![](images/head.png) ![](https://img.shields.io/badge/build-passing-brightgreen) ![](https://img.shields.io/badge/ubuntu-18.04-blue) ![](https://img.shields.io/badge/cuda-10.2-blue) ![](https://img.shields.io/badge/nvidia-RTX3090-blue) ![](https://img.shields.io/badge/cmake-3.21-blue) # 概述 面向NVIDIA GPU，使用CUDA编程逐步优化矩阵乘法运算性能： | 核函数 | 描述 | GFLOPS | 自定义核函数/CUBLAS（%） | | -------- | ----------------------- | -------- | ------------------------ | | CUBLAS | 官方库函数 | 14448.69 | 基准 | | kernel_1 | 朴素实现 | 2262.168 | 15.65657 | | kernel_2 | 共享内存缓存 | 4216.536 | 29.18283 | | kernel_3 | 一维Thread Tile并行优化 | 7809.629 | 54.05078 | | kernel_4 | 二维Thread Tile并行优化 | 12251.3 | 84.79179 | | kernel_5 | 寄存器缓存 | 12177.95 | 84.28412 | | kernel_6 | FLOAT4向量访存 | 13161.49 | 91.09125 | | kernel_7 | 双缓存预取 | 13634.98 | 94.36832 | > NVIDIA GeForce RTX 3090，矩阵尺寸5120 # 配置 - 编译采用 `gcc 7.5.0` under Ubuntu 18.04.5 LTS - NVIDIA CUDA version: `CUDA 10.2`； # 目录 ``` NVIDIA_SGEMM_PRACTICE # 根目录 ├── images # 图片结果 │ ├── describe_kernel_1.png │ ├── describe_kernel_x.png │ └── kernel_x_vs_y.png ├── test # 测试结果 │ ├── test_kernel_0.txt │ ├── test_kernel_1.txt │ └── test_kernel_x.txt └── src # 源文件 │ ├── kernel │ │ ├── kernel_1.cuh # 声明和定义 │ │ ├── kernel_2.cuh │ │ └── kernel_x.cuh │ ├── kernel.cuh │ ├── utils.cuh # 辅助函数 │ └── utils.cu ├── plot.py # 根据test结果绘图 ├── run.sh # 运行编译后可执行文件 ├── sgemm.cu # 主程序 └── CMakeLists.txt # 编译相关 ``` # 运行 1. 配置NVCC编译参数 > 在CMakeLists.txt中修改`set(CUDA_NVCC_FLAGS -arch=compute_70;-code=compute_70)` 2. 配置矩阵计算最大尺寸 > 在`sgemm.cu:16`中修改`size_len`，建议初次运行设置为16，过大尺寸可能导致电源超负荷主机重启； 3. 编译 `cd build && cmake .. && make` 4. 运行run.sh，统计各个核函数计算效率，结果保存在test目录； 5. 计算效率折线绘图 > `python plot.py 0 1`表示绘制CUBLAS和kernel_1计算效率对比图； # 逐步优化 ## kernel 1 **Naive基础版矩阵乘法实现** 将每个逻辑线程与矩阵C的每一个元素相对应，每个线程负责C中一个元素的计算； ![](./images/describe_kernel_1.png) ```cpp __global__ __launch_bounds__(1024) void mysgemm_v1(int M, int N, int K, float alpha, float *A, float *B, float beta, float *C) { int gx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; // 全局x int gy = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y; // 全局y float tmp = 0.; for (int i = 0; i < K; i++) { tmp += A[gy * K + i] * B[i * N + gx]; // 两次全局内存访问和一次FMA（累加乘） } C[gy * N + gx] = alpha * tmp + beta * C[gy * N + gx]; } ``` ![](./images/kernel_culas_vs_1.png) 未经过优化的矩阵乘法性能不足CUBLAS的1/10，具体分析如下； - 计算访存比：每次迭代需要进行一次FMA（乘累加）和两次全局内存读取，计算访存比1/2； - 访存量：访问全局内存，C矩阵每个元素计算需要访问`2K`个单精度浮点数，完成全部计算需要` 2*K*M*N`； 全局内存访问延迟高（几百cycle），同时相同位置元素被重复读取（C中同一行元素计算共享A中同一行元素，C中同一列元素计算共享B中同一列元素），另一方面，较低的计算访存比无法有效隐藏访存延迟，因此，访存延迟和计算访存比是导致kernel 1效率低下的原因。 ## kernel 2 **利用共享内存缓存减少全局内存访存量和访存延迟** 访存延迟来自于全局内存的高延迟和全局内存的重复访问。共享内存是片上内存，具有较低的访存延迟（几十cycle）,使用共享内存进行缓存可降低访存延迟； ![](./images/describe_kernel_2.png) > BM和BN表示block tile的高和宽，BK表示待缓存的全局内存的步长，即一个block的计算需要缓存K/BK次； 共享内存缓存全局内存A tile和B tile，完成C block中所有元素的FMA计算，不断滑动缓存区域，更新block； ```cpp /* dim3 blockDim(1024); dim3 gridDim(CEIL_DIV(M, 32), CEIL_DIV(N, 32)); mysgemm_v2<32><<>>(M, N, K, alpha, A, B, beta, C); */ template __global__ void mysgemm_v2(int M, int N, int K, float alpha, float *A, float *B, float beta, float *C) { int bx = blockIdx.x; int by = blockIdx.y; const int BM = BLOCK_SIZE; const int BN = BLOCK_SIZE; const int BK = BLOCK_SIZE; int tx = threadIdx.x % BN; int ty = threadIdx.x / BN; // 申请共享内存空间 __shared__ float As[BM * BK]; __shared__ float Bs[BK * BN]; // 移动到当前block A = &A[by * BM * K]; B = &B[bx * BN]; C = &C[by * BM * N + bx * BN]; float tmp = 0.; for (int k = 0; k < K; k += BK) { // 缓存A_tile和B_tile As[ty * BK + tx] = A[ty * K + tx]; Bs[ty * BN + tx] = B[ty * N + tx]; // 同步所有线程缓存完成 __syncthreads(); A += BK; B += BK * N; for (int i = 0; i < BK; i++) { tmp += As[ty * BK + i] * Bs[i * BN + tx]; } // FMA计算需要读取缓存数据，在新一轮写入缓存前进行同步，确保所有线程计算完成 __syncthreads(); } C[ty * N + tx] = alpha * tmp + beta * C[ty * N + tx]; } ``` ![](./images/kernel_1_vs_2.png) - 访存量：每个block需要从global memory中读取`(K/BK)*(BM*BK+BK*BN)`个单精度浮点数，整个C存在`(M/BM)*(N/BN)`个block，因此完成C中所有元素计算需要读取`(M/BM)*(N/BN)*(K/BK)*(BM*BK+BK*BN)`个单精度浮点数 kernel 1受限于全局内存的访存延迟和重复访问，优化前全局访存量为`2*K*M*N`，共享内存缓存优化后，访存量减少为原来的`1/2*(1/BN)*(1/BM)`,当`BN=BM=32`时，访存减少至1/32；另一方面shared memory访存延迟远低于全局内存，因此计算效率得到了一定程度的提升。 ## kernel 3 **利用一维thread tile优化** 已知可以通过增加block大小（BM，BN）值，进一步降低全局内存的访问量，因此将BM和BN从32提升至64； > **是否能通过无限增加block size降低全局访存？** > > 不能，一方面，block分块矩阵尺寸过大，block数量减少，这样会造成大量 SM（Streaming Multiprocessor）的闲置浪费；另一方面，BN和BM的增加，需要申请更多的共享内存，单线程内共享内存占用越多，活跃线程束越少，不利于隐藏指令延迟； 因此，在增加BM和BN值的同时，为了减少共享内存占用，一方面减小BK值，降低为8； > 当增加block size时，应尤其注意共享内存的消耗，限制共享内存尺寸和block中线程的数量，避免因资源不足无法启动核函数 ![](./images/describe_kernel_3_1.png) 另一方面，通过共享内存缓存减少了全局内存访存量和FMA乘累加的访存延迟，但计算访存比没有得到改善，每次迭代计算都需要两个访存指令和一个计算指令，因此，引入thread tile，即一个线程负责block中多个元素的计算，TM和TN分别表示thread tile的高和宽。 ![](./images/describe_kernel_3_2.png) ```cpp /* dim3 blockDim(512); dim3 gridDim(CEIL_DIV(M, 64), CEIL_DIV(N, 64)); mysgemm_v3<64, 64, 8, 8><<>>(M, N, K, alpha, A, B, beta, C); */ template __global__ void mysgemm_v3(int M, int N, int K, float alpha, float *A, float *B, float beta, float *C) { int bx = blockIdx.x; int by = blockIdx.y; int thread_num = BM * BN / TM; // 一个线程负责block中计算TM个元素 int tx = threadIdx.x % BN; int ty = threadIdx.x / BN * TM; __shared__ float As[BM * BK]; __shared__ float Bs[BK * BN]; // 移动到当前block A = &A[by * BM * K]; B = &B[bx * BN]; C = &C[by * BM * N + bx * BN]; /* 当前线程负责搬运全局内存中第a_tile_row行，第a_tile_col列元素至共享内存第a_tile_row行，第a_tile_col列 a_tile_stride表示block中线程可搬运a_tile_stride行至共享内存； 若BM=64,BK=8,thread_num=512,则a_tile_stride=64,a_tile_stride=BM，表示每个线程搬运一轮即可完成所需元素的搬运; 若BM=128,BK=8,thread_num=512,则a_tile_stride=64,表示每个线程搬运两轮即可完成所需元素的搬运; */ int a_tile_row = threadIdx.x / BK; int a_tile_col = threadIdx.x % BK; int a_tile_stride = thread_num / BK; int b_tile_row = threadIdx.x / BN; int b_tile_col = threadIdx.x % BN; int b_tile_stride = thread_num / BN; float tmp[TM + 1] = {0.}; // 每个线程负责TM个元素，则需要申请TM个寄存器保存累加值，额外的一个寄存器用于缓存； #pragma unroll for (int k = 0; k < K; k += BK) { #pragma unroll for (int i = 0; i < BM; i += a_tile_stride) { As[(a_tile_row + i) * BK + a_tile_col] = A[(a_tile_row + i) * K + a_tile_col]; } #pragma unroll for (int i = 0; i < BK; i += b_tile_stride) { Bs[(b_tile_row + i) * BN + b_tile_col] = B[(b_tile_row + i) * N + b_tile_col]; } __syncthreads(); A += BK; B += BK * N; #pragma unroll for (int i = 0; i < BK; i++) { tmp[TM] = Bs[tx + i * BN]; // 额外的一个寄存器，避免反复从共享内存中读取Bs[tx + i * BN] #pragma unroll // 循环展开，增加指令并行度 for (int j = 0; j < TM; j++) { tmp[j] += As[(ty + j) * BK + i] * tmp[TM]; } } __syncthreads(); } #pragma unroll for (int j = 0; j < TM; j++) { C[(ty + j) * N + tx] = alpha * tmp[j] + beta * C[(ty + j) * N + tx]; } } ``` ![](./images/kernel_2_vs_3.png) 本例从两方面进行优化： - 全局内存访存量：相比于初始版本，通过对`64*64`block size进行缓存，访存量降至1/64； - 计算访存比：引入thread tile，利用单个线程负责多个元素计算，增加计算访存比；当TM=8时，每执行共享内存As的8个次访存指令和共享内存Bs的1个访存指令，可执行8次计算指令，相比初始版本的计算访存比1:2，提高至8:9，有效隐藏访存延迟； 通过本例的两方面优化，矩阵乘法计算效率显著提高近一倍； ## kernel 4 **利用二维thread tile优化** 将thread tile设置为二维，即一个线程负责一小块元素的计算，从而进一步增加block尺寸，减少全局访存数量； > 增加thread tile尺寸，可以在相同的线程数量或更少的线程数量下，计算更大的block size; 更重要的是，单线程负责计算更多的C元素区域，可以增加指令级并行程度； > 为什么可以提高指令并行程度？ > > 单线程处理的指令数量越多，流水线级越长，由于单线程流水线可并行处理多条指令，虽然单条指令执行变慢，但单位时间内处理的指令数量变多，提高了吞吐量，隐藏指令延迟；指令级并发相比与线程级并发更具优势。 ![](./images/describe_kernel_4.png) 设置一个线程负责8×8区域内元素计算，即thread tile=8×8，TM=8,TN=8； ```cpp // BM=BN=128，BK=8，TM=TN=8，共享内存大小128*8 dim3 blockDim(256); dim3 gridDim(CEIL_DIV(M, 128), CEIL_DIV(N, 128)); mysgemm_v4<128, 128, 8, 8, 8><<>>(M, N, K, alpha, A, B, beta, C); int a_tile_row = threadIdx.x / BK; int a_tile_col = threadIdx.x % BK; int a_tile_stride = thread_num / BK; // 128*8/256=4，需要所有线程搬运4轮，可将全局内存中128*8大小区域搬运至共享内存 int b_tile_row = threadIdx.x / BN; int b_tile_col = threadIdx.x % BN; int b_tile_stride = thread_num / BN; // 每个线程负责TM*TN个元素，则需要申请TM*TN个寄存器保存累加值； float tmp[TM][TN] = {0.}; // 单个线程循环TM，TN完成thread tile内元素的乘累加 for (int j = 0; j < TM; j++) { for (int l = 0; l < TN; l++) tmp[j][l] += As[(ty + j) * BK + i] * Bs[tx + l + i * BN]; } ``` 全局访存量：相比未引入共享内存缓存版本，全局内存访存量减少至`1/2*(1/BM+1/BN)=1/128`,访存量显著降低。 ![](./images/kernel_3_vs_4.png) 实际测试发现，相比与一维thread tile，由于二维thread tile进一步降低了全局访存量、提升计算访存比，矩阵乘法效率显著提升一倍。 ## kernel 5 **寄存器缓存共享内存** ![](./images/describe_kernel_5.png) 由下方代码可知，单个线程计算thread tile元素乘累加时，共享内存会被重复访问。 ```cpp for (int j = 0; j < TM; j++) { for (int l = 0; l < TN; l++) tmp[j][l] += As[(ty + j) * BK + i] * Bs[tx + l + i * BN]; //内层循环中 As[(ty + j) * BK + i] 重复访问TN次 } ``` 共享内存相比全局内存能够大大减少访存延迟，但共享内存延迟（几十cycle）相比于计算延迟（几cycle）仍然较大，因此，采用寄存器对共享内存As、Bs进行缓存，避免共享内存的重复访问； ```cpp float a_frag[TM] = {0.}; float b_frag[TN] = {0.}; for (int i = 0; i < BK; i++) { for (int j = 0; j < TM; j++) { a_frag[j] = As[(ty + j) * BK + i]; // 采用a_frag寄存器数组缓存thread tile所需的As共享内存数据； } for (int l = 0; l < TN; l++) { b_frag[l] = Bs[tx + l + i * BN]; // 采用b_frag寄存器数组缓存thread tile所需的Bs共享内存数据； } for (int j = 0; j < TM; j++) { for (int l = 0; l < TN; l++) tmp[j][l] += a_frag[j] * b_frag[l]; } } ``` 当TM=TN=8时，经过寄存器缓存，每个thread tile需要执行8个As共享内存访存指令和8个Bs共享内存访存指令，可进行8×8=64个计算指令，计算访存比相比于初始版本的1/2提升至64:16，可有效隐藏访存延迟； ![](./images/kernel_4_vs_5.png) 实际测试发现，经寄存器缓存实际性能并未发生明显变化，原因可能是当前性能瓶颈并非共享内存的重复访问； ## kernel 6 **向量内存指令FLOAT4优化** - 计算指令：GPU是以4维向量为基本单位进行计算的，4个浮点数组成的float4向量是GPU最基本的类型，使用GPU对两个float4进行向量计算与对两个整数或两个浮点数进行计算一样，只需要一个指令即可完成； - 内存指令：与发出单个指令生成单独的内存事务获取相同数量的字节相比，通过向量内存指令所需的内存事务更少，减少了内存控制器的争用；另一方面，使用矢量加载每个字节需要更少的索引计算； ![](./images/describe_kernel_6.png) 例如，BM=128，BK=8，线程数量为256，若每个线程每次取1个浮点数，每个线程需要消耗4次内存指令，才能将全局内存搬运至共享内存，若采用float4向量内存指令，每个线程每次可以搬运4个浮点数，则每个线程仅需要执行一次内存指令即可完成搬运。 