GPU编程之进击的优化-李修宇.docx

第一章 设备微架构 1.0 CUDA设备 1.0.0 核心微架构 1.0.1 指令编码格式 1.0.2 寄存器文件结构 1.0.3 指令流水线 1.0.4 Pascal架构（待续） 1.1 GCN设备 1.1.0 核心微架构 1.1.1 指令编码格式 1.1.2 寄存器文件结构 1.1.3 指令流水线 1.2 GPU设备上的条件分支 第二章 GPU矩阵乘法的高效实现 2.0 前言 2.1 指令级并行和数据预取 2.2 双缓冲区 2.3 宽数据内存事务 2.4 二级数据预取 2.5 细节调优 第三章 基于GPU的大规模稀疏矩阵直接求解器 3.0 简介 3.1 基于quotient graph的符号分析 3.1.1 顶点重排序 3.1.2 构建消去树 3.1.3 寻找超结点 3.1.4 符号分解 3.2 多波前法 3.3 超节点方法 3.4 多波前+超节点方法的并行分解算法 小结 参考资料 第四章 CNN中的卷积计算 前言 1 基于矩阵乘法的卷积算法 2 类矩阵乘法的卷积算法 小结 第五章 基于GPU的LU分解（待续） 5.0 一般实现 5.1 分块实现 5.2 使用动态并行 5.3 多GPU版本 第六章 GPU上的光线追踪（待续） 6.1 kd-tree算法介绍及内核实现 6.2 less-分支版本的kd-tree算法及内核实现 6.3 ropes-kdtree算法及内核实现 第七章 LBM流体计算（待续） 尾章 GPU编程优化技术总结 4.1.0 CUDA设备上的优化技术 4.1.1 访存优化 4.1.2 指令优化 4.1.3 内核调用优化 4.2.0 GCN设备上的优化技术 4.2.1 访存优化 4.2.2 指令优化 4.2.3 内核调用优化 4.3 构建性能可移植的程序 GPU编程的优化是一个复杂而精细的过程，涉及到对设备微架构的深入理解和算法的高效实现。本文将探讨几个关键章节，包括CUDA和GCN设备的微架构、GPU矩阵乘法、稀疏矩阵求解、卷积神经网络（CNN）中的卷积计算以及GPU编程的优化技术。 CUDA设备的微架构是GPU编程的基础。Kepler架构的SMX包含多个功能单元，如Warp调度器、CUDA Core、存储器访问单元等，支持多种指令类型，包括计算、分支和访存。CUDA Core执行单精度浮点和整数运算，而SFU处理复杂的数学运算。理解这些组件的工作方式对于优化内存访问和提高计算效率至关重要。 GCN设备（例如AMD的GPU）也有类似的微架构，但设计上可能有所不同，如更强调能效比。GCN设备的指令编码格式、寄存器文件和指令流水线都需要根据具体架构进行调整优化。 在第二章中，GPU矩阵乘法的优化讨论了指令级并行、数据预取和缓冲区策略，这些都是提高计算速度的关键。双缓冲区和宽数据内存事务可以减少数据传输延迟，而二级数据预取则可以进一步提升数据利用率。 对于大规模稀疏矩阵的直接求解，第三章介绍了基于quotient graph的符号分析，包括顶点重排序、消去树构建、超结点寻找和符号分解。这些方法是优化稀疏矩阵计算的基础，尤其在多波前法和超节点方法中体现出了并行计算的优势。 在CNN中，卷积计算的实现通常依赖于矩阵乘法或类似操作。基于矩阵乘法的卷积算法和类矩阵乘法的卷积算法提供了不同的性能和效率权衡，适用于不同的网络结构和计算需求。 至于GPU上的LU分解、光线追踪和LBM流体计算，这些是更高级别的应用，需要利用GPU的并行计算能力来加速。例如，LU分解可以通过分块和多GPU版本实现来提高性能，而光线追踪则涉及kd-tree算法的实现，包括优化分支的版本。 GPU编程优化技术总结了CUDA和GCN设备上的优化策略，包括访存优化、指令优化和内核调用优化。构建性能可移植的程序是GPU编程的一大挑战，需要充分考虑设备的异构性和多样性。 GPU编程的优化是一个涉及硬件理解、算法设计和性能调优的综合过程。开发者需要深入理解GPU的微架构，合理利用指令级并行、数据预取等技术，同时针对特定应用选择合适的计算模型和优化策略。这样才能最大限度地发挥GPU的计算潜力，实现高效的并行计算。