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Auto-Tuning des GPU AMD : Un atout pour la performance

Ce papier analyse l'importance du auto-tuning pour les GPU AMD dans le calcul haute performance.

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Les unités de traitement graphique (GPU) sont des outils puissants qui gèrent plein de tâches en même temps, donc elles sont super importantes dans des domaines comme le calcul à haute performance et l'intelligence artificielle. Elles traitent de grandes quantités de données rapidement, c'est pourquoi huit des neuf supercalculateurs financés par une initiative européenne s'appuient sur des GPU pour leurs besoins en calcul. Avec leur haute performance et efficacité, les GPU prennent une place de plus en plus centrale dans divers domaines scientifiques et techniques.

Il existe des modèles de programmation, comme HIP, CUDA, et OpenCL, qui permettent aux développeurs de créer des fonctions pour les GPU. Ces fonctions s'appellent des "kernels." Cependant, les programmeurs doivent prendre beaucoup de décisions sur la façon de configurer ces kernels pour tirer le meilleur parti des GPU. Les choix qu'ils font, comme l'organisation des threads et la gestion de la mémoire, peuvent avoir un gros impact sur la performance. Trouver la meilleure configuration pour un GPU et une tâche spécifique s'appelle l'optimisation de performance, et automatiser ce processus s'appelle l'auto-optimisation.

Bien qu'il y ait eu pas mal de recherches sur l'auto-optimisation pour les GPU Nvidia, il y a eu moins d'attention sur son efficacité avec les GPU AMD. La plupart des études qui regardent les GPU AMD utilisent OpenCL, ce qui limite certaines capacités que HIP peut offrir. En 2016, AMD a lancé HIP pour permettre aux logiciels de tourner sur les GPU AMD et Nvidia en utilisant une seule base de code. Ça ouvre de nouvelles possibilités pour l'auto-optimisation.

Importance de l'auto-optimisation pour les GPU AMD

Avec l'utilisation croissante des GPU AMD dans le calcul haute performance, surtout dans les nouveaux supercalculateurs, comprendre comment auto-optimiser les applications pour ces appareils est essentiel. Des études montrent que l'optimisation des applications conçues pour Nvidia ne fonctionne pas toujours de manière optimale sur les appareils AMD. Cet article présente un outil d'auto-optimisation spécifiquement pour HIP d'AMD et analyse ses bénéfices et défis en matière de performance.

Le besoin d'outils d'auto-optimisation

Le modèle HIP d'AMD permet aux applications de fonctionner sur les GPU AMD et Nvidia. Cependant, il est super important de créer des outils d'optimisation qui tiennent compte des caractéristiques individuelles de chaque marque de GPU pour obtenir des Performances optimales. Les résultats soulignent que l'optimisation pour AMD peut vraiment booster la performance, beaucoup plus que ce qu'on observe pour les GPU Nvidia. Donc, de nouveaux outils sont nécessaires pour permettre une auto-optimisation efficace pour les GPU AMD.

La recherche implique de développer un outil open-source existant appelé Kernel Tuner, qui se concentrait initialement sur Nvidia et CUDA. Cette extension inclut le support pour HIP, permettant aux utilisateurs de l'utiliser pour les GPU AMD.

Comment fonctionne l'outil d'auto-optimisation

Kernel Tuner permet aux utilisateurs de créer des scripts Python simples qui décrivent comment leur code GPU peut être auto-optimisé. L'outil utilise une variété de stratégies d'optimisation pour tester différentes configurations rapidement et efficacement. La version révisée intègre HIP, garantissant qu'elle fonctionne bien avec la technologie AMD.

Le processus d'auto-optimisation implique de mesurer le temps d'exécution de chaque configuration de kernel et d'identifier les configurations les plus performantes. Cela inclut aussi des techniques avancées comme le déroulement de boucle, ce qui peut encore améliorer les performances.

Évaluation de l'impact sur la performance

Pour évaluer la performance de l'auto-optimisation, les chercheurs ont utilisé quatre types de kernels différents sur quatre modèles de GPU distincts - deux de chez AMD et deux de chez Nvidia. Ils ont analysé l'effet de l'optimisation sur la performance, les difficultés rencontrées lors de l'optimisation, et à quel point une configuration fonctionne bien sur différents appareils.

Les résultats ont montré que l'auto-optimisation booste considérablement la performance sur les GPU AMD. Dans certains cas, l'auto-optimisation a amélioré la performance par un facteur de dix sur les appareils AMD, tandis que les appareils Nvidia n'ont montré qu'une amélioration de deux fois. Ça indique que l'optimisation est plus critique pour les GPU AMD pour atteindre de hautes performances.

En plus, différents kernels ont montré des impacts de performance variés lorsqu'ils étaient optimisés. L'optimisation pour certaines applications sur les GPU AMD a souvent donné des augmentations de vitesse significatives, tandis que les applications développées pour Nvidia pourraient ne pas bien fonctionner sur les appareils AMD. Ça montre bien le besoin d'une optimisation sur mesure pour différentes architectures GPU.

