GPU-Nutzung für alte Anwendungen vereinfachen

#Einleitung

Grafikprozessoren (GPUs) sind super wichtig geworden, um Computeraufgaben, die viel Rechenleistung brauchen, schneller zu erledigen. Viele ältere Programme wurden für traditionelle Zentralprozessoren (CPUs) entwickelt und laufen nicht besonders gut auf GPUs. In diesem Artikel geht's um eine neue Methode, die es Entwicklern einfacher machen soll, diese alten Programme auf GPUs auszuführen, ohne sie ändern zu müssen.

#Die Bedeutung von GPUs

GPUs sind die erste Wahl, wenn's um Aufgaben geht, die viele Berechnungen auf einmal erfordern. Sie können viele parallele Operationen gleichzeitig verarbeiten, weil sie viele Kerne haben, die dafür gedacht sind. Das macht sie perfekt für Anwendungen wie Grafik-Rendering, maschinelles Lernen und wissenschaftliche Simulationen.

Aber viele ältere Anwendungen wurden nicht mit dieser Technologie im Hinterkopf entwickelt. Die Portierung dieser Anwendungen auf GPUs kann echt kompliziert und zeitaufwendig sein, oft braucht man dafür ein tiefes Verständnis sowohl des ursprünglichen Codes als auch des GPU-Programmierens.

#Herausforderungen beim Einsatz von GPUs

Den Einsatz von GPUs für ältere Anwendungen bringt einige Herausforderungen mit sich:

1. Identifizierung von beschleunigungsfähigem Code: Entwickler müssen die Teile des Codes finden, die schneller auf einer GPU laufen können. Das kann gerade in grossen Programmen nicht einfach sein.

2. Speicherverwaltung: GPUs haben ihren eigenen Speicher, der vom Speicher der CPU getrennt ist. Wenn man Code auf einer GPU ausführt, muss man die Datenbewegung zwischen diesen beiden Speicherbereichen verwalten. Das fügt eine weitere Komplexitätsebene hinzu.

3. Synchronisation: CPU und GPU können unabhängig arbeiten, deshalb müssen die Entwickler sicherstellen, dass sie synchronisiert sind. Das bedeutet, dass die Daten, die auf der GPU verarbeitet werden, richtig mit den Aktivitäten auf der CPU koordiniert werden müssen.

4. Bibliothekskompatibilität: Einige Bibliotheksfunktionen, auf die ein Programm angewiesen ist, haben vielleicht keine direkten Entsprechungen auf der GPU. Das kann dazu führen, dass Entwickler den Code nicht einfach auf einer GPU ausführen können, ohne umfangreiche Änderungen vorzunehmen.

Diese Faktoren machen es schwierig, ältere Anwendungen auf modernen GPU-Systemen zum Laufen zu bringen.

#Einführung der "GPU First"-Methode

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wurde eine neue Methode namens "GPU First" vorgestellt. Diese Methode erlaubt es, Legacy-CPU-Anwendungen auf GPUs auszuführen, ohne dass Änderungen am Anwendungscode nötig sind. So funktioniert's:

1. Automatische Kompilierung: Die GPU First-Methode kompiliert automatisch den ursprünglichen CPU-Code für die GPU. Dieser Prozess erfordert keine Änderungen am Quellcode, was ihn für Entwickler zugänglich macht, die vielleicht keine Experten für paralleles Programmieren sind.

2. Verwaltung von Bibliotheksaufrufen: Die Methode beinhaltet einen Weg, um Bibliotheksaufrufe zu handhaben, die im ursprünglichen CPU-Code gemacht werden. Wenn eine Bibliotheksfunktion nicht auf der GPU laufen kann, erstellt die Methode automatisch eine Möglichkeit, sie von der CPU aus aufzurufen, während alles andere auf der GPU bleibt.

3. Vereinfachtes Testen: Mit dem GPU First-Ansatz können Entwickler ihre Anwendungen ganz einfach auf tatsächlicher GPU-Hardware testen. So können sie sehen, wie gut der ursprüngliche Code in einer anderen Umgebung funktioniert.

