Comment pouvez-vous utiliser efficacement le paradigme de programmation parallèle dans CUDA ?

1 L’architecture CUDA

CUDA est basé sur une architecture hiérarchique qui se compose de trois niveaux : grilles, blocs et threads. Une grille est une collection de blocs, qui sont des groupes de threads qui peuvent exécuter le même code et partager une partie de la mémoire. Un thread est la plus petite unité d’exécution qui peut s’exécuter sur un seul cœur du GPU. Chaque thread possède ses propres registres et sa propre mémoire locale, mais peut également accéder à la mémoire partagée au sein de son bloc, à la mémoire globale sur la grille, ainsi qu’à la mémoire des constantes et des textures en lecture seule et mises en cache. L’architecture CUDA vous permet de mapper votre domaine de problème aux dimensions de la grille et du bloc, et d’affecter le travail à chaque thread en fonction de son identifiant unique.

3 Modèle de mémoire CUDA

CUDA dispose d’un modèle de mémoire complexe qui implique différents types et étendues de mémoire, chacun ayant ses propres caractéristiques et compromis. La mémoire locale est la mémoire privée de chaque thread, allouée sur la mémoire globale avec une latence élevée et une faible bande passante, et doit être évitée si possible. La mémoire partagée est rapide et à faible latence, partagée par tous les threads d’un bloc pour l’échange et la synchronisation des données, et doit être utilisée pour les données fréquemment consultées ou réutilisées. La mémoire globale est volumineuse et persistante, accessible par tous les threads de la grille, et doit stocker les données d’entrée et de sortie. La mémoire constante est en lecture seule et mise en cache, accessible par tous les threads de la grille, et doit stocker des données constantes ou uniformes pour tous les threads. Enfin, la mémoire de texture est en lecture seule et mise en cache, optimisée pour la localité spatiale 2D, et doit stocker les données accessibles avec des motifs 2D tels que des images ou des matrices. Ces types de mémoire doivent être optimisés pour l’utilisation en minimisant les transferts, en fusionnant les accès, en utilisant des clôtures de mémoire et des opérations atomiques, en évitant les conflits bancaires, en alignant et en remplissant les structures de données, en utilisant des modes de filtrage et d’adressage linéaires.

5 Optimisation CUDA

CUDA offre de nombreuses possibilités d’optimisation, mais s’accompagne également de divers défis et pièges. Pour tirer le meilleur parti de CUDA, vous devez choisir les bonnes dimensions de grille et de bloc, en fonction de la taille du problème, des propriétés de l’appareil et des exigences d’occupation. De plus, minimisez les transferts de données entre l’hôte et l’appareil et optimisez l’utilisation des ressources GPU telles que les registres, la mémoire partagée et l’exécution de déformation. De plus, réduisez les branches divergentes et les itérations de boucles, et utilisez des opérations vectorisées et intrinsèques lorsque cela est possible. Enfin, tirez parti des outils de profilage et de débogage CUDA pour identifier et corriger les goulots d’étranglement et les erreurs de performances. En suivant ces directives, vous pouvez utiliser efficacement le paradigme de programmation parallèle de CUDA pour obtenir des résultats impressionnants dans vos applications.