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2015年度先端GPGPUシミュレーション工学特論 第5回 GPUのメモリ階層の詳細 （様々なメモリの利用）
- 2. 今回の内容 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 コンスタントメモリ ページロックホストメモリ ゼロコピーホストメモリ ベクトル和による性能比較 2
- 3. メモリの種類 オフチップメモリ（GPUのチップ外部のメモリ） 低速アクセス，大容量 CPUから直接アクセス可能 ローカルメモリだけはアクセス不可 グローバルメモリ ローカルメモリ テクスチャメモリ コンスタントメモリ 容量 大 小 大 小 速度 低速 低速 高速* 高速* GPUからの 読み書き 読み書き可 全てのスレッドが同 じメモリにアクセス 読み書き可 各スレッドが異なる メモリにアクセス 読み込み可 全てのスレッドが同 じメモリにアクセス 読み込み可 全てのスレッドが同 じメモリにアクセス CPUからの アクセス 読み書き可 読み書き不可 書き込み可 書き込み可 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 *キャッシュが効く場合 3
- 4. コンスタントメモリ GPU全体で同じメモリに アクセス コンスタントキャッシュを 利用することで，効率的 な読み込みが可能 キャッシュはオンチップ GPU全体で64kB 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論4 L2キャッシュ コンスタントメモリ テクスチャメモリ GPU Chip レジ スタ レジ スタ レジ スタ レジ スタ CUDA Core CUDA Core CUDA Core CUDA Core L1キャッ シュ 共有 メモリ SM レジ スタ レジ スタ レジ スタ レジ スタ CUDA Core CUDA Core CUDA Core CUDA Core L1キャッ シュ 共有 メモリ SM グローバルメモリ ホスト メモリ ローカル メモリ ローカル メモリ ローカル メモリ ローカル メモリ ･･･ ･･･
- 5. コンスタントメモリの利用 修飾子 __constant__ を付けて宣言 メモリは読込専用 CPUからは変更可能 専用のメモリ転送命令でコピー cudaMemcpyToSymbol CPU上のメモリをコンスタントメモリにコピーする cudaMemcpyToSymbol(転送先変数名, 転送元アドレス, バイト数, オフセット, 方向); オフセット，方向は無くてもよい オフセットを省略すると0が使われる 方向を省略するとcudaMemcpyHostToDeviceが使われる 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論5
- 6. コンスタントメモリの利用 cudaError_t cudaMemcpyToSymbol( const char * symbol, const void * src, size_t count, size_t offset = 0, enum cudaMemcpyKind kind = cudaMemcpyHostToDevice ) Parameters symbol ‐ Symbol destination on device src ‐ Source memory address count ‐ Size in bytes to copy offset ‐ Offset from start of symbol in bytes kind ‐ Type of transfer 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 http://docs.nvidia.com/cuda/cuda‐runtime‐api/ 6
- 7. コンスタントメモリの宣言 サイズは静的に決定 __constant__ 型 変数名; __constant__ 型 変数名[要素数]; 配列としても宣言可能 要素数はコンパイル時に確定している必要がある cudaMalloc()やcudaFree()は不要 グローバル変数として宣言し，複数のカーネルから アクセス 読込専用のメモリならではの使い方 書込可能なメモリでは厳禁 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論7
- 8. コンスタントメモリへのアクセス （Tesla世代） コンスタントメモリへ高速にアクセスできる要因 1. ブロードキャストによるデータの分配 16スレッド（Half Warp）単位でアクセスし，1回の読込を 他のスレッドにブロードキャストできる 16スレッドが同じアドレスにアクセスすると最も効率がよい 2. コンスタントメモリキャッシュ SMごとに存在する独自のオンチップキャッシュ 他のHalf Warpがキャッシュされたデータへアクセスして も，コンスタントメモリからの読込が発生しない 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論8
- 9. コンスタントメモリへのアクセス （Tesla世代） オフチップメモリ（DRAM）からの読込量を抑制 オフチップメモリ（DRAM）からの読込による実行速度 低下を回避 コンスタントメモリへのアクセスの制約 Half Warp内のスレッド全てが異なるコンスタントメモリの アドレスを参照すると，読込が逐次化 読込命令の処理に最悪で16倍の時間を要する 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論9
- 10. コンスタントメモリへのアクセス （Tesla世代） Half Warp内のスレッド全てが同じ メモリアドレスにアクセス 1スレッドの読込をブロードキャストによっ て残りのスレッドが共有 他のHalf Warpも同じメモリアドレス にアクセス データがキャッシュされているため， キャッシュから高速に読み出し 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 0 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論10 Half Warp内でのスレッドID メモリアドレス
