Auto-tuning delle GPU AMD: la chiave per le prestazioni

Le GPU (Graphics Processing Units) sono strumenti potenti che gestiscono tanti compiti contemporaneamente, rendendoli essenziali in ambiti come il calcolo ad alte Prestazioni e l'intelligenza artificiale. Elaborano grandi quantità di dati in fretta, ecco perché otto delle nove supercomputer finanziate da un'iniziativa europea fanno affidamento sulle GPU per le loro esigenze di calcolo. Con le loro alte performance ed efficienza, le GPU stanno diventando sempre più importanti in vari ambiti scientifici e tecnici.

Ci sono modelli di programmazione, come HIP, CUDA e OpenCL, che permettono agli sviluppatori di creare funzioni per le GPU. Queste funzioni sono conosciute come "Kernels". Tuttavia, i programmatori devono prendere molte decisioni su come impostare questi kernels per ottenere le migliori performance dalle GPU. Le scelte che fanno, come organizzare i thread e gestire la memoria, possono influenzare notevolmente le performance. Trovare la configurazione migliore per una specifica GPU e compito è chiamato tuning delle performance, e automatizzare questo processo è conosciuto come Auto-tuning.

Mentre è stata fatta molta ricerca sull'auto-tuning per le GPU Nvidia, c'è stata meno attenzione sulla sua efficacia con le GPU AMD. La maggior parte degli studi che analizzano le GPU AMD usano OpenCL, che limita alcune delle capacità che HIP può offrire. Nel 2016, AMD ha lanciato HIP per permettere ai software di funzionare su GPU AMD e Nvidia usando un unico codice. Questo crea nuove opportunità per l'auto-tuning.

#Importanza dell'Auto-tuning per le GPU AMD

Con l'uso crescente delle GPU AMD nel calcolo ad alte prestazioni, specialmente nei nuovi supercomputer, capire come auto-tunare le applicazioni per questi dispositivi è fondamentale. Gli studi mostrano che ottimizzare applicazioni costruite per Nvidia potrebbe non funzionare al meglio sui dispositivi AMD. Questo documento presenta uno strumento di auto-tuning specificamente per HIP di AMD e analizza i suoi benefici e le sfide di performance.

#La Necessità di Strumenti di Auto-tuning

Il modello HIP di AMD permette alle applicazioni di funzionare sia su GPU AMD che Nvidia. Tuttavia, è fondamentale creare strumenti di tuning che si adattino alle caratteristiche individuali di ciascun marchio di GPU per ottenere performance ottimali. I risultati sottolineano che il tuning per AMD può portare a significativi miglioramenti delle performance, molto più di quanto osservato per le GPU Nvidia. Pertanto, sono necessari nuovi strumenti per abilitare un auto-tuning efficiente per le GPU AMD.

La ricerca prevede di ampliare uno strumento open-source esistente chiamato Kernel Tuner, che inizialmente si concentrava su Nvidia e CUDA. Questa estensione include il supporto per HIP, permettendo agli utenti di utilizzarlo per le GPU AMD.

#Come Funziona lo Strumento di Auto-tuning

Kernel Tuner permette agli utenti di creare semplici script Python che descrivono come il loro codice GPU può essere auto-tunato. Lo strumento usa una varietà di strategie di ottimizzazione per testare diverse configurazioni in modo rapido ed efficiente. La versione rivisitata incorpora HIP, assicurandosi che funzioni senza problemi con la tecnologia AMD.

Il processo di auto-tuning prevede di misurare il tempo di esecuzione di ogni configurazione del kernel e identificare i setup che offrono le migliori performance. Include anche supporto per tecniche avanzate come il loop unrolling, che può migliorare ulteriormente le performance.

#Valutazione dell'Impatto sulle Performance

Per valutare le performance dell'auto-tuning, i ricercatori hanno utilizzato quattro diversi tipi di kernel su quattro modelli di GPU distinti-due di AMD e due di Nvidia. Hanno analizzato l'effetto del tuning sulle performance, le difficoltà riscontrate mentre si effettuava il tuning, e quanto bene una configurazione funzioni su diversi dispositivi.

I risultati hanno mostrato che l'auto-tuning migliora notevolmente le performance sulle GPU AMD. In alcuni casi, l'auto-tuning ha migliorato le performance di un fattore dieci sui dispositivi AMD, mentre i dispositivi Nvidia hanno mostrato un miglioramento di sole due volte. Questo indica che il tuning è più critico per le GPU AMD per raggiungere alte performance.