Comparaison des difficultés d'optimisation

L'étude a également examiné à quel point il est facile ou difficile de trouver des configurations optimales pour chaque marque de GPU. Les chercheurs ont découvert qu'il est généralement plus compliqué d'obtenir des performances optimales sur les GPU AMD. Les résultats ont indiqué que, même si les deux marques rencontrent des défis pour trouver les meilleures configurations, les variations sont plus prononcées chez les appareils AMD.

Les résultats ont montré que les meilleures configurations diffèrent souvent pour chaque modèle de GPU. Par exemple, tandis que les appareils Nvidia préféraient souvent des blocs de threads plus petits, les GPU AMD affichaient une préférence pour des blocs de configuration unidimensionnelle.

Problèmes de portabilité de performance

Un autre aspect crucial de la recherche était la portabilité de performance des kernels. La portabilité de performance examine à quel point une configuration d'optimisation pour un appareil fonctionne quand elle est appliquée à un autre. Les résultats ont révélé que les configurations d'optimisation fonctionnaient mieux entre les appareils AMD que l'inverse. En d'autres termes, un kernel optimisé pour AMD fonctionnait souvent étonnamment bien sur les appareils Nvidia, mais l'inverse n'était pas vrai.

Cette découverte met en évidence un défi majeur. Ça suggère que les applications optimisées pour les GPU Nvidia doivent généralement être ré-optimisées lorsqu'elles passent au matériel AMD. De plus, les configurations qui fonctionnaient très bien sur les appareils Nvidia avaient souvent de mauvaises performances sur les GPU AMD.

Perspectives à partir d'applications de benchmark

En utilisant des applications de benchmark comme la convolution 2D, hotspot, dédispersion, et GEMM, la recherche a fourni des aperçus plus profonds sur l'impact de l'optimisation, la difficulté, et la portabilité des performances. Chacune de ces applications présentait des défis et caractéristiques uniques.

Par exemple, le kernel de convolution a montré que les configurations les plus performantes étaient très différentes pour AMD et Nvidia, indiquant qu'une approche universelle ne fonctionnera pas. De même, le kernel GEMM a illustré que les configurations d'AMD fonctionnaient très bien sur Nvidia, mais pas l'inverse.

Les chercheurs ont aussi noté que l'optimisation manuelle des kernels pouvait être assez compliquée, surtout pour les appareils AMD. Les distributions de performance des tests ont constamment montré que les GPU AMD avaient plus de variations extrêmes en performance selon les choix d'optimisation.

Conclusion et directions futures

Cette recherche souligne l'importance de développer des outils d'auto-optimisation efficaces pour les GPU AMD. Elle met en avant que, même si les appareils Nvidia peuvent fournir de bonnes performances grâce à l'optimisation manuelle, l'auto-optimisation est cruciale pour atteindre de hautes performances sur les appareils AMD.

Les résultats montrent que l'optimisation des kernels pour AMD peut entraîner des améliorations substantielles de la performance, mais trouver les configurations optimales peut être plus compliqué. Les résultats soulignent également l'importance de ré-optimiser les applications lorsqu'on passe d'un type de GPU à un autre, en mettant l'accent sur le besoin d'outils spécialisés qui prennent en compte les attributs uniques des différentes architectures de GPU.

Les travaux futurs pourraient impliquer de tester une gamme plus large de kernels computationnels et d'appareils. Comprendre pourquoi la portabilité de performance diffère entre les GPU AMD et Nvidia fournira des aperçus précieux pour améliorer encore le processus d'auto-optimisation. De plus, les chercheurs pourraient explorer comment améliorer l'efficacité énergétique dans les applications utilisant des GPU AMD, les rendant encore plus efficaces pour diverses tâches.

Source originale

Titre: Bringing Auto-tuning to HIP: Analysis of Tuning Impact and Difficulty on AMD and Nvidia GPUs

Résumé: Many studies have focused on developing and improving auto-tuning algorithms for Nvidia Graphics Processing Units (GPUs), but the effectiveness and efficiency of these approaches on AMD devices have hardly been studied. This paper aims to address this gap by introducing an auto-tuner for AMD's HIP. We do so by extending Kernel Tuner, an open-source Python library for auto-tuning GPU programs. We analyze the performance impact and tuning difficulty for four highly-tunable benchmark kernels on four different GPUs: two from Nvidia and two from AMD. Our results demonstrate that auto-tuning has a significantly higher impact on performance on AMD compared to Nvidia (10x vs 2x). Additionally, we show that applications tuned for Nvidia do not perform optimally on AMD, underscoring the importance of auto-tuning specifically for AMD to achieve high performance on these GPUs.

Auteurs: Milo Lurati, Stijn Heldens, Alessio Sclocco, Ben van Werkhoven

Dernière mise à jour: 2024-07-16 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2407.11488

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.11488

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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