- 11. コンスタントメモリへのアクセス （Tesla世代） Half Warp内のスレッド全てが異 なるメモリアドレスにアクセス 読込が逐次化 読込処理の時間は，Half Warpがアク セスするコンスタントメモリアドレスの数 に比例 最悪で処理に16倍の時間がかかる おそらくグローバルメモリアクセスよりも遅 くなる 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1 0 0 11
- 12. コンスタントメモリへのアクセス （Fermi世代） コンスタントメモリへ高速にアクセスできる要因 1. ブロードキャストによるデータの分配 32スレッド（Warp）単位でアクセスし，1回の読込を他のス レッドにブロードキャストできる 32スレッドが同じアドレスにアクセスすると最も効率がよい 2. コンスタントメモリキャッシュ SMごとに存在する独自のオンチップキャッシュ 他のWarpがキャッシュされたデータへアクセスしても，コン スタントメモリからの読込が発生しない 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論12
- 13. コンスタントメモリへのアクセス （Fermi世代） オフチップメモリ（DRAM）からの読込量を抑制 オフチップメモリ（DRAM）からの読込による実行速度 低下を回避 コンスタントメモリへのアクセスの制約 Warp内のスレッド全てが異なるコンスタントメモリのアドレ スを参照すると，読込が逐次化 読込命令の処理に最悪で32倍の時間を要する 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論13
- 14. 0 16 32 48 64 80 96 11 2 コンスタントメモリへのアクセス （Fermi世代） Warp内のスレッド全てが同じコンスタントメモリアドレ スにアクセス 1スレッドの読込をブロードキャストによって残りのスレッド が共有 他のWarpも同じメモリアドレスにアクセス データがキャッシュされているため，キャッシュから高速に 読み出し 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論14 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
- 15. 0 16 32 48 64 80 96 11 2 コンスタントメモリへのアクセス （Fermi世代） Warp内のスレッド全てが異なるコンスタントメモリアド レスにアクセス 読込が逐次化 読込処理の時間は，Warpがアクセスするコンスタントメモリ アドレスの数に比例 最悪で処理に32倍の時間がかかる おそらくグローバルメモリアクセスよりも遅くなる 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論15 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
- 16. コンスタントメモリ利用の例 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 ベクトル和 ベクトルAとBの値が全て同じ コンスタントメモリにデータを一つ置き，全スレッドが参照 ・・・ ・・・ ・・・c[i] a[i] b[i] ＋ ＋ ＋ ＋ ＋ ・・・c[i] a b ＋ 16
- 17. #define N (8*1024) //64kBに収める #define Nbytes (N*sizeof(float)) #define NT (256) #define NB (N/NT) __global__ void init(float *a, float *b, float *c){ int i = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x; a[i] = 1.0; b[i] = 2.0; c[i] = 0.0; } __global__ void add(float *a, float *b, float *c){ int i = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x; c[i] = a[i] + b[i]; } int main(void){ float *a,*b,*c; cudaMalloc((void **)&a, Nbytes); cudaMalloc((void **)&b, Nbytes); cudaMalloc((void **)&c, Nbytes); init<<< NB, NT>>>(a,b,c); add<<< NB, NT>>>(a,b,c); cudaFree(a); cudaFree(b); cudaFree(c); return 0; } GPUプログラム（グローバルメモリ利用） 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 vectoradd.cu 17
- 18. #define N (8*1024) //64kBに収める #define Nbytes (N*sizeof(float)) #define NT (256) #define NB (N/NT) __constant__ float a[N],b[N]; __global__ void init(float *c){ int i = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x; c[i] = 0.0f; } __global__ void add(float *c){ int i = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x; c[i] = a[i] + b[i]; } int main(void){ float *c; float *host_a,*host_b; int i; host_a=(float *)malloc(Nbytes); host_b=(float *)malloc(Nbytes); cudaMalloc((void **)&c,Nbytes); for(i=0;i<N;i++){ host_a[i] = 1.0f; host_b[i] = 2.0f; } cudaMemcpyToSymbol (a,host_a,Nbytes); cudaMemcpyToSymbol (b,host_b,Nbytes); init<<< NB, NT>>>(c); add<<< NB, NT>>>(c); return 0; } コンスタントメモリ（単純な置き換え） 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 vectoradd_constant.cu 18