Inoltre, diversi kernels hanno mostrato impatti di performance variabili quando erano tunati. Il tuning per alcune applicazioni su GPU AMD ha spesso portato a significativi aumenti di velocità, mentre le applicazioni sviluppate per Nvidia potrebbero non funzionare bene sui dispositivi AMD. Questo dimostra la necessità di un tuning su misura per diverse architetture di GPU.

#Confronto della Difficoltà di Tuning

Lo studio ha anche esaminato quanto sia facile o difficile trovare configurazioni ottimali per ogni marchio di GPU. I ricercatori hanno scoperto che generalmente è più difficile raggiungere performance ottimali su GPU AMD. I risultati hanno indicato che, mentre entrambi i marchi affrontano sfide nella ricerca dei migliori setup, le variazioni sono più pronunciate tra i dispositivi AMD.

I risultati hanno indicato che le migliori configurazioni spesso differiscono per ogni modello di GPU. Ad esempio, mentre i dispositivi Nvidia spesso preferivano blocchi di thread più piccoli, le GPU AMD mostravano una preferenza per configurazioni di blocco unidimensionali.

#Problemi di Portabilità delle Performance

Un altro aspetto critico della ricerca è stata la portabilità delle performance dei kernels. La portabilità delle performance verifica quanto bene un setup di tuning per un dispositivo funzioni quando applicato a un altro. I risultati hanno rivelato che le configurazioni di tuning funzionavano meglio tra i dispositivi AMD piuttosto che viceversa. In altre parole, un kernel ottimizzato per AMD spesso ha mostrato performance sorprendentemente buone sui dispositivi Nvidia, ma il contrario non era vero.

Questa scoperta mette in evidenza una sfida significativa. Suggerisce che le applicazioni ottimizzate per GPU Nvidia devono tipicamente essere ri-tunati quando si passa all'hardware AMD. Inoltre, le configurazioni che funzionavano eccellentemente sui dispositivi Nvidia spesso performavano male quando applicate alle GPU AMD.

#Approfondimenti da Applicazioni di Benchmark

Utilizzando applicazioni di benchmark come la convoluzione 2D, hotspot, dedispersione e GEMM, la ricerca ha fornito approfondimenti più chiari sull'impatto del tuning, la difficoltà e la portabilità delle performance. Ognuna di queste applicazioni ha presentato sfide e caratteristiche uniche.

Ad esempio, il kernel di convoluzione ha mostrato che le configurazioni con le migliori performance erano significativamente diverse per AMD e Nvidia, indicando che un approccio unico non funzionerà. Allo stesso modo, il kernel GEMM ha illustrato che le configurazioni di AMD performavano eccellentemente su Nvidia, ma non viceversa.

I ricercatori hanno anche notato che il tuning manuale dei kernels può essere piuttosto complicato, in particolare per i dispositivi AMD. Le distribuzioni delle performance dai test hanno costantemente mostrato che le GPU AMD avevano variazioni più estreme nelle performance basate sulle scelte di tuning.

#Conclusione e Direzioni Future

Questa ricerca sottolinea l'importanza di sviluppare strumenti di auto-tuning efficaci per le GPU AMD. Sottolinea che, mentre i dispositivi Nvidia possono offrire buone performance attraverso l'ottimizzazione manuale, l'auto-tuning è cruciale per ottenere alte performance sui dispositivi AMD.

I risultati dimostrano che il tuning dei kernels per AMD può portare a notevoli miglioramenti nelle performance, ma trovare le configurazioni ottimali può essere più difficile. I risultati sottolineano anche l'importanza di ri-tunare le applicazioni quando si passa da un tipo di GPU a un altro, enfatizzando la necessità di strumenti specializzati che considerino le caratteristiche uniche delle diverse architetture di GPU.

Futuri lavori potrebbero comportare il test di un'ampia gamma di kernels computazionali e dispositivi. Comprendere perché la portabilità delle performance differisca tra GPU AMD e Nvidia fornirà preziosi approfondimenti per migliorare ulteriormente il processo di auto-tuning. Inoltre, i ricercatori potrebbero indagare su come migliorare l'efficienza energetica nelle applicazioni che utilizzano GPU AMD, rendendole ancora più efficaci in vari compiti.