GPU/DCU减少cudaMemcpy/hipMemcpy时间方案

本文主要是介绍GPU/DCU减少cudaMemcpy/hipMemcpy时间方案，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前言

CUDA是GPU加速器上的编程语言，HIP是DCU加速器上的编程语言，二者生态相似，CUDA可通过hipify工具转换为HIP HIP docs: https://rocmdocs.amd.com/en/latest/index.html

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　　如上图所示，cudaMemcpy/hipMemcpy的时间应该由三部分组成，分别是CPU的访存时间、CPU到加速卡的时间、还有加速卡的访存时间。

	曙光超算节点	天河2A超算节点
a带宽	DRMA:30~40GB/s	DRMA:30~40GB/s
b带宽	PCIe 3.0 x16: 16GB/s	PCIe 3.0 x16: 16GB/s
c带宽	HBM2: 1TB/s	GDDR5: 480GB/s
加速卡计算峰值	DCU: 5.7Tflop/s	GPU：2.91 Tflop/s

　　上表对比了曙光先进计算服务平台节点和天河2A超算节点的带宽与加速卡峰值，可以看到两台超算的a、b、c三者中b是主要的瓶颈，也就是CPU到加速卡的时间，主要受限于PCIe总线带宽。PCIe 3.0 x16的带宽和计算峰值几个Tflop/s相差太大，所以应该尽量减少主机端和设备之间的数据传输，下文测试了两台超算上的传输时间并探讨减少传输时间的几个方案。

一、传输延迟测试

　　在两种设备上用了同一个测试用例，测试规模从50万的整型数到2亿个整型数，测试对象主要是从CPU往加速设备端拷贝时间的过程，理论上从主机到设备端和从设备端到主机的时间应该是一致的，循环10次拷贝的过程，每一次都输出，统计时取10次拷贝时间的平均值。然后对同一个节点里的不同加速设备都进行了测试，曙光先进计算服务平台上每个节点里有4个DCU，天河中国国家网格12区上有2个GPU的权限。

　　测试结果可以看出较小规模的（也就是1000万整型数、9.5MB以下）的GPU拷贝速度更快，较大规模的DCU拷贝速度更快。

二、减少传输时间方案

1.数据重用

　　首先应该尽可能地重用数据，能传一次就不传两次。
　　以Lanczos迭代法为例，该算法的目的是形成矩阵A的三对角矩阵T：
　　　　　　$T=\left[\begin{array}{lllll}{\alpha }_1& {\beta }_1& & & 0\\ {\beta }_1& {\alpha }_2& \ddots & & \\ & \ddots & \ddots & \ddots & \\ & & \ddots & {\alpha }_{n-1}& {\beta }_{n-1}\\ 0& & & {\beta }_{n-1}& {\alpha }_n\end{array}\right]$
$T=Q^{T}AQ$，$Q=[q_1,q_2,...,q_n]$，Q是正交矩阵，$q_i$是Q的列向量，其迭代格式为：
　　　　 - ${\alpha }_1=q_1^{T}A{q}_1$
　　　　 - $r_i=A{q}_i-{\alpha }_i{q}_i-{\beta }_{i-1}{q}_{i-1}$
　　　　 - ${\beta }_i={\left|r_i\right|}_2$
　　　　 - $q_{i+1}=r_i/{\beta }_1$
　　　　 - ${\alpha }_{i+1}=q_{i+1}^{T}A{q}_{i+1},i=1,2,\cdots ,\mathrm{k}$
　　每一次迭代的过程都会求得矩阵Q的一个列向量$q_i$，但本次迭代是依赖于上一次迭代求得的列向量$q_{i-1}$的，所以算法整体有很强的数据相关性，难以对整个迭代过程并行化，但是可以对Lanczos过程中的计算热点稀疏矩阵向量乘$A{q}_i$进行并行化。
　　并行思路是将A矩阵按行划分，使用GPU/DCU等加速卡，把N行分到N个线程块中去计算。可以看到迭代过程虽然是数据相关的，但只要用到上一次迭代的$q_{i-1}$向量，而规模最大的A矩阵在每一次迭代中都是一样的，所以可以只在迭代的第一次把A传到设备端，使用__device__标识的全局变量把它存起来，后面的迭代直接从全局变量中取，可以省不少时间。

2.Pinned Memory

　　第二个方案是使用锁页内存。所谓锁页内存就是CPU内存中不会被换入换出的一块内存。
　　主机端内存采用分页式管理，为了提高主机端访存效率，操作系统会经常换入换出DRAM中的页到Cache或外存中，对于主机端程序没有影响，只要逻辑地址正确操作系统会帮助管理物理页。但从主机端传输到设备端过程中为了保证传输的页不被“换走”，需要进行页面锁定，把要传输到GPU的页复制到固定内存，再从固定内存传入到设备内存。这就需要两次传送过程，增加了传输延迟。解决办法是在分配内存的时候，使用cudaMallocHost/hipMallocHost直接从锁页内存里面分配，这样就少了一次传输过程，如下图：

