CUDA矩阵BLAS效率
测试程序是在sdk例子simpleCUBLAS的基础上修改而成, 测试内容是分别用cublas和CPU函数计算两个N阶矩阵A和B的乘积, 然后对结果进行校验，并计算各自的flops.(每个矩阵元素加乘看作2flops)
测试所使用的显卡为GTX 295, CPU是i7 920, 均为默认频率.
显然, 矩阵乘法的速度受问题尺度影响很大, 因此具体测试了N=256-4096的情况. 结果在N=256时, cublas的速度就已经达到了CPU函数的300余倍, 而在N=4096时, cublas的速度超过了CPU的2000倍, 此时的实测浮点速度达到了约360Gflops.
当然，这里面CPU矩阵乘法的算法过于简单，并没有做什么优化. 但是即使经过充分优化，CPU的速度也只能提高1个数量级左右，仍然和cublas差距巨大.
测试具体结果:
N= 256, GPU=0.000180s(186.121Gflops), CPU=0.061939s(0.542Gflops)
N= 512, GPU=0.000934s(287.515Gflops), CPU=0.498737s(0.538Gflops)
N=1024, GPU=0.006252s(343.471Gflops), CPU=8.553767s(0.251Gflops)
N=2048, GPU=0.048440s(354.666Gflops), CPU=85.726814s(0.200Gflops)
N=3072, GPU=0.161870s(358.201Gflops), CPU=292.890472s(0.198Gflops)
N=4096, GPU=0.383253s(358.612Gflops), CPU=799.222351s(0.172Gflops)
具体的测试程序代码:
#include "cutil_inline.h"
#include "cublas.h"
#define N 1024
void simple_sgemm(const float *A, const float *B, float *C) {
int i, j, k;
for(i=0; i评价cublas的效率不是和cpu比,该是看是否是gpu上的最高...呵呵.
我想，cublas的以上测试成绩在gpu程序中也算得上高的了。从峰值性能来说，GTX 295的单GPU峰值浮点性能有两种说法, 894GFlops和596GFlops，分别对应于1.242*240*3和1.242*240*2，个人感觉后者更现实一些。按此计算，cublas 358Gflops的实测值达到了峰值浮点性能的60%，就GPU而言，这应该十个不错的成绩。
当然，比cublas效率更高的程序也并非不存在，但一般人自己写应该是困难的。今天测了一下NVIDIA CUDA Programming Guide 2.2.1 p23-p25中的使用shared memory的矩阵乘法程序，只能达到cublas测试成绩的1/10-1/2左右。具体结果如下：
N=256, dt=0.001697s(19.769Gflops)
N=512, dt=0.003801s(70.615Gflops)
N=1024, dt=0.015581s(137.830Gflops)
N=2048, dt=0.101421s(169.392Gflops)
N=3072, dt=0.334208s(173.491Gflops)
N=4096, dt=0.895309s(153.510Gflops)
网上见过一些文章说cublas效率比自己写的程序还慢，但无法进行验证，如果有人能提供相关测试程序再好不过了。
附今天的测试程序:
#include "cutil_inline.h"
typedef struct {
int width;
int height;
int stride;
float* elements;
} Matrix;
#define BLOCK_SIZE 16
#define N 3072
__device__ float GetElement(const Matrix A, int row, int col) {
return A.elements[row * A.stride + col];
}
__device__ void SetElement(Matrix A, int row, int col, float value) {
A.elements[row * A.stride + col] = value;
}
__device__ Matrix GetSubMatrix(Matrix A, int row, int col) {
Matrix Asub;
Asub.width = BLOCK_SIZE;
Asub.height = BLOCK_SIZE;
Asub.stride = A.stride;
Asub.elements = &A.elements[A.stride * BLOCK_SIZE * row+ BLOCK_SIZE * col];
return Asub;
}
__global__ void MatMulKernel(Matrix A, Matrix B, Matrix C) {
int blockRow = blockIdx.y;
int blockCol = blockIdx.x;
Matrix Csub = GetSubMatrix(C, blockRow, blockCol);
float Cvalue = 0;
int row = threadIdx.y;
int col = threadIdx.x;
for (int m = 0; m < (A.width / BLOCK_SIZE); ++m) {
Matrix Asub = GetSubMatrix(A, blockRow, m);
Matrix Bsub = GetSubMatrix(B, m, blockCol);
__shared__ float As[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE];
__shared__ float Bs[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE];
As[row][col] = GetElement(Asub, row, col);
Bs[row][col] = GetElement(Bsub, row, col);
__syncthreads();
for (int e = 0; e < BLOCK_SIZE; ++e)
Cvalue += As[row][e] * Bs[e][col];
__syncthreads();
}
SetElement(Csub, row, col, Cvalue);
}
void MatMul(const Matrix A, const Matrix B, Matrix C) {
Matrix d_A;
d_A.width = d_A.stride = A.width; d_A.height = A.height;
size_t size = A.width * A.height * sizeof(float);
cudaMalloc((void**)&d_A.elements, size);
cudaMemcpy(d_A.elements, A.elements, size,
cudaMemcpyHostToDevice);
Matrix d_B;
