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CUDA GPU性能分析与跟踪

本文档提供了对CUDA应用程序进行性能分析和跟踪的全面指南，以识别性能瓶颈并优化GPU代码执行。

您可以在 https://github.com/eunomia-bpf/basic-cuda-tutorial 找到代码

目录

  1. GPU性能分析简介
  2. 性能分析工具
  3. 关键性能指标
  4. 性能分析方法论
  5. 常见性能瓶颈
  6. 跟踪技术
  7. 示例应用
  8. 最佳实践
  9. 进一步阅读

GPU性能分析简介

GPU性能分析是测量和分析GPU应用程序性能特征的过程。它帮助开发人员：

  • 识别性能瓶颈
  • 优化资源利用率
  • 理解执行模式
  • 验证优化决策
  • 确保跨不同硬件的可扩展性

对于高性能CUDA应用程序，有效的性能分析至关重要，因为GPU架构的复杂性使得凭直觉进行优化是不够的。

性能分析工具

NVIDIA Nsight Systems

Nsight Systems是一个系统级性能分析工具，提供对CPU和GPU执行情况的洞察：

  • 系统级跟踪：CPU、GPU、内存和I/O活动
  • 时间线可视化：显示内核执行、内存传输和CPU活动
  • API跟踪：捕获CUDA API调用及其持续时间
  • 低开销：适用于生产代码分析

NVIDIA Nsight Compute

Nsight Compute是一个交互式CUDA应用程序内核分析器：

  • 详细的内核指标：SM利用率、内存吞吐量、指令组合
  • 引导分析：提供优化建议
  • 屋顶线分析：显示相对于硬件限制的性能
  • 内核比较：跨运行或硬件平台比较内核

NVIDIA Visual Profiler和nvprof

遗留工具（已弃用但对旧版CUDA仍然有用）：

  • nvprof：低开销的命令行分析器
  • Visual Profiler：基于GUI的分析工具
  • CUDA分析API：允许以编程方式访问分析数据

其他工具

  • Compute Sanitizer：内存访问检查和竞争检测
  • CUPTI：CUDA分析工具接口，用于自定义分析器
  • PyTorch/TensorFlow分析器：针对深度学习的框架特定分析