- 19. 実行時間 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 入力配列サイズ N = 213 スレッド数 NT = 256 各スレッドがコンスタントメモリの異なるアドレスにアクセス すると，グローバルメモリよりも遅くなる カーネル 実行時間 [ms] vectoradd 7.65×10‐3 vectoradd_constant 1.01×10‐2 19
- 20. #define N (8*1024) //64kBに収める #define Nbytes (N*sizeof(float)) #define NT (256) #define NB (N/NT) __constant__ float a, b; __global__ void init(float *c){ int i = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x; c[i] = 0.0f; } __global__ void add(float *c){ int i = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x; c[i] = a + b; } int main(void){ float *c; float host_a,host_b; host_a=1.0f; host_b=2.0f; cudaMalloc((void **)&c,Nbytes); //host_a,host_bが配列ではないので //アドレスを取り出すために&を付ける cudaMemcpyToSymbol (a,&host_a,sizeof(float)); cudaMemcpyToSymbol (b,&host_b,sizeof(float)); init<<< NB, NT>>>(c); add<<< NB, NT>>>(c); return 0; } コンスタントメモリ（同一アドレス参照） 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 vectoradd_broadcast.cu 20
- 21. 実行時間 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 入力配列サイズ N = 213 スレッド数 NT = 256 各スレッドがコンスタントメモリの同一アドレスにアクセスす ると高速化 カーネル 実行時間 [ms] vectoradd 7.65×10‐3 vectoradd_constant 1.01×10‐2 vectoradd_broadcast 7.55×10‐3 21
- 22. 実行時間 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 入力配列サイズ N = 220 スレッド数 NT = 256 配列サイズが多くなると，コンスタントメモリの利用が有効 定数を参照する場合，#defineで定義した方が高速に実 行できるので使いどころが難しい 畳み込みのような処理を行うカーネル内で，全スレッドが 同じ係数テーブルにアクセスするような場合に有効 カーネル 実行時間 [ms] vectoradd 0.116 vectoradd_broadcast 0.042 22
- 23. ホスト メモリ L2キャッシュ コンスタントメモリ テクスチャメモリ GPU Chip レジ スタ レジ スタ レジ スタ レジ スタ CUDA Core CUDA Core CUDA Core CUDA Core L1キャッ シュ 共有 メモリ SM レジ スタ レジ スタ レジ スタ レジ スタ CUDA Core CUDA Core CUDA Core CUDA Core L1キャッ シュ 共有 メモリ SM グローバルメモリ ホストメモリへの効率的なアクセス ホスト（CPU）とデバイス （GPU）のやりとり GPUでの処理を高速化し 続けると，ホスト‐デバイス 間のメモリコピーがボトル ネック化 ホスト－デバイス間の転 送の高速化 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論23 ローカル メモリ ローカル メモリ ローカル メモリ ローカル メモリ ･･･ ･･･
- 24. ページロック（ピン）メモリ 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 OSによって管理されるメモリのうち，ページアウトしな いことが保証されているメモリ OSが配列の物理アドレスを記憶 GPUが物理アドレスを知れば，ダイレクトメモリアクセ ス（DMA）を使ってホストとデータを交換できる 24
- 25. OSによる記憶管理 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 記憶管理 メモリのアドレスをプロセス固有の仮想アドレスに変換して 割り付け 仮想記憶方式を採用 メモリの物理的な大きさに依存せず，また不連続なメモリ領 域を連続に見せかける方式 1個の記憶装置を占有しているようにプログラム可能 25
- 26. 仮想記憶方式 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 仮想的な記憶装置上のアドレス 仮想アドレス，論理アドレス メモリ上のアドレス 実アドレス，物理アドレス 多重仮想記憶 システム内に複数の仮想アドレス空間を形成し，プロセス ごとに割り当て 現在の計算機の主流 CPUとGPUも仮想アドレス空間が異なる 仮想アドレスと実アドレス の変換はOSが管理 26
