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@dasyprocta - 関西 GPGPU 勉強会
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● What's GPGPU
  GPGPU とは...

● DirectCompute Introduction
  速習 DirectCompute
What's GPGPU
What's GPGPU
General-purpose computing
on graphics processing units

● General-purpose であるとは?

● General-purpose でないとは?
GPGPU の夜明け
"All processors aspire to be
general-purpose"
Tim Van Hook, keynote, Graphics Hardware 2001
Programmable GPU
プログラム可能な GPU の登場
● DirectX8.0 [2000] アセンブリ (Shader Model 1.x)
● DirectX9.0 [2002] HLSL (Shader Model 2.0x)
● DirectX9.0c [2004] HLSL (Shader Model 3.0)
シェーダー言語
● HLSL
● GLSL
● Cg
グラフィックスパイプライン
~ Shader Model 3.0

                     プログラム可能なユニット
       Input
                     ● Vertex Shader
   Vertex Shader       頂点単位で実行

     Rasterizer      ● Pixel Shader
                       ピクセル単位で実行
    Pixel Shader

      Output
GPU の超並列性
Pixel Shader によるピクセル並列処理
Pixel Shader による画像処理



            Pixel Shader


              Output

テクスチャユニット
ピクセルはデータ!!
ピクセルのビット数
● 32bit (R8G8B8A8 - UNSIGNED INT)
● 64bit (R16G16B16A16 - HALF FLOAT)
● 128bit (R32G32B32A32 - FLOAT)
Pixel Shader による汎用処理



            Pixel Shader


テクスチャユニット     Output
GPGPU 黎明期 I
Ray Tracing on Programmable Graphics Hardware
[Purcell 2002]


● レイトレーシングの GPU 実装
● ポリゴンのテクスチャへの格納
GPGPU 黎明期 II
Photon Mapping on Programmable Graphics Hardware
[Percell 2003]



● フォトンマッピングの GPU 実装
● Bitonic ソートの GPU 実装
GPGPU 黎明期 III
Building a Million Particle System [Latta 2004]

● テクスチャパーティクル
● ダブルバッファによる時間積分
GPU Gems シリーズ刊行




 [2004]
                   [2007]
          [2005]
GPU Gems
Part VI - Beyond Triangles

 ●   A Toolkit for Computation on GPUs
 ●   Fast Fluid Dynamics Simulation on the GPU
 ●   Volume Rendering Techniques
 ●   Applying Real-Time Shading to 3D Ultrasound Visualization
 ●   Real-Time Stereograms
 ●   Deformers
GPU Gems 2
Part IV - General-Purpose Computation on GPUs

            ●   Streaming Architectures and Technology Trends
            ●   The GeForce 6 Series GPU Architecture
            ●   Mapping Computational Concepts to GPUs
            ●   GPU Computation Strategies and Tips
            ●   Implementing Efficient Parallel Data Structures on GPUs
            ●   GPU Flow Control Idioms
            ●   GPU Program Optimization
            ●   Stream Reduction Operations for GPGPU Applications
GPU Gems 2
Part V - Image-Oriented Computing

 ●   Octree Textures on the GPU
 ●   High-Quality Global Illumination
     Rendering Using Rasterization
 ●   Global Illumination using Progressive
     Refinement Radiosity
 ●   Computer Vision on the GPU
 ●   Deferred Filtering: Rendering from
     Difficult Data Formats
 ●   Conservative Rasterization
GPU Gems 2
Part VI - Simulation and Numerical Algorithms

                      ●   GPU Computing for Protein Structure
                          Prediction
                      ●   A GPU Framework for Solving Systems of
                          Linear Equations
                      ●   Options Pricing on the GPU
                      ●   Improved GPU Sorting
                      ●   Flow Simulation with Complex Boundaries
                      ●   Medical Image Reconstruction with the
                          FFT
GPU Gems 3
Part V - Physics

●   Real-Time Rigid Body Simulation on GPUs
●   Real-Time Simulation and Rendering of 3D Fluids
●   Fast N-Body Simulation with CUDA
●   Broad-Phase Collision Detection with CUDA
●   LCP Algorithms for Collision Detection Using CUDA
●   Signed Distance Fields Using Single-Pass
    GPU Scan Conversion of Tetrahedra
GPU Gems 3
Part VI - GPU Computing

●   Fast Virus Signature Matching on the GPU
●   AES Encryption and Decryption on the GPU
●   Efficient Random Number Generation and Application using CUDA
●   Imaging Earth's Subsurface Using CUDA
●   Parallel Prefix Sum (Scan) with CUDA
●   Incremental Computation of the Gaussian
●   Using the Geometry Shader for Compact
    and Variable-Length GPU Feedback
GPGPU アルゴリズム
●   Map
●   Reduce
●   Scatter and Gather
●   Scan
●   Stream Filtering
●   Sort
●   Search
A Survey of General-Purpose Computation
on Graphics Hardware   [Owens 2007]
GPGPU のダークサイド
グラフィックス API の学習コストが高い
● DirectX
● OpenGL
CUDA の登場 [2006]
● グラフィックス API からの解放
GPU の GPGPU 進化
● ユニットの統合 (Unified Shader)

