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深入剖析多線程計(jì)算平臺(tái)的性能模型

Linux閱碼場(chǎng) ? 來(lái)源:GPU and Computing ? 作者:GPUComputing ? 2021-06-28 16:33 ? 次閱讀
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在以前的文章里,筆者談到單核CPU無(wú)論在PC端還是服務(wù)器上基本上已經(jīng)退出歷史舞臺(tái),目前主流的計(jì)算平臺(tái)是使用多核(multiple cores)的CPU以及眾核(many cores)的GPU。另外處理器與內(nèi)存訪問(wèn)速度差距也不斷增大,為克服訪存瓶頸主要采用兩種方法。

其中多核CPU與單核CPU都是利用Cache來(lái)掩蓋訪問(wèn)系統(tǒng)內(nèi)存的延遲,以減輕訪存帶寬的壓力,其芯片的較大面積也都貢獻(xiàn)給Cache。在另一端,GPU通過(guò)同時(shí)運(yùn)行很多簡(jiǎn)單的線程,不使用或者只利用相對(duì)較小的Cache。

而主要通過(guò)線程間的并行(Thread Level Parallelism, TLP)來(lái)隱藏內(nèi)存訪問(wèn)延遲,當(dāng)一部分線程因?yàn)樵L存停滯的時(shí)候,另一部分線程會(huì)接著執(zhí)行,使得處理單元不會(huì)空閑下來(lái)。

目前的異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)同時(shí)采用這兩種截然不同的架構(gòu),使得性能預(yù)測(cè)和優(yōu)化都不太容易,面對(duì)一個(gè)給定的計(jì)算負(fù)載,我們應(yīng)該如何分發(fā)能夠達(dá)到性能最佳?對(duì)芯片架構(gòu)師而言,在面積受限的芯片上,怎樣合理部署處理單元、Register File和Cache等等也是讓人撓頭的事情。

希望能夠?yàn)槔斫鈨?yōu)化性能提供參考,論文作者定義了一個(gè)統(tǒng)一仿真模型可以容納延展這兩種不同特點(diǎn)的架構(gòu)設(shè)計(jì)。這個(gè)模型對(duì)應(yīng)一個(gè)想象的混合計(jì)算平臺(tái),該平臺(tái)由很多簡(jiǎn)單的處理單元以及較大的共享緩存構(gòu)成,通過(guò)靈活配置一系列參數(shù),包括處理單元個(gè)數(shù)、緩存大小以及緩存和內(nèi)存的訪問(wèn)延遲等等,可以觀察不同參數(shù)變化對(duì)計(jì)算性能的影響。

為保持模型簡(jiǎn)單,論文假設(shè)所有線程相互不共享數(shù)據(jù)且系統(tǒng)內(nèi)存帶寬足夠大。如下圖所示,作者發(fā)現(xiàn),當(dāng)線程數(shù)量較少的時(shí)候,隨著線程數(shù)量增加,性能開始提升,而當(dāng)線程數(shù)量到達(dá)轉(zhuǎn)折點(diǎn),Cache不能夠容納所有線程的工作集的時(shí)候,性能反而下降。

之后,隨著線程數(shù)量越來(lái)越多,由于有足夠的線程來(lái)掩蓋Cache訪問(wèn)不命中帶來(lái)內(nèi)存訪問(wèn)延遲,性能又接著上升,直達(dá)到平臺(tái)可獲得的最大性能。我們可以認(rèn)為MC Region對(duì)應(yīng)多核CPU的情形,而MT Region自然對(duì)應(yīng)有超多線程的GPU,MC Region和MT Region之間的性能波谷區(qū)域在我們的架構(gòu)設(shè)計(jì)和程序優(yōu)化中都是要努力避免的。

以下我們具體推導(dǎo)下參數(shù)曲線對(duì)應(yīng)的公式,下表列出計(jì)算模型涉及的參數(shù),左邊是平臺(tái)相關(guān)的,右邊跟運(yùn)算任務(wù)有關(guān)。

公式(1)為考慮Cache命中率的線程平均訪問(wèn)內(nèi)存所需要的時(shí)鐘數(shù)。

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這就是說(shuō),線程每運(yùn)行1/rm條指令,就會(huì)因?yàn)樵L存停滯tavg時(shí)鐘,如果沒(méi)有別的線程替換進(jìn)來(lái),對(duì)應(yīng)的處理單元就會(huì)處于空閑狀態(tài),要讓該處理單元充分利用,額外需要的線程數(shù)為tavg/(CPIexe/rm)。所以要讓整個(gè)計(jì)算平臺(tái)滿負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn),總共需要的線程數(shù)量為

NPE * (1 +tavg/(CPIexe/rm))。給定有n個(gè)線程的計(jì)算任務(wù),計(jì)算平臺(tái)的利用率η可以計(jì)算如公式(2)。

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在η=1的情況下,再添加多余的線程于性能無(wú)補(bǔ)。根據(jù)利用率η我們可以得到計(jì)算平臺(tái)的預(yù)期性能為NPE * (f/CPIexe)*η OPS(Operations Per Second,每秒鐘運(yùn)算數(shù))。通過(guò)該公式,我們可以觀察以下各種參數(shù)調(diào)節(jié)對(duì)性能曲線的影響。

值得注意的是以上計(jì)算中我們沒(méi)有考慮內(nèi)存帶寬受限的情況,如果把它納入考慮,對(duì)特定性能Performance,我們可以按公式(3)計(jì)算所要求帶寬。

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所以在內(nèi)存帶寬也是約束條件的情況下,性能計(jì)算修正為公式(4)。

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而下圖也反映了內(nèi)存帶寬對(duì)性能曲線的影響。值得提醒的是性能曲線水平頂表示計(jì)算任務(wù)在該平臺(tái)上已經(jīng)觸到了內(nèi)存帶寬墻(off-chip bandwidth wall),在這種情況下繼續(xù)增加線程有可能會(huì)惡化Cache命中率,使得帶寬問(wèn)題更加嚴(yán)重反而有損性能,這也是為什么之前我們提到過(guò)的GPU顯存帶寬要遠(yuǎn)大于CPU系統(tǒng)內(nèi)存帶寬。

主要參考資料:

Many-core vs many-thread machines: Stay away from the valley

The Interplay of Caches and Threads in Chip-MultiProcessors

編輯:jq

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原文標(biāo)題:多線程計(jì)算平臺(tái)的性能模型

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