- 27. ページング方式 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 仮想メモリ空間と物理メモリ空間を一定サイズの ページと呼ばれる単位に分割して管理 ページテーブル 仮想アドレスから実アドレスの対応表 仮想アドレスから実アドレスへの変換はページ単位で実行 スレッド メモリ プロセスA OS CPU メモリ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ ページ ページ テーブル _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ 27
- 28. ページアウト 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 物理メモリ上にない仮想メモリを参照 補助記憶装置（ハードディスクなど）に退避されたデータ ページフォルトという割り込みがかかり，OSに制御が移行 ページフォルトがおこると膨大な時間がかかる OSは物理メモリ上のアドレスを追い出す（ページアウト） 必要なページを補助記憶装置から物理メモリ上に読み込む スレッド メモリ プロセスA OS CPU メモリ ページ ページ テーブル _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ 28 ハード ディスク_____ _____ _____ _____
- 29. ページアウト 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 物理メモリ上にない仮想メモリを参照 補助記憶装置（ハードディスクなど）に退避されたデータ ページフォルトという割り込みがかかり，OSに制御が移行 ページフォルトがおこると膨大な時間がかかる OSは物理メモリ上のアドレスを追い出す（ページアウト） 必要なページを補助記憶装置から物理メモリ上に読み込む スレッド メモリ プロセスA OS CPU メモリ ページ ページ テーブル _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ 29 ページアウト ハード ディスク
- 30. ページロック（ピン）メモリ 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 ページアウトされない事がOSによって保証 ピンで刺された紙のように固定されている pinned memory そのメモリの物理アドレスにアクセスしても安全 全てのメモリをページロックにすると，他のプログラ ムが起動できなくなる可能性がある スレッド メモリ プロセスA OS CPU メモリ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ ページ ページ テーブル _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ 30
- 31. CUDAによるメモリ転送 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 ページング可能なメモリを使ってもDMA転送を行う 1. ページング可能なシステムバッファからページロックされ たステージングバッファへコピー 2. ステージングバッファからGPUへDMAでコピー ページロックメモリを使う事で約2倍の転送速度が 期待される Fermi世代のGPUでは，10MBを超えるデータを転送すると きにページロックメモリを使用すると効率的 31
- 32. ページロックホストメモリの確保と解放 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 cudaMallocHost() ページロックされたホストメモリを確保 cudaMallocHost((void **)&ホスト変数名, サイズ); cudaMallocHostで確保されたメモリはmallocで確保さ れたメモリと同様に利用可能 cudaFreeHost() cudaMallocHostで確保されたホストメモリを解放 cudaFreeHost(ホスト変数のアドレス); 32
- 33. ページロックホストメモリの確保 （もう一つの方法） 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 cudaHostAlloc() cudaHostAlloc((void **)&ホスト変数名,サイズ,フラグ); フラグ cudaHostAllocDefault cudaHostAlloc()の働きをcudaMallocHost()と同じにする 確保したメモリの解放はcudaFreeHost()を利用 後述のゼロコピーホストメモリを確保するために利用 cudaHostAllocDefault以外のフラグを指定 フラグについては後述 cudaHostAllocで統一した方が楽かもしれない 33
- 34. #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define N (1024*1024*64) #define Nbytes (N*sizeof(float)) int main(){ float *data,*dev_data; cudaEvent_t start,stop; float elapsed_time_ms = 0.0f; cudaEventCreate(&start); cudaEventCreate(&stop); data = (float *)malloc(Nbytes); cudaMalloc( (void **)&dev_data, Nbytes); cudaEventRecord(start, 0); cudaMemcpy(dev_data,data,Nbytes, cudaMemcpyHostToDevice); //GPU→CPUはコメントを外す //cudaMemcpy(data,dev_data,Nbytes, // cudaMemcpyDeviceToHost); cudaEventRecord(stop, 0); cudaEventSynchronize(stop); cudaEventElapsedTime (&elapsed_time_ms, start,stop); printf("%e ms¥n",elapsed_time_ms); cudaEventDestroy(start); cudaEventDestroy(stop); free(data); cudaFree(dev_data); return 0; } ページング可能メモリを使ったコピー 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 copy_pagable.cu 34