● SIMD からスカラーへ

● 倍精度浮動小数点数対応
そして DirectCompute へ
GPU プログラミング系譜
  DirectX
Shader Model
 1.0 [2000]                    汎用 API モデル
 2.0 [2002]
                                CUDA [2006]
 3.0 [2004]
 4.0 [2006]                    OpenCL [2008]
 4.1 [2008]
               DirectCompute
 5.0 [2009]
DirectCompute Introduction
DirectCompute とは
● DirectX API による GPGPU サポート

● グラフィックスパイプラインとは独立して動作

● HLSL で記述 (Compute Shader)

● CUDA, OpenCL と同様の思想
要求環境
● Windows7 (Vista SP1 では CS4)
  Visual C++ 2008, 2010
  DirectX SDK (June 2010)


● DirectX11 対応ハードウェア (10.1 では CS4)
  Geforce400系~
  RadeonHD5000系~
  Intel HD Graphics4000~ (Ivy Bridge)
HLSL
● C言語に似た文法

● グラフィックス用途の組み込み関数

● ShaderModel バージョンにより違い
Shader Model 5.0
- GPGPU 拡張
● 64bit 浮動小数点演算

● 共有メモリの使用 (32KB)

● データ構造の追加

● アトミック命令, 同期命令
GPU アーキテクチャー
            Device



 Multiprocessor      Multiprocessor         Multiprocessor



 Multiprocessor      Multiprocessor   Processor       Processor


 Multiprocessor      Multiprocessor   Processor       Processor


                                      Processor       Processor



          Global Memory

                                           Shared Memory
スレッドの並列実行

       Multiprocessor        Multiprocessor 一基で
                             複数のHW スレッドを実行
 Processor       Processor


 Processor       Processor   Multiprocessor 単位で
 Processor       Processor
                             Shared Memory 一基


      Shared Memory
スレッドのグリッドモデル
スレッドグループのスレッド数を3次元で指定

             Z

         X
                        スレッド

     Y




             スレッドグループ
スレッドとスレッドグループ
- Thread and Thread Group
Multiprocessor がスレッドグループを実行
Processor がスレッドを実行

           Dispatch        Multiprocessor


                      Processor      Processor


                      Processor      Processor


                      Processor      Processor
簡単な Compute Shader
StructuredBuffer<float> A : register(t0);
StructuredBuffer<float> B : register(t1);
RWStructuredBuffer<float> O : register(u0);

[numthreads(1, 1, 1)] // スレッドグループのサイズを指定
void CSMain(uint3 id : SV_DispatchThreadID)
{
   O[id.x] = A[id.x] + B[id.x];
}
簡単なホストプログラム
ID3D11DeviceContext* dc = デバイスの生成();

// まずはシェーダーを設定して...
dc->CSSetShader(...);

// Fire!!
dc->Dispatch(X, Y, Z);
スレッドグループの実行回数
Dispatch 関数の引数で指定

Dispatch(X, Y, Z) を実行した場合

実行スレッドグループ数 = X * Y * Z
スレッドの実行回数
[numthread(AX, AY, AZ)]
void CSMain() {}
のシェーダーを
Dispatch(BX, BY, BZ)
で呼び出した場合

実行スレッド数 = 実行スレッドグループ数 *      AX*AY*AZ
          = BX*BY*BZ * AX*AY*AZ
引数とセマンティクス
[numthreads(AX, AY, AZ)]
void CSMain(uint3 id : SV_DispatchThreadID)

● SV_DispatchThreadID
全スレッド内での ID: uint3

Dispatch(BX, BY, BZ) の場合の ID は
0 <= id.x < AX*BX
0 <= id.y < AY*BY
0 <= id.z < AZ*BZ
その他の引数セマンティクス
● SV_GroupIndex
スレッドグループ内での一意の整数値: uint

● SV_GroupThreadID
スレッドグループ内での ID: uint3

● SV_GroupID
スレッドグループの ID: uint3
引数の数は自由
使用したいものだけ定義すれば OK

[numthreads(X, Y, Z)]
void CSMain(uint3 DTid : SV_DispatchThreadID,
            uint3 GTid : SV_GroupThreadID,
            uint3 Gid : SV_GroupID,
            uint Gidx : SV_GroupIndex)
{
   ...
}
シェーダーのコンパイル
● オフラインコンパイル