d_B.width = d_B.stride = B.width; d_B.height = B.height;
size = B.width * B.height * sizeof(float);
cudaMalloc((void**)&d_B.elements, size);
cudaMemcpy(d_B.elements, B.elements, size,
cudaMemcpyHostToDevice);
Matrix d_C;
d_C.width = d_C.stride = C.width; d_C.height = C.height;
size = C.width * C.height * sizeof(float);
cudaMalloc((void**)&d_C.elements, size);
dim3 dimBlock(BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE);
dim3 dimGrid(B.width / dimBlock.x, A.height / dimBlock.y);
MatMulKernel<<>>(d_A, d_B, d_C);
cudaMemcpy(C.elements, d_C.elements, size,
cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaFree(d_A.elements);
cudaFree(d_B.elements);
cudaFree(d_C.elements);
}
void init(Matrix *A) {
A->width=A->height=A->stride=N;
A->elements=(float*) calloc(N*N, sizeof(float));
for(int i=0; ielements[i]=i*0.1f;
}
void simple_sgemm(const float *A, const float *B, float *C) {
int i, j, k;
for(i=0; i1e-5 && err>C.elements[i]*1e-5) printf("ERR!\n"), exit(-1);
}
printf("GOOD!\n");
} 用百度搜了下，找到一篇论文也是讨论cublas的矩阵乘法效率的。这篇文章中使用的是8800GT的显卡，矩阵乘法部分测试了两个尺寸为(2560x1536)和(1536x4096)的矩阵相乘，得出的结论是cublas和自己编程的实测性能分别为530GFlops和444GFlops。不过这个数值似乎有些偏大，根据文章中给出的程序用时303ms和435ms,按照我的理解应该是106Gflops和74Gflops，正好和文章给出的数值差5倍和6倍，也许文章是把1次矩阵元素相乘计作10flops和12flops了，我觉得还是计作2flops比较合理。
这篇论文的地址是: www.ecice06.com/qikan/manage/wenzhang/091001.pdf。
再补充一个双精度的测试结果，只需把测试程序中的float和cublasSgemm改成double和cublasDgemm即可。双精度cublas矩阵乘法的性能基本上是单精度的1/3-1/5。
N= 256, GPU=0.000603s(55.677Gflops)
N= 512, GPU=0.004517s(59.428Gflops)
N=1024, GPU=0.030556s(70.280Gflops)
N=2048, GPU=0.239756s(71.656Gflops)
N=3072, GPU=0.802976s(72.209Gflops)
N=4096, GPU=1.901021s(72.297Gflops)
近日查阅了一些资料，证实了矩阵乘法效率不佳的只是cublas 1.x，而cublas 2.x已是顶级性能。此外，有报道称经充分优化后目前4核的CPU矩阵乘法也能达到几十GFlops的实测性能，如属实，CUDA的加速比就不是那么强大了。
GTX295单个GPU双精度的理论峰值性能是1.242*30*2=74.52Gflops，cublas在4096x4096时的实测值72.297Gflops已经很接近峰值了，绝对效率达到了97%。
单精度的实测值离峰值还有一些距离, 据说主要原因是使用shared mem时算术指令的速度会下降。此外，应该还有一个原因就是目前cublas中的代码是针对g80优化的，并没有考虑g200的dual-issue特性，如果能充分利用这一点也许效率还会有提升。
就矩阵乘法而言，目前CPU和GPU的差距并不大。CPU上的高性能矩阵相乘非常复杂，每个CPU厂商都有相应的数学库。例如INTEL MKL的BLAS。其峰值速度接近于最好的GPU结果。
目前显卡的性能提升明显慢于CPU，再考虑到将矩阵传送到显卡的时间。就矩阵相乘而言，我更看好多核CPU+大容量内存。
Nvidia自己做些例子用来吹牛就算了，包括一些研究人员在性能对比测试上，往往采用一些未经优化的代码，以突出GPU的优势，相当不严谨。
的确, 双精度的矩阵乘法目前CPU和GPU确差距不大, 四核xeon利用imkl最高可以达到70GFlops/s左右, 和GTX 295的一个GPU实测性能相当.
不过单精度差距还是比较大的, 目前CUDA的最好实测成绩是510GFlops/GPU左右(GTX 285), 而一块GTX 295的两个GPU加起来可以达到800GFlops以上, 比四核xeon的理论峰值还高一个数量级.
但目前GPU双精度差主要是构架原因, 如果CPU的性能还是保持过去发展速度的话， 等fermi出来后CPU和GPU的双精度差距可能也会大幅拉大.
关于研究人员的对比数据, 的确存在CPU代码不够优化的例子. 但是其中至少有部分并不是研究人员不想优化, 而是他们尽量对CPU和GPU代码进行了优化，最后只能达到这样的水平 (CPU和GPU都并非最优化, 但CPU代码更差)。我想也许是CPU厂商在CPU优化方面宣传力度不够，很多科研人员不了解如何优化吧。(以矩阵乘法为例, 简单使用sse+openmp很难接近imkl的成绩, 有数量级的差距)
blas在一开始设计时就考虑到了这个问题，只需修改第1和第2个参数即可满足不同的row/column major存储方式。用'T', 'T'参数应该就可满足你的要求。修改后的代码如下：
#include "cutil_inline.h"
#include "cublas.h"
#define N 512
void simple_sgemm(const float A[N][N], const float B[N][N], float C[N][N]) {
int i, j, k;
for(j=0; j抱歉，我上面的方法可能还不大好，因为其中的simple_sgemm中实际上还是隐含着进行了一次转置。
实际上行先列先对应于矩阵转置。一个更简单的办法是利用以下矩阵转置公式，在调用cublas时用'n', 'n'参数同时交换A, B的顺序，这样得到的结果就不需要转置了.
C=A*B -> C'=B'*A' (这里'代表转置)
代码如下：
#include "cutil_inline.h"
#include "cublas.h"
#define N 512
void simple_sgemm(const float A[N][N], const float B[N][N], float C[N][N]) {
int i, j, k;
for(i=0; ihttp://bbs.csdn.net/topics/330105294