4. Leistungsanpassung: Erste Auswertungen von Programmen, die unter dieser Methode laufen, zeigen, dass die Leistung mit den manuell ausgelagerten Versionen mithalten kann. Das bedeutet, dass Entwickler ähnliche Ergebnisse wie mit den traditionellen Methoden erzielen können, ohne den gleichen Aufwand zu haben.

#Bewertung der Methode

Der GPU First-Ansatz wurde durch verschiedene Anwendungen und Benchmarks getestet, um zu prüfen, ob er effektiv funktioniert. Schauen wir uns einige wichtige Punkte aus diesen Tests an.

#Proxy-Anwendungen

Die Methode wurde mit zwei Hochleistungs-Rechner-Proxy-Anwendungen bewertet. Diese Anwendungen wurden ausgewählt, weil sie typische Arbeitslasten repräsentieren, die Entwickler möglicherweise antreffen.

Die Ergebnisse zeigten, dass die Verwendung der GPU First-Methode diese Anwendungen effizient auf GPUs laufen liess und Ergebnisse erzielte, die mit speziell für die GPU-Nutzung entwickelten Versionen vergleichbar waren.

#Mikro-Benchmarks

Zusätzlich zu den Proxy-Anwendungen wurden auch mehrere kleine Benchmarks ausgeführt. Diese Benchmarks sind darauf ausgelegt, bestimmte Code-Muster und Leistungsmerkmale zu testen.

Die Benchmarks zeigten, dass der GPU First-Ansatz signifikante Leistungsverbesserungen im Vergleich zur blossen Ausführung der CPU-Version erzielen konnte. Einige Tests zeigten, dass die Leistung dramatisch steigen konnte, wenn bestimmte Aufgaben auf die GPU ausgelagert wurden.

#SPEC OMP 2012 Benchmarks

Die SPEC OMP 2012 Benchmarks bestehen aus bekannten Anwendungen, die häufig zur Bewertung der Leistung in parallelen Programmierumgebungen verwendet werden. Der GPU First-Ansatz wurde auf drei spezifische Benchmarks aus diesem Paket angewendet.

Die Ergebnisse deuteten darauf hin, dass die GPU First-Läufe ähnlich wie optimierte GPU-Anwendungen abschneiden. Das hob die Fähigkeit der Methode hervor, den Übergang von Legacy-Anwendungen zu GPUs zu erleichtern, ohne die Effizienz zu verlieren.

#Wie die Methode funktioniert

Jetzt schauen wir uns an, wie die GPU First-Methode hinter den Kulissen funktioniert.

#Kompilierung für die GPU

Der Kern der GPU First-Methode liegt im Kompilierungsprozess. Wenn die ursprüngliche CPU-Anwendung kompiliert wird, übersetzt das System sie in ein Format, das für die GPU geeignet ist.

Dieser Kompilierungsprozess beinhaltet:

• Identifizieren und Verarbeiten von Schleifen und Funktionen im ursprünglichen Code, die parallel ausgeführt werden können.
• Einrichten einer Laufzeitumgebung auf der GPU, die die ursprüngliche Anwendung nachahmt, ohne dass Änderungen im Code erforderlich sind.

#Remote Procedure Calls (RPCS)

Eine der herausragenden Eigenschaften dieser Methode ist die Verwendung von Remote Procedure Calls (RPCs). So verwaltet der Ansatz Funktionen, die nicht direkt auf der GPU ausgeführt werden können. So funktioniert's:

1. Identifizierung nicht verfügbarer Funktionen: Wenn der kompilierte Code versucht, eine Funktion aufzurufen, die auf der GPU nicht verfügbar ist, übersetzt das System diesen Aufruf automatisch in einen RPC.

2. Datenmanagement: Alle notwendigen Daten werden im Rahmen dieses Prozesses zwischen der GPU und der CPU übertragen. Das stellt sicher, dass die ursprüngliche Funktion weiterhin korrekt arbeitet, auch wenn sie auf der CPU ausgeführt wird.