- 35. #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define N (1024*1024*64) #define Nbytes (N*sizeof(float)) int main(){ float *data,*dev_data; cudaEvent_t start,stop; float elapsed_time_ms = 0.0f; cudaEventCreate(&start); cudaEventCreate(&stop); cudaHostAlloc( (void **)&data, Nbytes, cudaHostAllocDefault); cudaMalloc( (void **)&dev_data, Nbytes); cudaEventRecord(start, 0); cudaMemcpy(dev_data,data,Nbytes, cudaMemcpyHostToDevice); //GPU→CPUはコメントを外す //cudaMemcpy(data,dev_data,Nbytes, // cudaMemcpyDeviceToHost); cudaEventRecord(stop, 0); cudaEventSynchronize(stop); cudaEventElapsedTime (&elapsed_time_ms, start,stop); printf("%e ms¥n",elapsed_time_ms); cudaEventDestroy(start); cudaEventDestroy(stop); cudaFreeHost(data); cudaFree(dev_data); return 0; } ページロックホストメモリを使ったコピー 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 copy_pagelocked.cu 35
- 36. データ転送の性能 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 入力配列サイズ N = 226 ページロックメモリの利用により転送速度が約2倍に向上 相対的に遅かったGPU→CPUの転送が特に高速化 メモリ 実行時間 [ms] CPU to GPU / GPU to CPU 転送速度 [GB/s] CPU to GPU / GPU to CPU ページング可能 99.1 / 117 2.5 / 2.1 ページロック 44.8 / 42.1 5.6 / 5.9 36
- 37. CUDA4.0以降でのページロックメモリ 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 実用的にはCUDA4.1以降 CUDA4.0では適用できるメモリに制約がある mallocで宣言してcudaHostRegisterでページロッ クメモリとして割当 cudaHostRegister(ホスト変数アドレス, サイズ, フラグ) フラグ cudaHostRegisterDefault cudaHostRegisterPortable cudaHostRegisterMapped ページロックにするだけならcudaHostRegisterDefault cudaHostUnregisterによって割当を解除 37
- 38. #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define N (1024*1024*64) #define Nbytes (N*sizeof(float)) #define ByteToGByte (1.0/(1024*1024*1024)) #define SecToMillisec (1.0/1000) int main(){ float *data,*dev_data; cudaEvent_t start,stop; float elapsed_time_ms = 0.0f; cudaEventCreate(&start); cudaEventCreate(&stop); data = (float *)malloc(Nbytes); cudaMalloc( (void **)&dev_data, Nbytes); cudaEventRecord(start, 0); cudaMemcpy(dev_data,data,Nbytes, cudaMemcpyHostToDevice); //cudaMemcpy(data,dev_data,Nbytes, // cudaMemcpyDeviceToHost); cudaEventRecord(stop, 0); cudaEventSynchronize(stop); cudaEventElapsedTime (&elapsed_time_ms, start,stop); printf("%e ms¥n",elapsed_time_ms); cudaEventDestroy(start); cudaEventDestroy(stop); free(data); cudaFree(dev_data); return 0; } ページング可能メモリを使ったコピー 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 copy_pagable.cu 38
