论文阅读笔记1
l 论文一摘要
n 题目：a quantitative performance analysis model for GPU architectures（GPU架构上的一个定量的性能分析模型）
n 摘要：
u 提出了一个吞吐量模型（5-15%错误率），用于衡量三个主要组成部分：指令流水线，共享内存访问，全局内存访问
u 测试的实验例子：稠密矩阵乘法，三对角线性方程组求解（优化60%），稀疏矩阵向量乘（优化18%）
u 展望：对硬件资源分配提出建议，避免bank conflict，块调度，内存传输粒度
n 内容：
u 介绍
l 目前的GPU编程工具中能够用于测试性能的太少，只有ATI的Stream Profile和NVIDIA的Parallel Nsight，只能够测试程序的统计数字，无法跟程序性能联系起来，本文将提出一个小的标准性能测试模型，有助于分析分析性能，给硬件设计者提供建议。
l 使用到的工具：barra simulator（输入：cubin文件，收集GPU相关的统计数据，用于掌握数据依赖的应用，计算动态指令数目）
u GPU架构和编程模型
l GPU分成两个层次：顶层的向量化处理器，底层的具体实现（N卡的SM，A卡的SIMD cores）
l CUDA和OpenCL接口对应一致，NVIDIA的warp和AMD的wavefront，性能模型将对所有的GPU结构都适用（尽管实验用的是N卡）
u 性能建模和分析方法
l 分析传统性能分析的弱点：分成“内存限制/计算限制”两类计算过程，忽略了指令的类型，片上共享内存和bank conflict，可以用“指令吞吐量限制/内存层次限制”代替，将性能分析的层次从模糊的高层（算法，计算量等）降为清晰的底层（指令吞吐量，内存分层等）
l 新模型的组成部分：指令流水线，global memory，shared memory
n 指令：对指令按照执行代价的高低进行分类，然后将一般化的代码在不同数量的warp并行层次上进行测试，估算每一类指令的流水线吞吐量
n Shared memory：对一般化的代码，利用bank conflict信息更正内存事务的数量，然后在一定数量的warp并行层次上利用吞吐量估算时间
n Global memory：使用一个内存事务模拟器来计算硬件层次上的事务数目
n 总过程：Barra生成一个关于指令执行次数的动态程序执行信息，然后使用这个信息来生成每一类动态指令的数目，共享内存事务的数目，全局内存事务的数目，被同步所分开的阶段数目
l 模型的作用
n 能够定量地分析每一种部分性能如何，找出性能瓶颈，检测瓶颈是否消除，新的瓶颈是什么，给出确切的瓶颈原因
n 指令：计算密集度低，高代价的指令，低效的warp并行
n Shared memory：bank conflict，簿记指令引起的内存拥堵，低效的warp并行
n Global memory：并行化隐藏延迟的效率过低，非级联的内存访问和内存事务粒度大
l 数据展示
n 指令分成四类，图形展示每一类随着单个SM中warp数目增长所呈现出的吞吐量变化趋势，图形展示共享内存随着单个SM中warp数目增长所呈现出的带宽变化趋势
u 性能建模过程
l 使用到的工具：decuda（cubin反编译软件）
l 模型的处理过程：内建一个工具来修改原有的二进制指令，将修改后的指令重新编译成二进制代码，最后将修改后的二进制代码嵌入到执行文件中
l 指令流水线：
n 指令的低效来源于warp的低效，warp的低效来源于资源的限制（每个SM）：16384 Registers，16KB shared memory，512 threads，8 blocks，32 warps
n 指令的执行峰值取决于该类指令有多少个Function Unit可用，FU可用的越多，则峰值越高（四类指令，峰值可由公式算出）
n 调整block的大小和数目可以决定warp的个数，从而影响指令的吞吐量，FU越多的指令，吞吐饱和所要求的warp数也越高
l Shared memory
n 每个SM有16K的shared memory，其峰值吞吐量可以达到1420GB/s，通过调整SM中warp的数目，能够找出带宽饱和最少需要多少warp（内存流水线更长）
n Bank conflict（4B/bank，16bank/SM）：写一个自动程序来导出不同程度bank conflict所对应的有效内存事务数目
l Global memory：与三个因素有关（block个数，block中thread个数，每个thread的内存事务数目），其中每个thread在指令级别的内存事务可能在硬件级别上被分成几个内存事务（由于内存的级联访问规则）
n 内存的级联访问规则：
u 在每个内存事件中，找出（最小线程）被要求的内存段
u 找出其他相关线程（该线程的地址请求也在上述的内存段中）
u 尽可能压缩内存段的大小
u 重复上述过程直到所有同一个half-warp中的线程都被处理过
u 案例研究
l 稠密矩阵乘法（使用volkov Demmel算法）
n 目的：体现性能模型中检测瓶颈的功能，并且对硬件设计提出建议
n 为什么16*16的块大小是最优的
u 32*32在warp数目方面降低了，8*8在shared memory方面降低了
n 为什么性能只能达到峰值的56%
u 指令吞吐只有峰值的80%（有其他控制，取址，内存操作）
n 硬件建议
u 增大每个SM的block插槽，将有更多的并行warp束，达到更好的指令和shared memory吞吐量
u 增加每个SM的register和shared memory，将能够使32*32的情形达到更高的计算密度（warp数目不会因为前面两个因素而降低）
l 三对角线性方程组求解
n 目的：体现了性能模型对于shared memory吞吐量的改进，量化了bank conflict的影响，估算消除bank conflict的潜在收益，提出硬件设计的建议
n 使用了cyclic reduction
u 为了减少bank conflict，使用了padding technique，将shared memory的限制转换成了instruction的限制（更复杂的寻址方式）
u 存在的问题：在warp层次的并行度不足
n 硬件建议
u 将bank数目改为质数，避免bank conflict
u 当一个块使用的线程越来越少的时候，引入一个机制来释放未使用的硬件资源
u 利用以上两个改进，可以增加warp层次的并行度
l 稀疏矩阵向量乘法
n 体现性能模型预估硬件事务数目的能力，小的事件粒度有利于提高性能
n 稀疏矩阵的存储方式和线程的映射方式
u 存储元素以列为主，线程分配元素以行为主，使得连续的线程访问连续的内存
u Straightforward ELL & Interleave ELL（uncoalesced memory access & coalesced memory access）
n SpMV性能的关键因素：
u Global memory access
u Interleaved stored way of vector entry（should be decided by the interleaved stored of the matrix）
u Texture cache：加速
u 总结
l 模型优点：找出GPU程序或者结构上潜在的改进之处，定位瓶颈，提出建议，优化程序
l 模型扩展：考虑内存模型；一般化的bank conflict检测；对同步栅栏的影响进行建模；对指令执行中的不完善重叠，shared memory，global memory进行建模
n 关键点：
u 定位瓶颈，改进程序，提出硬件设计建议
u 对三个主要考虑因素进行建模：instruction pipeline，shared memory，global memory
u 对三个案例进行分析：稠密矩阵乘法，三对角求解，稀疏矩阵向量乘法
u 提出进一步可以拓展的工作
n 能否扩展：
u 对memory model的进一步研究（global memory，texture memory，constant memory，shared memory等）
u 对栅栏同步的影响建模（synchronization barrier），一般化bank conflict的检测
u 对warp数目与block数目还有register数目之间关系的建模
n 疑问：
u 完全没有对warp divergence进行，这样的性能衡量可靠么？如何联系起来？