Лекторы: Боресков А.В. (ВМиК МГУ) Харламов А. (NVidia) Архитектура и программирование массивно- параллельных вычислительных систем. - презентация

1 Лекторы: Боресков А.В. (ВМиК МГУ) Харламов А. (NVidia) Архитектура и программирование массивно- параллельных вычислительных систем

2 2011 Существующие многоядерные системы Посмотрим на частоты CPU: – 2004 г. - Pentium 4, 3.46 GHz – 2005 г. - Pentium 4, 3.8 GHz – 2006 г. - Core Duo T2700, 2333 MHz – 2007 г. - Core 2 Duo E6700, 2.66 GHz – 2007 г. - Core 2 Duo E6800, 3 GHz – 2008 г. - Core 2 Duo E8600, 3.33 Ghz – 2009 г. - Core i7 950, 3.06 GHz

3 2011 Существующие многоядерные системы Легко видно, что роста частоты практически нет – Энерговыделение ~ четвертой степени частоты – Ограничения техпроцесса – Одноядерные системы зашли в тупик

4 2011 Существующие многоядерные системы Таким образом, повышение быстродействия следует ждать именно от параллельности. Уже давно CPU используют параллельную обработку для повышения производительности – Конвейер – Multithreading – SSE

5 2011 Intel Core 2 Duo 32 Кб L1 кэш для каждого ядра 2/4 Мб общий L2 кэш Единый образ памяти для каждого ядра - необходимость синхронизации кэшей

6 Intel Core 2 Quad

7 Intel Core i7

8 Symmetric Multiprocessor Architecture (SMP)

9 2011 Symmetric Multiprocessor Architecture (SMP) Каждый процессор имеет свои L1 и L2 кэши подсоединен к общей шине отслеживает доступ других процессоров к памяти для обеспечения единого образа памяти (например, один процессор хочет изменить данные, кэшированные другим процессором)

10 Cell

11 2011 Cell Dual-threaded 64-bit PowerPC 8 Synergistic Processing Elements (SPE) 256 Kb on-chip на каждый SPE

12 BlueGene/L

13 2011 BlueGene/L dual-core nodes node – 770 Mhz PowerPC – Double Hammer FPU (4 Flop/cycle) – 4 Mb on-chip L3 кэш – 512 Mb off-chip RAM – 6 двухсторонних портов для 3D-тора – 3 двухсторонних порта для collective network – 4 двухсторонних порта для barrier/interrupt

14 BlueGene/L

15 Архитектура Tesla 10 TPC Interconnection Network ROP L2 ROP L2 ROP L2 ROP L2 ROP L2 ROP L2 ROP L2 ROP L2 DRAM CPUBridgeHost Memory Work Distribution

16 TEX SM Texture Processing Cluster SM Streaming Multiprocessor Instruction $Constant $ Instruction Fetch Shared Memory SFU SP SFU SP Double Precision Register File Архитектура Tesla Мультипроцессор Tesla 10

17 Классификация

18 2011 Классификация CPU – SISD – Multithreading: позволяет запускать множество потоков – параллелизм на уровне задач (MIMD) или данных (SIMD) – SSE: набор 128 битных регистров ЦПУ можно запаковать 4 32битных скаляра и проводить над ними операции одновременно (SIMD) GPU – SIMD*

19 2011 MultiThreading Hello World #include #include // для beginthread() void mtPrintf( void * pArg); int main() { int t0 = 0; int t1 = 1; _beginthread(mtPrintf, 0, (void*)&t0 ); mtPrintf( (void*)&t1); Sleep( 100 ); return 0; } void mtPrintf( void * pArg ) { int * pIntArg = (int *) pArg; printf( "The function was passed %d\n", (*pIntArg) ); }

20 2011 MultiThreading Hello World // создание нового потока // необходимо указать: // entry point функцию, // размер стека, при 0 – OS выберет сама // (void *) – указатель на аргументы функции _beginthread(mtPrintf, 0, (void*)&t1 ); // напечатать из основного потока mtPrintf( (void*)&t0); // подождать 100 мс // создание потока windows требует времени // если основной поток закончит выполнение // то и все дочерние потоки будут прерваны Sleep( 100 );

21 2011 SSE Hello World #include struct vec4 { union { float v[4]; __m128 v4; }; int main() { vec4 a = {5.0f, 2.0f, 1.0f, 3.0f}; vec4 b = {5.0f, 3.0f, 9.0f, 7.0f}; vec4 c; c.v4 = _mm_add_ps(a.v4, b.v4); printf("c = {%.3f, %.3f, %.3f, %.3f}\n", c.v[0], c.v[1], c.v[2], c.v[3]); return 0; }

22 2011 SIMD На входе поток однородных элементов, каждый из которых может быть обработан независимо На выходе – однородный поток Обработкой занимается ядро (kernel)

23 2011 SIMD Так как каждый элемент может быть обработан независимо от других, то их можно обрабатывать параллельно Можно соединять между собой отдельные ядра для получения более сложной схемы обработки

24 2011 Эволюция GPU Voodoo - растеризация треугольников, наложение текстуры и буфер глубины Очень легко распараллеливается На своих задачах легко обходил CPU

25 2011 Эволюция GPU Быстрый рост производительности Добавление новых возможностей – Мультитекстурирование (RivaTNT2) – T&L – Вершинные программы (шейдеры) – Фрагментные программы (GeForceFX) – Текстуры с floating point-значениями

26 2011 Эволюция GPU: Шейдеры Работают с 4D float-векторами Специальный ассемблер Компилируется драйвером устройства Отсутствие переходов и ветвления – Вводились как vendor-расширения