- 39. #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define N (1024*1024*64) #define Nbytes (N*sizeof(float)) #define ByteToGByte (1.0/(1024*1024*1024)) #define SecToMillisec (1.0/1000) int main(){ float *data,*dev_data; cudaEvent_t start,stop; float elapsed_time_ms = 0.0f; cudaEventCreate(&start); cudaEventCreate(&stop); data = (float *)malloc(Nbytes); cudaMalloc( (void **)&dev_data, Nbytes); cudaHostRegister((void **)&data, Nbytes,cudaHostRegisterDefault); cudaEventRecord(start, 0); cudaMemcpy(dev_data,data,Nbytes, cudaMemcpyHostToDevice); //cudaMemcpy(data,dev_data,Nbytes, // cudaMemcpyDeviceToHost); cudaEventRecord(stop, 0); cudaEventSynchronize(stop); cudaEventElapsedTime (&elapsed_time_ms, start,stop); printf("%e ms¥n",elapsed_time_ms); cudaEventDestroy(start); cudaEventDestroy(stop); free(data); cudaFree(dev_data); return 0; } HostRegisterによる割当 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 copy_hostregister.cu 39
- 40. データ転送の性能 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 入力配列サイズ N = 226 フラグによって性能が変わるが，どれも大して高速化しない メモリ 実行時間 [ms] CPU to GPU / GPU to CPU 転送速度 [GB/s] CPU to GPU / GPU to CPU ページング可能 99.1 / 117 2.5 / 2.1 cudaHostRegister Default 76.4 / 85.2 3.3 / 2.9 cudaHostRegister Portable 81.0 / 125 3.1 / 2.0 cudaHostRegister Mapped 93.1 / 122 2.7 / 2.1 40
- 41. ゼロコピーホストメモリ 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 ページロックホストメモリを使うとメモリがページアウ トされず，アドレスが固定 GPUからOSを介さずCPUのメモリをコピーできた GPUから書き込む事はできないのか？ デバイスからホストメモリを直接読み書きできるよう アドレスをマッピングすれば可能 CPU‐GPU間のメモリコピーを要求しない ゼロコピー GPUにおける根本的な制約「GPUはホストメモリを直接参 照できない」を回避 41
- 42. ゼロコピーメモリ利用の可否 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 cudaGetDevicePropertiesを利用 使い方はcudaSetDeviceの時と同じ cudaDeviceProp型構造体のメンバcanMapHostMemory を参照 42 #include<stdio.h> int main(void){ int deviceCount = 0,dev; cudaDeviceProp deviceProp; //GPUの数を確認 cudaGetDeviceCount(&deviceCount); for(dev=0;dev<deviceCount;dev++){ //情報を取得するGPUの選択 cudaSetDevice(dev); cudaGetDeviceProperties (&deviceProp, dev); //ゼロコピーメモリが利用できるなら //supportと表示 if(deviceProp.canMapHostMemory==1) printf("supports¥n"); else printf("doesn't support¥n"); } return 0; }
- 43. ゼロコピーメモリの確保 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 cudaHostAlloc() cudaHostAlloc((void **)&ホスト変数名,サイズ,フラグ); フラグ（|（or）で複数指定可能） cudaHostAllocMapped GPUのアドレス空間にマッピングされたホストメモリを宣言 cudaHostAllocWriteCombined ホストメモリのキャッシュ管理をOSから切り離す PCI‐Ex経由のデータ転送を高速化できる可能性がある ホストからの読込は非常に低速 ホストが書き，GPUが読むバッファとしての利用に適する cudaHostAllocPortable 43
- 44. ホストメモリとデバイスメモリの対応付け 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 cudaHostAlloc()はCPUのポインタを返す CPUとGPUでは仮想メモリ空間が異なる CPUのポインタからGPUで利用できるポインタを取得する必 要がある cudaHostGetDevicePointer() cudaHostGetDevicePointer((void **)デバイス変数, (void *)ホストポインタ変数, 0); 最後の0はとりあえず入れておかなければならない ドキュメント*にも"At present, Flags must be set to 0."と 書かれている *http://docs.nvidia.com/cuda/samples/0_Simple/simpleZeroCopy/doc/CUDA2.2PinnedMemoryAPIs.pdf 44
