高性能面试八股文之编译流程&程序调度

1. C的编译流程

C语言程序的编译过程通常包括预处理(Preprocessing)、编译(Compilation)、汇编(Assembly)、链接(Linking)四个主要阶段。下面是这些阶段的详细说明:

1.预处理(Preprocessing):

  • 目的:在编译前进行一些预处理操作,如宏替换、文件包含等,生成一个扩展名为.i的中间文件。
  • 命令:gcc -E source.c -o output.i
  • #include 
    
    #define PI 3.14159
    
    int main() {
        printf("The value of PI is: %f\n", PI);
        return 0;
    }
    

    经过预处理后的代码可能包含#include指令中的文件内容,以及宏替换后的内容。

2.编译(Compilation):

    • 目的:将预处理后的文件进行编译,生成一个汇编语言代码文件,扩展名为.s
    • 命令:gcc -S output.i -o output.s
    • 示例:
    • .section    __TEXT,__text,regular,pure_instructions
      .globl    _main
      .align    4, 0x90
      _main:                                  ## @main
             .cfi_startproc
      ## BB#0:
             pushq    %rbp
             .cfi_def_cfa_offset 16
             .cfi_offset %rbp, -16
             movq    %rsp, %rbp
             .cfi_def_cfa_register %rbp
             subq    $16, %rsp
             leaq    L_.str(%rip), %rdi
             movabsq    $4614256656552045848, %rax # imm = 0x3FF921FB54442D18
             movq    %rax, -8(%rbp)
             movb    $0, %al
             callq    _printf
             xorl    %eax, %eax
             addq    $16, %rsp
             popq    %rbp
             retq
             .cfi_endproc
      L_.str:                                  ## @.str
             .asciz    "The value of PI is: %f\n"
      
      .subsections_via_symbols
      

      • 这是一个汇编语言的代码文件,展示了C代码的汇编翻译。

3.汇编(Assembly):

  • 目的:将汇编语言代码转换成机器码,生成一个目标文件,扩展名为.o
  • 命令:gcc -c output.s -o output.o
  • 示例:生成一个目标文件,包含机器可执行代码。
    • 这是一个简化的编译过程,实际上可能涉及到更多的细节和选项。编译器(如gcc)通常会在后台处理这些步骤,使得编译过程对用户来说更加方便。

4.链接(Linking):

  • 目的:将程序中使用的函数和库连接在一起,生成最终的可执行文件。
  • 命令:gcc output.o -o executable
  • 示例:将目标文件与系统库进行链接,生成可执行文件。

2. C++的编译流程

C++的编译流程与C语言的编译流程基本相似,因为C++是在C的基础上发展而来的,但C++引入了面向对象的特性,因此在编译过程中可能会包括更多的步骤。下面是C++程序的典型编译流程:

1.预处理(Preprocessing):

  • 目的:执行预处理,包括宏替换、文件包含等,生成一个扩展名为.ii的中间文件。
  • 命令:g++ -E source.cpp -o output.ii
  • 示例:
    #include 
    
    #define PI 3.14159
    
    int main() {
        std::cout << "The value of PI is: " << PI << std::endl;
        return 0;
    }
    

  • 经过预处理后的代码可能包含#include指令中的文件内容,以及宏替换后的内容。

2.编译(Compilation):

  • 目的:将预处理后的文件进行编译,生成一个汇编语言代码文件,扩展名为.s
  • 命令:g++ -S output.ii -o output.s

示例:

.section    __TEXT,__text,regular,pure_instructions
.globl    _main
.align    4, 0x90
_main:                                  ## @main
       .cfi_startproc
## BB#0:
       pushq    %rbp
       .cfi_def_cfa_offset 16
       .cfi_offset %rbp, -16
       movq    %rsp, %rbp
       .cfi_def_cfa_register %rbp
       leaq    L_.str(%rip), %rdi
       movabsq    $4614256656552045848, %rax # imm = 0x3FF921FB54442D18
       movq    %rax, -8(%rbp)
       movb    $0, %al
       callq    __ZStlsISt11char_traitsIcEERSt13basic_ostreamIcT_ES5_PKc
       movabsq    $4614256656552045848, %rcx # imm = 0x3FF921FB54442D18
       movq    %rcx, -16(%rbp)
       movq    %rax, %rdi
       callq    __ZNSolsEd
       leaq    L_.str.1(%rip), %rdi
       movq    %rax, -24(%rbp)
       movq    %rax, %rsi
       movq    %rdi, %rax
       movq    %rax, %rdi
       callq    __ZStlsISt11char_traitsIcEERSt13basic_ostreamIcT_ES5_PKc
       movq    -16(%rbp), %rsi
       movabsq    $4614256656552045848, %rcx # imm = 0x3FF921FB54442D18
       movq    %rcx, %rdi
       movq    %rax, %rdx
       callq    __ZNSolsEd
       leaq    L_.str.2(%rip), %rdi
       movq    %rax, %rsi
       callq    __ZStlsISt11char_traitsIcEERSt13basic_ostreamIcT_ES5_PKc
       movq    %rax, %rsi
       movq    -24(%rbp), %rdi
       callq    __ZNSolsEPFRSoS_E
       movl    $0, %eax
       addq    $8, %rsp
       popq    %rbp
       retq
       .cfi_endproc