　　锁页内存是可以自己制定分配多少的，但它的缺点是是分配空间过多可能会降低主机系统的性能，因为它减少了用于存储虚拟内存数据的可分页内存的数量，所以需要在机器上测试合适的锁页内存。

3.高维矩阵传输

　　第三个方案是使用高维的矩阵传输命令：hipMallocPitch配合上hipMemcpy2D / hipMemcpy3D。通常来讲，在DCU中分配内存使用的是hipMalloc函数，但是对于二维或者三维矩阵而言，使用hipMalloc来分配内存并不能得到最好的性能，原因是对于2D或者3D内存，对齐是一个很重要的性质，而hipMallocPitch或者hipMalloc3D这两个函数能够保证分配的内存是合理对齐的，满足合并访问要求，因此可以确保对行访问时具有最优的效率。
　　比如说下面这个矩阵a1-a9：
　　　　　　　　　　　　　　$\left[\begin{array}{lll}{a}_1& a_2& a_3\\ a_4& a_5& a_6\\ a_7& a_8& a_9\end{array}\right]$
　　如果用普通的分配方式hipMalloc来存储矩阵，在内存里面他会挨着线性存储，但是用对齐分配方式hipMallocPitch来分配的话，存储的时候他会按照对齐的字节数来存，假如内存是以4个字节对齐的，并且每个线程束里面有4个线程，写入的时候会使每行的首地址对齐，都是4的倍数，即使有没填满的内存也没关系；读取的时候直接三个线程数可以并行读取a1-a9，如下图：

　　这里只是举一个例子以4个字节对齐，事实上hip访问global memory的过程中，从128字节对齐的地址(addr=0, ,128,256)开始的连续访问是最有效率的。

4.传输、计算时间重叠

　　第四个方案是将计算和传输时间进行重叠，在hip中可以利用stream流来做到这一点，Stream是一种逻辑队列，如果不指定某指令的stream那它会默认放到0号stream上。假设有3个kernel以及一些内存拷贝函数，launch到默认0号stream上：

hipMemcpy(d_a1,h_a1,Nbytes,hipMemcpyHostToDevice);
hipMemcpy(d_a2,h_a2,Nbytes,hipMemcpyHostToDevice);
hipMemcpy(d_a3,h_a3,Nbytes,hipMemcpyHostToDevice);
hipLaunchKernelGGL(myKernel1,blocks,threads,0,0,N,d_a1);
hipLaunchKernelGGL(myKernel2,blocks,threads,0,0,N,d_a2);
hipLaunchKernelGGL(myKernel3,blocks,threads,0,0,N,d_a3);
hipMemcpy(h_a1, d_a1, Nbytes,hipMemcpyDeviceToHost);
hipMemcpy(h_a2, d_a2, Nbytes,hipMemcpyDeviceToHostTo);
hipMemcpy(h_a3, d_a3, Nbytes,hipMemcpyDeviceToHost);

　　也可以通过异步拷贝函数和指定不同stream上的指令流来让计算和拷贝重叠：

hipMemcpyAsync(d_a1,h_a1,Nbytes,hipMemcpyHostToDevice,stream1);
hipMemcpyAsync(d_a2,h_a2,Nbytes,hipMemcpyHostToDevice,stream2);
hipMemcpyAsync(d_a3,h_a3,Nbytes,hipMemcpyHostToDevice,stream3);
hipLaunchKernelGGL(myKernel1,blocks,threads,0,0,N,d_a1);
hipLaunchKernelGGL(myKernel2,blocks,threads,0,0,N,d_a2);
hipLaunchKernelGGL(myKernel3,blocks,threads,0,0,N,d_a3);
hipMemcpyAsync(h_a1, d_a1, Nbytes,hipMemcpyDeviceToHost,stream1);
hipMemcpyAsync(h_a2, d_a2, Nbytes,hipMemcpyDeviceToHost,stream2);
hipMemcpyAsync(h_a3, d_a3, Nbytes,hipMemcpyDeviceToHost,stream3);

5.批量传输、选择大粒度并行

　　第五个方案是积少成多，把小的数据尽可能合并、打包成为大一点的数据批量传输，因为每次传输过程中不只有传输过程耗时，还有一些其他的开销，比如传输指令本身的延迟。例如下面这个表，实际传输时间和理论传输时间还是有一定差距。

数据规模/万个int	数据规模/MB	DCU实际传输时间/ms	理论传输时间/ms
500	19.1	2.2	1.1
1000	38.1	4.0	2.3
2000	76.3	7.8	4.7
4000	152.6	15.2	9.3
6000	228.9	15.5	14.0

　　还可以提高并行粒度，在数据相关性不高的情况下尽量在循环的外层进行优化，内循环中使用传输函数的开销太大

总结

　　减少传输时间的方案：

	 - 数据重用 - 使用pinned memory - 高维数组使用pitch、2Dcpy方法 - 将数据传输与计算的时间重叠 - 批量传输数据，集小为大- 避免对小粒度程序并行（e.g 内循环）

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