- 45. その他の準備 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論45 複数のGPUを搭載している場合は利用するGPUを指定 cudaSetDevice(); ホストメモリをデバイスから直接読み書きできるよう アドレスのマッピングを許可 cudaSetDeviceFlags(cudaDeviceMapHost); CUDAの関数を実行する前に上二つの命令を呼ぶ 呼ばないとcudaHostGetDevicePointer()がエラーを返す
- 46. #define N (1024*1024) #define Nbytes (N*sizeof(float)) #define NT (256) #define NB (N/NT) void init(float *a, float *b, float *c){ int i; for(i=0;i<N;i++){ a[i] = 1.0; b[i] = 2.0; c[i] = 0.0; } } __global__ void add(float *a, float *b, float *c){ int i = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x; c[i] = a[i] + b[i]; } int main(){ float *a,*b,*c; float *dev_a,*dev_b,*dev_c; cudaEvent_t start,stop; float elapsed_time_ms = 0.0f; cudaEventCreate(&start); cudaEventCreate(&stop); cudaHostAlloc((void **)&a, Nbytes, cudaHostAllocDefault); cudaHostAlloc((void **)&b, Nbytes, cudaHostAllocDefault); cudaHostAlloc((void **)&c, Nbytes, cudaHostAllocDefault); cudaMalloc((void **)&dev_a, Nbytes); cudaMalloc((void **)&dev_b, Nbytes); cudaMalloc((void **)&dev_c, Nbytes); 初期化と転送も含めたベクトル和 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 vectoradd_host.cu 46
- 48. #define N (1024*1024) #define Nbytes (N*sizeof(float)) #define NT (256) #define NB (N/NT) __global__ void init(float *a, float *b, float *c){ int i = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x; a[i] = 1.0; b[i] = 2.0; c[i] = 0.0; } __global__ void add(float *a, float *b, float *c){ int i = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x; c[i] = a[i] + b[i]; } int main(){ float *a,*b,*c; float *dev_a,*dev_b,*dev_c; cudaEvent_t start,stop; float elapsed_time_ms = 0.0f; cudaEventCreate(&start); cudaEventCreate(&stop); cudaSetDevice(0); cudaSetDeviceFlags(cudaDeviceMapHost); cudaHostAlloc( (void **)&a, Nbytes, cudaHostAllocWriteCombined | cudaHostAllocMapped); cudaHostAlloc( (void **)&b, Nbytes, cudaHostAllocWriteCombined | cudaHostAllocMapped); cudaHostAlloc( (void **)&c, Nbytes, cudaHostAllocWriteCombined | cudaHostAllocMapped); ゼロコピーによるベクトル和 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 vectoradd_zerocopy.cu 48
- 50. 実行時間（初期化とベクトル和＋転送） 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論 入力配列サイズ N = 220 スレッド数 NT = 256 ゼロコピーは全てCPUで実行するよりは早い 全てGPUで実行するよりかなり遅い カーネル 実行時間 [ms] 全てCPUで実行 8.74 全てGPUで実行 0.249 vectoradd_host 7.88 vectoradd_zerocopy 3.44 50 −ベクトル和 +転送
- 51. ゼロコピーの使いどころ 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論51 演算量の多いカーネル 通常はデータ転送→カーネル実行 ゼロコピーはカーネルの実行中にデータを転送 既にコピーされたデータで大量の計算を行うことでデータの コピーにかかる時間を隠蔽 GPUのメモリ利用の節約 制約 GPUからホストメモリにアクセスしてもキャッシュされない 複数回の読み書きではPCI‐Ex経由の転送が複数発生
- 52. ゼロコピーの使いどころ 2015/05/14先端GPGPUシミュレーション工学特論52 ノートPC等でGPUがシステムのチップセットに組み込ま れている場合* GPUとCPUがメインメモリを物理的に共有 ゼロコピーを使うと常にパフォーマンスが向上 ページロックメモリを利用しすぎるとシステムの性能が低下 GPUがチップセットに組み込まれているかの確認 cudaGetDeviceProperties()を利用 cudaDeviceProp型構造体のメンバintegratedを参照 trueならintegrated GPU, falseならdiscrete GPU *最近はこういう製品がない