.section    __TEXT,__cstring,cstring_literals
L_.str:                                  ## @.str
       .asciz    "The value of PI is: %f\n"

.section    __TEXT,__cstring,cstring_literals
L_.str.1:                                ## @.str.1
       .asciz    "%f"

.section    __TEXT,__cstring,cstring_literals
L_.str.2:                                ## @.str.2
       .asciz    "\n"

.subsections_via_symbols

这是一个汇编语言的代码文件,展示了C++代码的汇编翻译。

3.汇编(Assembly):

  • 目的:将汇编语言代码转换成机器码,生成一个目标文件,扩展名为.o
  • 命令:g++ -c output.s -o output.o
  • 示例:生成一个目标文件,包含机器可执行代码。

4.链接(Linking):

  • 目的:将程序中使用的函数和库连接在一起,生成最终的可执行文件。
  • 命令:g++ output.o -o executable
  • 示例:将目标文件与系统库进行链接,生成可执行文件。

这个流程大致描述了C++程序的编译过程。实际上,C++编译器(如g++)可能会在后台执行更多的优化和处理步骤。

3. cuda程序的编译流程

CUDA(Compute Unified Device Architecture)是一种由NVIDIA提供的并行计算平台和编程模型,用于利用NVIDIA GPU的计算能力。CUDA程序的编译过程涉及到主机端(Host)和设备端(Device)两个部分。

以下是简化的CUDA程序编译流程:

  1. CUDA源代码:

    • 主机端代码(运行在CPU上)和设备端代码(运行在GPU上)都包含在CUDA源代码中,通常具有.cu.cuh的文件扩展名。
  2. 主机端编译:

    • 使用主机端编译器(如nvcc)对CUDA源代码进行编译。nvcc会将主机端代码编译成可执行文件,同时将设备端代码提取出来。
    • 命令:nvcc -o executable host_code.cu
  3. 设备端编译:

    • 使用设备端编译器(PTX(Parallel Thread Execution)编译器)将设备端代码编译成PTX汇编代码。PTX是一种中间表示,可以在不同的GPU上运行。
    • 命令:生成的PTX文件通常以.ptx为扩展名。
  4. 设备端汇编:

    • 使用设备端汇编器将PTX汇编代码转换为针对特定GPU架构的二进制代码(CUBIN文件)。
    • 命令:生成的CUBIN文件通常以.cubin为扩展名。
  5. 链接:

    • 使用链接器将主机端可执行文件与设备端CUBIN文件进行链接,生成最终的可执行文件。
    • 命令:通常不需要手动执行链接步骤,nvcc会自动完成。

总体来说,nvcc编译器会负责协调这些步骤,将主机端和设备端的代码整合在一起,生成可在GPU上执行的最终可执行文件。这个文件可以在CPU上运行主机端代码,并在GPU上运行设备端代码,实现协同计算。需要注意的是,CUDA编程通常需要考虑设备内存管理、线程调度等与GPU相关的特性。

4. cuda SM的调度逻辑以及如何进行调度优化

CUDA中的SM(Streaming Multiprocessor)是NVIDIA GPU中的一个核心执行单元,负责执行CUDA线程块(Thread Blocks)中的线程。SM的调度逻辑涉及到线程调度和指令调度两个方面。

线程调度:

  1. Warp:

    • SM中的线程以Warp为单位进行调度。Warp是包含32个线程的基本调度单元。
    • 同一Warp中的线程同时执行相同的指令,称为SIMD(Single Instruction, Multiple Data)执行模型。
  2. 调度单元:

    • SM包含多个调度单元(Scheduler),每个调度单元负责调度一个Warp的执行。
    • 当一个Warp中的某个线程暂停(如等待数据或分支等待)时,调度单元可以调度其他活跃的Warp。
  3. 上下文切换:

    • 当一个Warp中的线程在执行过程中发生分支等待或者数据相关的暂停时,调度单元会切换到另一个Warp,以保持GPU的执行单元忙碌。

指令调度:

  1. 指令发射:

    • 每个调度单元负责将Warp中的指令发射到执行单元。发射的指令会进入指令缓存。
  2. 执行单元:

    • SM包含多个执行单元,每个执行单元可以执行特定类型的指令(整数、浮点数、特殊操作等)。
    • 每个Warp中的指令通过执行单元并行执行,以提高整体吞吐量。

调度优化:

  1. Warp Divergence:

    • 尽量避免Warp中的线程分支等待导致的Warp Divergence,即不同线程执行不同的分支。
    • 同一Warp中的线程应尽量执行相同的代码路径,以最大程度地利用SIMD执行模型。
  2. 隐藏内存访问延迟:

    • 通过使用共享内存、使用纹理缓存等手段,尽量隐藏对全局内存的访问延迟,以充分利用SM中的调度资源。
  3. 减小资源竞争:

    • 避免过多的资源竞争,例如使用原子操作时可能导致的竞争问题,以减小SM中调度单元的负担。
  4. 最大化吞吐量:

    • 在设计CUDA内核时,应考虑尽量提高Warp的吞吐量,使得SM能够同时执行多个Warp以充分发挥并行计算能力。
  5. 使用适当的数据类型:

    • 选择适当的数据类型可以提高内存带宽利用率,从而优化调度效率。

调度优化是一个复杂的任务,需要深入理解GPU架构、CUDA编程模型和具体应用的特点。通过合理设计CUDA内核,可以最大程度地发挥GPU的性能。可以使用CUDA的性能分析工具,如NVIDIA Visual Profiler(nvvp)等,来进行调度效率的评估和优化。

5. 多stream程序调度优化

在CUDA编程中,使用多个流(streams)可以提高并行性,充分利用GPU资源。流是一组按照顺序执行的CUDA操作,而多个流可以在同一设备上并发执行。以下是一些多流程序调度的优化策略:

  1. 流的创建和销毁:

    • 尽可能在程序的生命周期中创建一次流并多次重复使用,而不是频繁地创建和销毁流。
    • 流的创建和销毁本身会涉及一些开销,因此最好在初始化阶段创建所需的流,并在整个应用程序的执行过程中重复使用它们。
  2. 异步执行:

    • 在程序中使用异步执行,即在主机端和设备端之间异步启动和等待流。
    • 通过异步执行,可以在主机端执行计算或数据传输的同时,让设备端执行其他任务,提高整体性能。
  3. 流之间的任务划分:

    • 将任务划分到不同的流中,确保在同一流上的任务之间有一定的并行性。
    • 如果任务之间存在依赖关系,确保这些依赖关系不会导致流之间的同步,以最大程度地发挥流并发性。
  4. 数据传输优化:

    • 在使用多流时,考虑数据传输的优化。可以使用异步传输、使用页锁内存(pinned memory)以及使用DMA引擎等技术来最小化主机与设备之间的数据传输时间。
  5. 流同步:

    • 在需要等待某个流上的任务完成时使用显式同步。可以使用cudaStreamSynchronize函数等待流上的任务完成。
    • 注意,不同流之间的同步会导致性能损失,因此只在必要时使用同步。
  6. 流的数量:

    • 流的数量不是越多越好,过多的流可能导致资源竞争和调度开销。
    • 在选择流的数量时,可以进行一些实验和性能分析,以找到最佳的流的数量,以平衡并行性和调度开销。
  7. 使用CUDA事件:

    • 使用CUDA事件(cudaEvent_t)可以更细粒度地控制流之间的同步和异步操作。
    • 通过记录事件,可以在流之间建立更复杂的依赖关系,提高并行性。
  8. 动态并行性调整:

    • 根据硬件配置和程序特点,动态调整并行性。有些情况下,调整并行任务的数量和大小可以获得更好的性能。

通过合理利用这些优化策略,可以最大程度地发挥多流程序的性能,提高GPU资源的利用率。在实践中,通过使用性能分析工具(如NVIDIA Visual Profiler)可以更好地了解程序在GPU上的执行情况,帮助识别性能瓶颈和进行进一步的优化。