SDK付属の fxc.exe

● ランタイムコンパイル

D3DX11CompileFromFile() 関数
(d3dx11.dll)
ホストプログラムの流れ

   シェーダーの読み込み・生成


   GPUリソースの生成


   GPUリソースの設定

   シェーダーの実行
GPU リソース                 (ID3D11Resource)

グローバルメモリに置かれるバッファ
● ID3D11Buffer
    ○ RawBuffer
    ○ StructuredBuffer
    ○ ConstantBuffer
●   ID3D11Texture1D
●   ID3D11Texture1DArray
●   ID3D11Texture2D
●   ID3D11Texture2DArray
●   ID3D11Texture3D
バッファとテクスチャの違い
● テクスチャはサンプラーによるアクセスが可能
 サンプラーによる線形補間, 等...

● テクスチャはミップマップが使用可能
GPU リソースビュー
シェーダーからリソースがどのように扱われるか

● ID3D11ShaderResourceView (SRV)
読み込み専用バッファ

● ID3D11UnorderedAccessView (UAV)
読み込み・書き込みバッファ
リソースとビューの関係

   Texture           Buffer


  UAV         SRV        UAV




   Shader A         Shader B
リソースの設定
● CSSetShaderResourceViews()
スロットを指定して SRV を設定

● CSSetUnorderedAccessViews()
スロットを指定して UAV を設定
定数バッファ
シェーダー定数として扱われるバッファ
アクセスが高速

● CSSetConstantBuffers()
スロットを指定して定数バッファを設定
シェーダーからのアクセス
StructuredBuffer<float> A : register(t0);   // SRV
StructuredBuffer<float> B : register(t1);   // SRV
RWStructuredBuffer<float> O : register(u0); // UAV

cbuffer C : register(b0) { // 定数バッファ
  float4     Vector;
  float4x4 Matrix;
}
register(...) でスロット番号を指定
シェーダーでのリソース種別
Read Only             Read/Write
● Texture1D           ● RWTexture1D
● Texture1DArray      ● RWTexture1DArray
● Texture2D           ● RWTexture2D
● Texture2DArray      ● RWTexture2DArray
● Texture3D           ● RWTexture3D
● StructuredBuffer    ● RWStructuredBuffer
● ByteAddressBuffer   ● RWByteAddressBuffer
動的バッファ(擬似)のサポート
● AppendStructuredBuffer
バッファの最後に値を追加

● ConsumeStructuredBuffer
バッファの最後から値を取得・削除

内部で同期を取ってくれる
共有メモリへのアクセス
共有メモリの宣言
groupshared float Shared[SIZE];

● ソフトウェアキャッシュとして機能
● 同期命令の
  GroupMemoryBarrierWithGroupSync()
  と一緒に扱うことが多い
メモリアクセス

 高速!!


          スコープ       アクセス         場所
 共有メモリ    スレッドグループ   Read/Write   on-chip(register)

 定数バッファ   グローバル      Read         on-chip(cache)

 SRV      グローバル      Read         off-chip

 UAV      グローバル      Read/Write   off-chip
同期命令
●   AllMemoryBarrier
●   AllMemoryBarrierWithGroupSync
●   DeviceMemoryBarrier
●   DeviceMemoryBarrierWithGroupSync
●   GroupMemoryBarrier
●   GroupMemoryBarrierWithGroupSync
アトミック命令
●   InterlockedAdd
●   InterlockedExchange
●   InterlockedCompareExchange
●   InterlockedAnd
●   InterlockedOr
●   InterlockedXor
●   etc...
パフォーマンス
● GPU から CPU への WriteBack は注意

● GPU のメモリ内容を利用する関数の使用
DispatchIndirect(ID3D11Buffer*, offset)
GPU のメモリ内容を関数の引数として利用
GPU デバッガ
● PIX (SDK 付属)
公式のくせに DirectX11 にほとんど対応してない

● NVidia Nsight
NVIdia GPU 用

● AMD GPU PerfStudio2
AMD GPU 用
その他諸々?
● DirectX なので API に癖がある
 計算のみにも使用できるがそれなら CUDA の方が..

● Windows 環境のみでしか動かない

● グラフィックスパイプラインに味付けする役割?

● 可視化まで含めたリアルタイムシミュレーション
  においては一日の長あり
DirectX SDK
付属サンプル一部紹介
● BasicCompute11
  配列同士の加算処理
● ComputeShaderSort11
  Bitonic ソート
● NBodyGravityCS11
  3D N体問題
● FluidCS11
  2D 流体シミュレーション (SPH)
参考文献
Practical Rendering
& Computation
with Direct3D11
まとめ
● DirectCompute は CUDA, OpenCL と同様
  GPGPU 環境を提供する

● DirectX グラフィックスパイプラインとの
  親和性が高いため可視化に有利
Enjoy GPGPU!!

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