关键代码示例如下： ```cpp #define OFFSET(row, col, ld) ((row)*(ld)+(col)) #define FETCH_FLOAT4(pointer) (reinterpret_cast(&(pointer))[0]) float ldg_a_reg[4 * ldg_a_num] = {0.}; // 每个线程搬运ldg_a_num轮，寄存器缓存ldg_a_num个float4元素，用于转置As矩阵 // 共享内存缓存全局内存 for (int i = 0; i < BM; i += a_tile_stride) { int ldg_index = i / a_tile_stride * 4; // 第ldg_index轮 FETCH_FLOAT4(ldg_a_reg[ldg_index]) = FETCH_FLOAT4(A[OFFSET(a_tile_row + i, a_tile_col, K)]); // As转置存，其中ldg_a_reg做中间缓存，目的是读取时可以按FLOAT4读取 As[OFFSET(a_tile_col, i + a_tile_row, BM)] = ldg_a_reg[ldg_index]; As[OFFSET(a_tile_col + 1, i + a_tile_row, BM)] = ldg_a_reg[ldg_index + 1]; As[OFFSET(a_tile_col + 2, i + a_tile_row, BM)] = ldg_a_reg[ldg_index + 2]; As[OFFSET(a_tile_col + 3, i + a_tile_row, BM)] = ldg_a_reg[ldg_index + 3]; } for (int i = 0; i < BK; i += b_tile_stride) { FETCH_FLOAT4(Bs[OFFSET(b_tile_row + i, b_tile_col, BN)]) = FETCH_FLOAT4(B[OFFSET(b_tile_row + i, b_tile_col, N)]); // 不需要转置 } // 寄存器缓存共享内存 // ty,tx为当前线程对应thread tile的左上角元素在block中的位置 #pragma unroll for (int m = 0; m < TM; m += 4) { FETCH_FLOAT4(a_frag[m]) = FETCH_FLOAT4(As[OFFSET(i, ty + m, BM)]); // 偏移到当前thread tile } #pragma unroll for (int n = 0; n < TN; n += 4) { FETCH_FLOAT4(b_frag[n]) = FETCH_FLOAT4(Bs[OFFSET(i, tx + n, BN)]); // 偏移到当前thread tile } ``` 全局内存无法直接写入共享内存，需要寄存器做中介，其中As写入将全局内存->将寄存器->共享内存过程显示的描述出来，而Bs写入并不是不需要寄存器参与，只是编译器隐藏了这段代码；As缓存显示运用寄存器的目的在于将As进行转置，转置前的一列在转置后变成一行，内存连续，便于float4读取； ![kernel_1](./images/kernel_5_vs_6.png) 实际测试，整体计算效率增加； ## kernel 7 **数据预取** 单缓存是指申请单块共享内存，缓存全局数据，申请单块寄存器内存，缓存共享数据，单块缓存不能实现读取和存储并行进行，因为数据之间存在依赖。例如单缓存场景，计算依赖共享内存数据，为保证计算前全局内存完全存入共享内存，需要进行一次同步；同样因为计算依赖共享内存数据，所以在存新一轮全局内存到共享内存前也需要进行一次同步，保证上一轮计算完成。 双缓存通过申请双倍存储空间，将读和写分开，计算数据读取一块存储空间同时，可以同时向另一块内存写入下一轮依赖的数据，因此，只需要保证计算前待读取共享内存完成写入，即一次同步即可。 > 双缓存使读写同步进行，实现数据预取，隐藏内存延迟。 ![](./images/describe_kernel_7.png) ![](./images/kernel_6_vs_7.png) 采用双缓存技术实现数据预取，计算效率得到了进一步提升； ![](./images/kernel_culas_vs_7.png) 基本可以接近CUBLAS官方矩阵乘法的计算效率；