 같습니다:

최대 메모리 대역폭(GB/s) = 7000 MHz × 352 비트 ÷ 8 = 616 GB/s

메모리 대역폭은 GPU 성능에 매우 중요한 요소입니다. 많은 GPU 애플리케이션이 메모리 바운드이기 때문에 GPU와 메모리 간 데이터 전송 속도에 의해 성능이 제한됩니다. 메모리 액세스 패턴 최적화, 데이터 전송 최소화, 메모리 계층 활용 등을 통해 메모리 대역폭 활용도를 높일 수 있습니다.

프로파일링 및 성능 최적화 도구

프로파일링 및 성능 최적화 도구는 GPU 애플리케이션의 동작을 분석하고, 성능 병목 현상을 식별하며, 최적화 노력을 안내하는 데 필수적입니다. 이러한 도구는 커널 실행 시간, 메모리 액세스 패턴, 리소스 사용량 등 GPU 성능의 다양한 측면에 대한 통찰을 제공합니다.여기는 한국어 번역본입니다. 코드 부분은 번역하지 않고 주석만 번역했습니다.

GPU 성능 프로파일링 및 최적화를 위한 인기 있는 도구들:

1. NVIDIA Visual Profiler (nvvp): GPU 애플리케이션 성능에 대한 종합적인 정보를 제공하는 그래픽 프로파일링 도구. 커널 실행, 메모리 전송, API 호출을 분석하고 최적화를 위한 권장 사항을 제공합니다.

2. NVIDIA Nsight: GPU 애플리케이션을 위한 프로파일링 및 디버깅 기능을 포함한 통합 개발 환경(IDE). CUDA, OpenCL, OpenACC 등 다양한 프로그래밍 언어와 프레임워크를 지원합니다.

3. NVIDIA Nsight Compute: GPU 커널 성능 분석에 초점을 맞춘 독립형 프로파일링 도구. 명령어 처리량, 메모리 효율성, 점유율 등 자세한 성능 지표를 제공하고 소스 코드 수준에서 성능 병목 현상을 식별합니다.

4. AMD Radeon GPU Profiler (RGP): DirectX, Vulkan, OpenCL 애플리케이션의 성능 데이터를 캡처하고 시각화하는 AMD GPU용 프로파일링 도구. GPU 활용도, 메모리 사용량, 파이프라인 지연 등을 제공합니다.

5. AMD Radeon GPU Analyzer (RGA): GPU 셰이더 코드를 정적으로 분석하여 성능 예측, 리소스 사용량, 최적화 제안을 제공하는 도구.

이러한 도구들은 일반적으로 GPU 애플리케이션 코드에 계측을 추가하여 실행 중 성능 데이터를 수집하고, 사용자 친화적인 형식으로 데이터를 표시합니다. 타임라인 보기, 성능 카운터, 소스 코드 연관성 등을 제공하여 개발자가 성능 문제를 식별하고 코드를 최적화할 수 있도록 지원합니다.

예시: NVIDIA Visual Profiler (nvvp)를 사용한 CUDA 애플리케이션 프로파일링

1. 프로파일링을 활성화하여 CUDA 애플리케이션 빌드:

   nvcc -o myapp myapp.cu -lineinfo

2. 프로파일링과 함께 애플리케이션 실행:

   nvprof ./myapp

3. Visual Profiler 열기:

   nvvp

4. 생성된 프로파일링 데이터 가져오기여기는 nvprof를 사용하여 평가된 마크다운 파일입니다.

5. 타임라인 보기, 커널 성능, 메모리 전송, API 호출을 분석하세요.

6. 프로파일러의 권장 사항을 바탕으로 성능 병목 현상을 식별하고 코드를 최적화하세요.

성능 병목 현상 식별하기

GPU 애플리케이션을 최적화하기 위해서는 성능 병목 현상을 식별하는 것이 중요합니다. 성능 병목 현상은 비효율적인 메모리 접근 패턴, 낮은 점유율, 분기 발산, 리소스 제약 등 다양한 요인에서 발생할 수 있습니다. 성능 병목 현상을 식별하는 일반적인 기법은 다음과 같습니다:

1. 프로파일링: 프로파일링 도구를 사용하여 커널 실행 시간, 메모리 전송 시간, API 오버헤드를 측정하면 애플리케이션의 어느 부분이 가장 많은 시간과 리소스를 소비하는지 파악할 수 있습니다.

2. 점유율 분석: 점유율은 활성 워프의 비율과 GPU가 지원할 수 있는 최대 워프 수의 비율을 의미합니다. 낮은 점유율은 GPU 리소스의 활용도가 낮다는 것을 나타내며, 블록 및 그리드 크기 최적화 또는 레지스터 및 공유 메모리 사용량 감소가 필요할 수 있습니다.