6. Cuda内存管理,资源申请及内存释放

CUDA内存管理是GPU编程中的重要方面,合理的资源申请和内存释放可以显著影响程序的性能。以下是一些CUDA内存管理的优化方案:

资源申请:

  1. 使用静态内存分配:

    • 对于大小已知且固定的数据结构,可以使用静态内存分配,即通过定义数组或结构体来分配内存。这样可以避免动态内存分配的开销和管理。
  2. 使用共享内存:

    • 在CUDA编程中,共享内存是每个线程块(block)私有的高速缓存,对于线程块内的线程可以共享数据。共享内存的访问速度比全局内存快得多。
    • 将频繁访问的数据放入共享内存,以提高访问速度。
  3. 使用纹理内存:

    • 对于某些访问模式,如全局内存的随机访问,可以考虑使用纹理内存。纹理内存具有缓存机制,适用于某些数据访问模式,可以提高存取效率。
  4. 延迟内存分配:

    • 在程序初始化阶段,将可能的内存分配推迟到真正需要使用时。这样可以避免在启动时一次性分配大量内存,节省资源。

内存释放:

  1. 手动管理内存:

    • 在某些情况下,手动管理内存的释放可以提高性能。CUDA提供了cudaMalloccudaFree等函数,可以手动分配和释放内存。
  2. 使用对象池(Object Pool):

    • 对于需要频繁创建和销毁的对象,可以考虑使用对象池。对象池在程序初始化时分配一块内存,然后重复使用其中的对象,而不是频繁地进行内存分配和释放。
  3. 内存合并:

    • 当多个小内存块需要释放时,可以考虑将它们合并成一个较大的内存块,再进行释放。这可以减少内存碎片,提高内存利用率。
  4. 使用统一内存:

    • 对于一些较新的NVIDIA GPU,支持统一内存(Unified Memory)。统一内存可以由CPU和GPU同时访问,CUDA运行时会自动进行数据迁移。使用统一内存可以简化内存管理,但需要注意性能开销。
  5. 注意内存对齐:

    • 确保数据结构和数组的内存对齐,以提高访问效率。可以使用cudaMallocPitch等函数来分配按照特定对齐方式的内存。
  6. 使用内存池:

    • 对于多次申请和释放同样大小的内存块,可以使用内存池,避免频繁的内存分配和释放,提高效率。

在进行内存管理时,除了考虑性能,还需要考虑代码的可读性和维护性。选择适当的内存管理策略取决于具体应用场景和需求。在进行优化时,建议通过性能分析工具(如NVIDIA Visual Profiler)来评估和验证内存管理的效果

7. GPU中tensor core及cuda core的关系

  1. 简单介绍一下 tensor core 和 cuda core
    1. Tensor Cores 是 NVIDIA GPU 中的一种硬件功能,旨在加速深度学习任务的矩阵乘法运算。CUDA Cores 是 GPU 中的通用处理单元,负责执行通用的计算任务。

      在 NVIDIA Volta 架构及之后的一些架构中,Tensor Cores 被引入以提高深度学习任务的性能。这些 Tensor Cores 是在 GPU 的 SM(Streaming Multiprocessor)中的特殊功能单元,与传统的 CUDA Cores 不同。Tensor Cores 主要用于执行矩阵乘法运算,这是深度学习中的一个关键操作。

      下面是 Tensor Cores 和 CUDA Cores 之间的关系:

    2. CUDA Cores:

      • CUDA Cores 是通用的处理单元,负责执行通用的 GPU 计算任务。它们可以执行各种类型的指令,适用于广泛的计算工作负载,包括图形渲染、科学计算、物理模拟等。
      • 在深度学习任务中,CUDA Cores 也会执行一些通用的计算,但并不专门优化矩阵乘法等深度学习操作。
    3. Tensor Cores:

      • Tensor Cores 是一种专门用于执行深度学习中矩阵乘法运算的硬件单元。它们采用低精度(通常是半精度浮点数)运算,通过同时处理多个元素来提高计算性能。
      • Tensor Cores 通常以矩阵乘法的形式工作,如 A*B=C,其中 A、B 和 C 都是矩阵。Tensor Cores 对于矩阵乘法的计算效率更高。
  2. tensor core的实现原理
    1. Mixed-Precision Arithmetic:

