快速提升性能,如何更好地使用GPU(下)

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快速提升性能,如何更好地使用GPU(下)
快速提升性能,如何更好地使用GPU(下)
 

重点标签 tag1GPU性能提升tag2异步工作队列tag3CUDA编程模型tag4内存带宽限制tag5数据访问模式

文章摘要


摘要:

本文主要探讨了在GPU成本上升和供应短缺的背景下,如何提升GPU性能的方法。文章首先提到,可以通过将所有任务提交给GPU的异步工作队列(stream)来提升性能,这样可以使得不同的任务在不同的stream中并行执行,从而提高GPU的资源利用率。接着,文章通过一个神经网络处理花朵图片的例子,说明了如何利用stream的特性来实现任务的并行处理。

文章进一步分析了GPU的计算资源,特别是显存带宽对于性能的影响。指出GPU的性能受限于内存带宽,而不仅仅是计算能力。通过理解DRAM存储芯片的工作原理,文章强调了内存访问模式对于性能的重要性。例如,DRAM的突发模式可以减少列请求的成本,而连续读取模式可以提高读取效率。

文章还讨论了CUDA编程模型,包括如何通过合理分配线程块和利用warp执行模型来优化内存访问模式。强调了异步执行、平衡资源和保持内存访问的线性是提升GPU性能的关键因素。最后,文章总结了提升GPU性能的三个主要概念:异步执行、平衡资源和保持内存访问的线性。

重点内容:

1. 异步工作队列(stream):通过将任务提交给GPU的异步工作队列,可以实现任务的并行处理,提高GPU的资源利用率。

2. 显存带宽限制:GPU的性能受限于内存带宽,而不仅仅是计算能力。显存带宽是性能提升的关键瓶颈。

3. 内存访问模式:理解DRAM存储芯片的工作原理,优化内存访问模式,可以显著提高读取效率和性能。

4. CUDA编程模型:通过合理分配线程块和利用warp执行模型,可以优化内存访问模式,提升GPU性能。

5. 性能提升关键因素:异步执行、平衡资源和保持内存访问的线性是提升GPU性能的三个主要概念。

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原文作者: 极市平台

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