3. Ausführung und Rückgabe: Sobald die CPU die Funktion abgeschlossen hat, gibt sie das Ergebnis an die GPU zurück, sodass das ursprüngliche Programm nahtlos weiterlaufen kann.

#Speicherverwaltung

Die Speicherverwaltung ist ein entscheidender Teil der GPU First-Methode. Um einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten, muss das System verwalten, wie Daten zwischen dem CPU-Speicher und dem GPU-Speicher bewegt werden. Hier eine kurze Übersicht:

• Datenübertragung: Die Methode kümmert sich automatisch um die Datenbewegung, indem sie notwendige Daten vor der Ausführung zur GPU überträgt und dann bei Bedarf zurück zur CPU.

• Effiziente Nutzung des Speichers: Indem sie verfolgt, welche Daten wann benötigt werden, minimiert die GPU First-Methode unnötige Datenübertragungen, was hilft, die Leistung aufrechtzuerhalten.

#Vorteile der GPU First-Methode

Die GPU First-Methode bietet mehrere Vorteile, die das Arbeiten mit Legacy-Anwendungen vereinfachen:

1. Verringert Komplexität: Entwickler müssen kein tiefes Wissen über GPU-Programmierung haben. Die Methode kümmert sich automatisch um viele komplizierte Details.

2. Schnellere Entwicklungszeit: Da keine Änderungen am ursprünglichen Quellcode nötig sind, können Entwickler Anwendungen schnell auf GPUs testen und bereitstellen, was die Entwicklungszyklen beschleunigt.

3. Breite Anwendbarkeit: Die Methode funktioniert mit einer Vielzahl von Legacy-Anwendungen, was sie vielseitig für verschiedene Programmier-Szenarien macht.

4. Verbesserte Leistung: Durch die effektive Nutzung der GPU-Fähigkeiten können Anwendungen deutlich schneller laufen und die modernen Hardwarevorteile voll ausnutzen.

#Einschränkungen und zukünftige Arbeiten

Auch wenn die GPU First-Methode vielversprechend ist, hat sie ihre Herausforderungen. Hier einige Einschränkungen und geplante Verbesserungen:

1. Umgang mit komplexen Bibliotheksfunktionen: Obwohl das System viele Bibliotheksaufrufe verwalten kann, stellen einige komplexe Funktionen immer noch Herausforderungen dar. Zukünftige Arbeiten zielen darauf ab, zu verbessern, wie diese Funktionen im GPU-Umfeld gehandhabt werden.

2. Ausführung mit mehreren Teams: Aktuelle Implementierungen konzentrieren sich auf einzelne Teams von Threads. Verbesserungen sind geplant, um eine bessere Verteilung der Arbeitslasten über mehrere Teams zu ermöglichen, was zu noch grösseren Leistungsgewinnen führen könnte.

3. Unterstützung für mehr Datentypen: Mit der Weiterentwicklung des Systems ist das Ziel, die Unterstützung für verschiedene Datentypen und -strukturen zu erhöhen, um die Anwendbarkeit weiter zu erweitern.

#Fazit

Die GPU First-Methode stellt einen bedeutenden Fortschritt dar, um GPU-Programmierung zugänglicher zu machen, besonders für ältere Legacy-Anwendungen. Durch die automatische Kompilierung dieser Anwendungen für die GPU, ohne dass Codeänderungen nötig sind, bietet diese Methode einen unkomplizierten und benutzerfreundlichen Ansatz.

Mit vielversprechenden Ergebnissen aus verschiedenen Tests und Benchmarks hat GPU First das Potenzial, Entwicklern zu helfen, die Leistung moderner GPUs zu nutzen, ohne die steile Lernkurve, die normalerweise mit manuellen Portierungsbemühungen verbunden ist. Dieser Ansatz hat viel Potenzial für zukünftige Fortschritte im Bereich der Hochleistungsrechner und macht es mehr Menschen einfacher, von den Möglichkeiten der GPUs zu profitieren.