3. 메모리 접근 패턴 검토: 비효율적인 메모리 접근 패턴, 예를 들어 비응집 메모리 접근 또는 전역 메모리에 대한 잦은 접근은 GPU 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 프로파일링 도구를 사용하여 메모리 접근 패턴을 분석하면 공유 메모리 사용 또는 데이터 지역성 향상 등의 최적화 기회를 찾을 수 있습니다.

4. 분기 발산 조사: 분기 발산은 워프 내의 스레드가 조건문으로 인해 서로 다른 실행 경로를 취하는 현상입니다. 이로 인해 직렬화가 발생하여 성능이 저하될 수 있습니다. 분기 발산을 식별하고 최소화하면 GPU 성능을 향상시킬 수 있습니다.

5. 리소스 활용도 모니터링: GPU는 레지스터, 공유 메모리, 스레드 블록 등의 제한된 리소스를 가지고 있습니다. 프로파일링 도구를 사용하여 리소스 활용도를 모니터링하면 리소스 병목 현상을 식별하고 레지스터 사용량 감소 등의 최적화 방향을 제시할 수 있습니다.여기는 한국어 번역본입니다. 코드 부분은 번역하지 않고 주석만 번역했습니다.

예시: NVIDIA Nsight Compute를 사용하여 메모리 액세스 병목 현상 식별하기

1. Nsight Compute를 사용하여 CUDA 애플리케이션 프로파일링하기:

   ncu -o profile.ncu-rep ./myapp

2. 생성된 프로파일 보고서를 Nsight Compute에서 열기.

3. "메모리 작업 분석" 섹션을 분석하여 비효율적인 메모리 액세스 패턴(비응집 액세스 또는 높은 전역 메모리 사용량)을 식별하기.

4. Nsight Compute에서 제공하는 통찰력을 바탕으로 메모리 액세스 패턴을 최적화하기, 예를 들어 공유 메모리 사용 또는 데이터 지역성 향상.

GPU 성능 향상을 위한 전략

성능 병목 현상을 식별한 후, GPU 성능을 향상시키기 위해 다양한 전략을 사용할 수 있습니다. 일반적인 최적화 전략에는 다음과 같은 것들이 있습니다:

1. 병렬성 극대화: 애플리케이션을 충분한 수의 병렬 작업으로 분해하여 GPU 리소스를 완전히 활용하도록 합니다. 이를 위해 블록 및 그리드 차원을 조정하거나, 스트림을 사용하여 동시 실행을 수행하거나, 작업 수준 병렬성을 활용할 수 있습니다.

2. 메모리 액세스 패턴 최적화: 전역 메모리 액세스를 최소화하고, 자주 액세스되는 데이터에 대해 공유 메모리를 사용하며, 응집된 메모리 액세스를 보장함으로써 메모리 액세스 효율을 높입니다. 메모리 타일링, 데이터 레이아웃 변환, 캐싱 등의 기술을 사용할 수 있습니다.

3. 분기 발산 감소: 워프 내에서 발생하는 분기 발산을 최소화하기 위해 코드 구조를 재구성합니다. 분기 예측, 데이터 종속 분기, 워프 수준 프로그래밍 등의 기술을 사용할 수 있습니다.

4. 메모리 계층 활용: 레지스터와 공유 메모리를 자주 액세스되는 데이터에 최대한 활용합니다. 텍스처 메모리와 상수 메모리는 공간적 지역성이 있거나 스레드 전체에서 균일하게 액세스되는 읽기 전용 데이터에 사용합니다.

5. 계산과 메모리 액세스 중첩: 계산과 메모리 액세스를 중첩하여 GPU 리소스 활용도를 높입니다. 스트리밍, 비동기 메모리 전송, 파이프라이닝 등의 기술을 사용할 수 있습니다.여기는 한국어 번역본입니다. 코드 부분은 번역하지 않고 주석만 번역했습니다.

6. 메모리 전송 지연 숨기기: CUDA 스트림 또는 OpenCL 명령 큐를 사용하여 계산과 메모리 전송을 겹치게 함으로써 GPU가 호스트와 디바이스 메모리 간 데이터 전송 중에도 계산을 수행할 수 있도록 합니다.

7. 커널 실행 매개변수 튜닝: 각 커널에 대한 최적의 구성을 찾기 위해 다양한 블록 및 그리드 크기를 실험합니다. 최적의 실행 매개변수는 스레드당 레지스터 사용량, 공유 메모리 사용량, GPU 아키텍처 특성 등의 요인에 따라 달라집니다.

8. 호스트-디바이스 데이터 전송 최소화: GPU에서 최대한 많은 계산을 수행하여 호스트(CPU)와 디바이스(GPU) 간 데이터 전송을 줄입니다. 작은 전송을 묶어 큰 전송으로 만들어 각 전송의 오버헤드를 줄입니다.

9. 비동기 작업 사용: 비동기 메모리 복사와 커널 실행과 같은 비동기 작업을 활용하여 계산과 통신을 겹칩니다. 이를 통해 CPU가 GPU 실행 중에 다른 작업을 수행할 수 있어 전체 애플리케이션 성능이 향상됩니다.