27 2011 Эволюция GPU: Шейдеры Появление шейдерных языков высокого уровня (Cg, GLSL, HLSL) Поддержка ветвлений и циклов (GeForce 6xxx) Появление GPU, превосходящие CPU в 10 и более раз по Flopам

28 2011 Отличия CPU от GPU Очень высокая степень параллелизма Основная часть чипа занята логикой, а не кэшем Ограничения по функциональности

29 2011 GPGPU Использование GPU для решения не графических задач Вся работа с GPU идет через графический API (OpenGL, D3D) Программы используют сразу два языка – один традиционный (С++) и один шейдерный Ограничения, присущие графическим API

30 2011 CUDA (Compute Unified Device Architecture) Программирование массивно-параллельных систем требует специалльных систем/языков. Программирование ресурсов CPU ограничено – Multithreading – SSE – Часто bottleneck – в пропускной способности памяти CUDA - система (библиотеки и расширенный C) для программирования GPU

31 2011 CUDA Hello World #defineN(1024*1024) __global__ void kernel ( float * data ) { int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; float x = 2.0f * f * (float) idx / (float) N; data [idx] = sinf ( sqrtf ( x ) ); } int main ( int argc, char * argv [] ) { float a [N]; float * dev = NULL; cudaMalloc ( (void**)&dev, N * sizeof ( float ) ); kernel >> ( dev ); cudaMemcpy ( a, dev, N * sizeof ( float ), cudaMemcpyDeviceToHost ); cudaFree ( dev ); for (int idx = 0; idx < N; idx++) printf("a[%d] = %.5f\n", idx, a[idx]); return 0; }

32 2011 CUDA Hello World __global__ void kernel ( float * data ) { int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; // номер текущей нити float x = 2.0f * f * idx / N; // значение аргумента data [idx] = sinf ( sqrtf ( x ) ); // найти значение и записать в массив } Для каждого элемента массива (всего N) запускается отдельная нить, вычисляющая требуемое значение. Каждая нить обладает уникальным id

33 CUDA Hello World float a [N]; float * dev = NULL; // выделить память на GPU под N элементов cudaMalloc ( (void**)&dev, N * sizeof ( float ) ); // запустить N нитей блоками по 512 нитей // выполняемая на нити функция - kernel // массив данных - dev kernel >> ( dev ); // скопировать результаты из памяти GPU (DRAM) в // память CPU (N элементов) cudaMemcpy ( a, dev, N * sizeof ( float ), cudaMemcpyDeviceToHost ); // освободить память GPU cudaFree ( dev );

34 2011 Архитектура Маштабируемость: –[+][-] SM внутри TPC –[+][-] TPC –[+][-] DRAM партиции Схожие архитектуры: –Tesla 8: 8800 GTX –Tesla 10: GTX 280

35 2011 SIMT (Single Instruction, Multiple Threads) Параллельно на каждом SM выполняется большое число отдельных нитей (threads) Нити подряд разбиваются на warpы (по 32 нити) и SM управляет выполнением warpов Нити в пределах одного warpа выполняются физически параллельно Большое число warpов покрывает латентность

36 2011 Архитектура Fermi Объединенный L2 кэш (768 Kb) До 1 Tb памяти (64-битная адресация) Общее адресное пространство памяти ККО (DRAM, регистры, разделяемая память, кэш) Одновременное исполнение ядер, копирования памяти (CPU->GPU, GPU- >CPU) Быстрая смена контекста (10x) Одновременное исполнение ядер (до 16)

37 Instruction CacheUniform Cache Warp Scheduler 64 Kb Shared Memory/ L1 Cache SFU Core Interconnection network Register File ( bit words Dispatch Unit Warp Scheduler Dispatch Unit Core SFU Uniform Cache LD/ST Архитектура Fermi. Потоковый мультипроцессор

38 2011 Архитектура Fermi 32 ядра на SM Одновременное исполнение 2х варпов. 48 Kb разделяемой памяти 16 Kb кэш – или 16 Kb разделяемй + 48 Kb кэш Дешевые атомарные операции

39 2011 Ресурсы нашего курса CUDA.CS.MSU.SU – Место для вопросов и дискуссий – Место для материалов нашего курса – Место для ваших статей! Если вы нашли какой-то интересный подход! Или исследовали производительность разных подходов и знаете, какой из них самый быстрый! Или знаете способы сделать работу с CUDA проще! s teps3d.narod.rus teps3d.narod.ru

40 2011 Ресурсы нашего курса К той лекции: – CUDA / MT / SSE hello world проекты – CUDA / MT / SSE Hello World проекты Чуть более насыщенные чем маленькие hello world ы – SVN ?

41 2011 Несколько слов о курсе Математический спецкурс 11 лекций 5 семинарский занятий – Раз в две недели – Цель занятий: Начать быстро программировать на CUDA Написать и сдать практические задания 5 практических заданий

42 2011 Несколько слов о курсе Отчетность по курсу – 5 практических заданий Задания сдаются на семинаре Либо по почте – В течении недели со дня семинара, на котором задание выдано – Если у вас не получается – дайте нам знать – Альтернатива Дайте нам знать

43 2011

44 Дополнительные слайды Архитектура Tesla 8

45 TPC Interconnection Network ROP L2 ROP L2 ROP L2 ROP L2 ROP L2 ROP L2 DRAM CPUBridgeHost Memory Work Distribution

46 TEX SM Texture Processing Cluster Streaming Multiprocessor Instruction $Constant $ Instruction Fetch Shared Memory SFU SP SFU SP Register File Архитектура Tesla: Мультипроцессор Tesla 8