      • Tensor Cores 使用混合精度算术进行计算,主要包括浮点 16 位(half precision)和整数 32 位(integer)计算。
      • 输入和输出通常是浮点 16 位,而中间计算过程可能使用整数 32 位。
    2. 4x4 Matrix Multiply and Accumulate(MMA):

      • Tensor Cores 主要通过 4x4 矩阵乘法和累加(MMA)来执行计算。这意味着它们能够同时处理 4x4 的矩阵块,从而实现更高的计算并行度。
      • 计算过程中,输入矩阵被加载到 Tensor Cores 中,进行 4x4 矩阵乘法,然后结果累加到输出矩阵中。
    3. 数据压缩:

      • Tensor Cores 使用权重和激活值的低精度表示,从而减少了内存带宽需求和计算开销。
      • 例如,在矩阵乘法计算中,通常使用 float16 数据类型进行计算,减少了数据传输和计算时的存储需求。
    4. Fused Multiply-Add(FMA):

      • Tensor Cores 支持融合乘法累加(FMA)操作,即乘法和加法可以在一个时钟周期内完成。
      • 这使得 Tensor Cores 能够在单个指令中同时执行乘法和累加,提高计算效率。
    5. 独立单元:

      • Tensor Cores 是 GPU 中的特殊硬件单元,与 CUDA Cores 独立。它们具有专门的电路和指令集,用于执行深度学习中的矩阵乘法。
    6. 支持 FP16 和 INT8 算术:

      • Tensor Cores 可以执行浮点 16 位(FP16)和整数 8 位(INT8)的混合精度计算,以适应不同的深度学习模型需求。
  3. fp16 非卷积和矩阵乘预算是在哪里执行
    1. 简而言之:
      1. 矩阵乘法: Tensor Cores 设计用于加速大规模矩阵乘法运算,专门使用 FP16 或 INT8 数据类型。

      2. 非矩阵操作: 除矩阵乘法之外的操作,例如卷积、逐元素操作和其他非矩阵数学运算,通常由 CUDA Cores 完成。

      3. 在使用 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习框架时,框架会在支持的 GPU 上自动利用 Tensor Cores 加速适用的矩阵运算。对于非矩阵操作,CUDA Cores 负责执行计算。

        值得注意的是,不同 GPU 架构的确切功能和特性可能有所不同,而 Tensor Cores 的利用也取决于深度学习框架的实现和配置方式。

  4. 如何高效的使用tensor core 和cuda core
    1. 高效使用 Tensor Cores:

    2. 使用 FP16 数据类型:

      • Tensor Cores 主要用于加速 FP16(float16)计算。确保你的深度学习模型和框架支持使用 FP16 数据类型。
    3. 合理设置混合精度:

      • 在深度学习框架中,如 TensorFlow 和 PyTorch,启用混合精度训练(mixed precision training)。这样可以在前向传播时使用 FP16 计算,从而利用 Tensor Cores 进行加速。
    4. 注意数据范围:

      • 由于 FP16 的数据范围相对较小,确保在使用时不会导致数值溢出或损失过多的精度。
    5. 优化数据传输:

      • 减少主机与设备之间的数据传输次数,使用异步传输和页锁定内存(pinned memory)来优化数据传输性能。
    6. 减小线程阻塞:

      • 优化 CUDA Kernel 中的线程布局和块大小,以减小线程阻塞,确保 GPU 的计算资源得到最大利用。
    7. 使用共享内存:

      • 对于涉及共享内存的计算密集型任务,合理使用共享内存以提高访问速度。
    8. 减少数据竞争:

      • 考虑减少线程间的数据竞争,使用原子操作或其他同步机制以避免竞争条件。
    9. 并行任务划分:

      • 将任务划分成适当的大小,以充分利用 CUDA Cores 的并行性。这包括适当的网格和块大小设置。
    10. 使用 Warp-Level Primitives:

      • NVIDIA提供了 Warp-Level Primitives 库,其中包含了一些 Warp 级别的原语,可用于高效的 Warp 级别操作。
    11. 合理利用流:

      • 使用 CUDA 流(stream)以实现异步执行,充分利用 GPU 上的计算和数据传输资源。
    12. 适用性能分析工具:

      • 使用性能分析工具,如 NVIDIA Nsight、NVIDIA Visual Profiler 等,来评估和优化你的 CUDA Kernel 和整体程序性能。

你可能感兴趣的:(算法)