예시: CUDA에서 공유 메모리를 사용하여 메모리 액세스 패턴 최적화

비효율적인 전역 메모리 액세스를 사용하는 원본 코드:

__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;
    }
}

공유 메모리를 사용하여 최적화된 코드:

__global__ void myKernel(float* data, int n) {
    __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
```여기는 한국어 번역본입니다:
 
a[tid] = result;
    }
}

최적화된 코드에서는 먼저 입력 데이터를 공유 메모리에 로드합니다. 공유 메모리는 글로벌 메모리에 비해 지연 시간이 훨씬 낮습니다. 그런 다음 공유 메모리를 사용하여 계산을 수행하여 글로벌 메모리 액세스 횟수를 줄이고 성능을 향상시킵니다.

결론

GPU 성능 분석 및 최적화는 효율적이고 고성능의 GPU 애플리케이션을 개발하는 데 필수적입니다. 처리량, 지연 시간, 메모리 대역폭과 같은 주요 성능 지표를 이해함으로써 개발자는 코드 최적화에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

프로파일링 및 성능 최적화 도구는 성능 병목 현상을 식별하고 최적화 노력을 안내하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 도구는 커널 실행, 메모리 액세스 패턴, 점유율, 리소스 활용도에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 개발자가 가장 중요한 영역에 최적화 노력을 집중할 수 있게 합니다.

일반적인 최적화 전략에는 병렬성 극대화, 메모리 액세스 패턴 최적화, 분기 분기 감소 등이 포함됩니다.

GPU 성능 최적화를 위한 일반적인 전략은 다음과 같습니다:

7. 분기 분기 감소: 워프/웨이브프론트 내의 분기 제어 흐름은 직렬화와 SIMD 효율성 저하를 초래할 수 있습니다. 알고리즘은 가능한 한 분기 분기를 최소화하도록 구조화되어야 합니다. 분기 예측, 데이터 종속 분기, 워프 수준 프로그래밍과 같은 기술을 사용하여 분기 분기의 영향을 줄일 수 있습니다.

8. 메모리 계층 활용: 레지스터와 공유 메모리를 사용하여 자주 액세스되는 데이터를 최대한 활용하여 GPU 메모리 계층을 효과적으로 활용합니다. 텍스처 메모리와 상수 메모리를 공간적 지역성이 있거나 스레드 전체에서 균일하게 액세스되는 읽기 전용 데이터에 사용합니다.

9. 계산과 메모리 전송 중첩: CUDA 스트림 또는 OpenCL 명령 큐를 사용하여 계산과 메모리 전송을 중첩하여 메모리 전송 지연 시간을 숨깁니다. 이를 통해 GPU 리소스를 보다 효율적으로 활용할 수 있습니다.여기는 한국어 번역본입니다. 코드 부분은 번역하지 않고 주석만 번역했습니다.

10. 커널 실행 매개변수 튜닝: 각 커널에 대해 최적의 구성을 찾기 위해 다양한 블록 및 그리드 크기를 실험해보세요. 최적의 실행 매개변수는 스레드당 사용되는 레지스터 수, 공유 메모리 사용량, GPU 아키텍처의 특성 등 다양한 요인에 따라 달라집니다.

11. 호스트-디바이스 데이터 전송 최소화: GPU에서 가능한 많은 계산을 수행하여 호스트(CPU)와 디바이스(GPU) 간 데이터 전송량을 줄이세요. 작은 전송을 더 큰 단위로 묶어 각 전송의 오버헤드를 줄일 수 있습니다.

12. 비동기 작업 사용: 비동기 메모리 복사 및 커널 실행과 같은 비동기 작업을 활용하여 계산과 통신을 중첩시키세요. 이를 통해 CPU가 GPU 실행 중에 다른 작업을 수행할 수 있어 전체 애플리케이션 성능이 향상됩니다.

예시: CUDA에서 공유 메모리를 사용하여 메모리 접근 패턴 최적화

전역 메모리 접근이 비효율적인 원본 코드:

__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;
    }
}

공유 메모리를 사용하여 최적화된 코드:

__global__ void myKernel(float* data, int n) {
    __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];
        }
        data[tid] = result;
    }
}

최적화된 코드에서는 먼저 입력 데이터를 공유 메모리에 로드합니다. 공유 메모리는 전역 메모리에 비해 지연 시간이 훨씬 낮습니다.글로벌 메모리

계산은 공유 메모리를 사용하여 수행되며, 이를 통해 글로벌 메모리 액세스 횟수를 줄이고 성능을 향상시킬 수 있습니다.

Korean translation:

전역 메모리

계산은 공유 메모리를 사용하여 수행되며, 이를 통해 전역 메모리 액세스 횟수를 줄이고 성능을 향상시킬 수 있습니다.