关键性能指标

执行指标

  1. SM占用率：活动线程束与最大可能线程束的比率
  2. 更高的值通常能更好地隐藏延迟

  3. 目标：大多数应用程序>50%

  4. 线程束执行效率：执行期间活动线程的百分比

  5. 较低的值表示分支发散

  6. 目标：计算密集型内核>80%

  7. 指令吞吐量：

  8. 每时钟周期指令数（IPC）
  9. 算术密度（每字节操作数）
  10. 指令类型混合

内存指标

  1. 内存吞吐量：
  2. 全局内存读/写带宽
  3. 共享内存带宽
  4. L1/L2缓存命中率

  5. 目标：尽可能接近硬件峰值带宽

  6. 内存访问模式：

  7. 加载/存储效率
  8. 全局内存合并率

  9. 共享内存存储体冲突

  10. 数据传输：

  11. 主机-设备传输带宽
  12. PCIe利用率
  13. NVLink利用率（如果可用）

计算指标

  1. 计算利用率：
  2. SM活动
  3. Tensor/RT核心利用率（如果使用）

  4. 指令混合（FP32、FP64、INT等）

  5. 计算效率：

  6. 实现与理论FLOPS比较
  7. 资源限制（计算受限vs内存受限）
  8. 屋顶线模型位置

性能分析方法论

CUDA应用程序性能分析的结构化方法：

1. 初步评估

  • 从高级系统分析开始（Nsight Systems）
  • 识别CPU、GPU和数据传输之间的时间分布
  • 寻找明显的瓶颈，如过度同步或传输

2. 内核分析

  • 分析单个内核（Nsight Compute）
  • 识别最耗时的内核
  • 收集这些内核的关键指标

3. 瓶颈识别

  • 确定内核是计算受限还是内存受限
  • 使用屋顶线模型理解性能限制因素
  • 检查特定低效情况（分歧、非合并访问）

4. 引导优化

  • 首先解决最显著的瓶颈
  • 一次进行一个变更并测量影响
  • 比较前后分析结果以验证改进

5. 迭代改进

  • 对下一个瓶颈重复该过程
  • 定期重新分析整个应用程序
  • 继续优化直到达到性能目标

常见性能瓶颈

内存相关问题

  1. 非合并内存访问：
  2. 症状：全局内存加载/存储效率低

  3. 解决方案：重组数据布局或访问模式

  4. 共享内存存储体冲突：

  5. 症状：共享内存带宽低

  6. 解决方案：调整填充或访问模式

  7. 过度全局内存访问：

  8. 症状：高内存依赖性
  9. 解决方案：通过共享内存或寄存器增加数据重用

执行相关问题

  1. 线程束分歧：
  2. 症状：线程束执行效率低

  3. 解决方案：重组算法以最小化分歧路径

  4. 低占用率：

  5. 症状：SM占用率低于50%

  6. 解决方案：减少寄存器/共享内存使用或调整块大小

  7. 内核启动开销：

  8. 症状：许多小型、短时间的内核
  9. 解决方案：内核融合或持久内核

系统级问题

  1. 过度主机-设备传输：
  2. 症状：PCIe利用率高，传输操作多

  3. 解决方案：批量传输，使用固定内存或统一内存

  4. CPU-GPU同步：

  5. 症状：内核之间GPU空闲期

  6. 解决方案：使用CUDA流，异步操作

  7. GPU资源未充分利用：

  8. 症状：总体GPU利用率低
  9. 解决方案：并发内核，流，或增加问题规模

跟踪技术

跟踪提供应用程序执行的时间线视图：

CUDA事件

cudaEvent_t start, stop;
cudaEventCreate(&start);
cudaEventCreate(&stop);

cudaEventRecord(start);
myKernel<<<grid, block>>>(data);
cudaEventRecord(stop);
cudaEventSynchronize(stop);

float milliseconds = 0;
cudaEventElapsedTime(&milliseconds, start, stop);
printf("Kernel execution time: %f ms\n", milliseconds);

NVTX标记和范围

NVIDIA工具扩展（NVTX）允许自定义注释：

#include <nvtx3/nvToolsExt.h>

// 标记一个瞬时事件
nvtxMark("Interesting point");

// 开始一个范围
nvtxRangePushA("Data preparation");
// ... 代码 ...
nvtxRangePop(); // 结束范围

// 彩色范围以提高可见性
nvtxEventAttributes_t eventAttrib = {0};
eventAttrib.version = NVTX_VERSION;
eventAttrib.size = NVTX_EVENT_ATTRIB_STRUCT_SIZE;
eventAttrib.colorType = NVTX_COLOR_ARGB;
eventAttrib.color = 0xFF00FF00; // 绿色
eventAttrib.messageType = NVTX_MESSAGE_TYPE_ASCII;
eventAttrib.message.ascii = "Kernel Execution";
nvtxRangePushEx(&eventAttrib);
myKernel<<<grid, block>>>(data);
nvtxRangePop();

使用CUPTI进行编程分析

CUDA分析工具接口（CUPTI）使程序能够访问分析数据：

// 简化的CUPTI使用示例
#include <cupti.h>

void CUPTIAPI callbackHandler(void *userdata, CUpti_CallbackDomain domain,
                             CUpti_CallbackId cbid, const void *cbInfo) {
    // 处理回调
}

// 初始化CUPTI并注册回调
CUpti_SubscriberHandle subscriber;
cuptiSubscribe(&subscriber, callbackHandler, NULL);
cuptiEnableCallback(1, subscriber, CUPTI_CB_DOMAIN_RUNTIME_API,
                   CUPTI_RUNTIME_TRACE_CBID_cudaLaunch_v3020);

示例应用

附带的basic08.cu演示了：

  1. 基本内核计时：使用CUDA事件
  2. NVTX注释：添加标记和范围
  3. 内存传输分析：分析主机-设备传输
  4. 内核优化：比较不同的实现策略
  5. 解释分析数据：做出优化决策

关键代码部分

基本内核计时： 

__global__ void computeKernel(float *input, float *output, int n) {
    int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (idx < n) {
        float x = input[idx];
        // 执行计算
        float result = x * x + x + 1.0f;
        output[idx] = result;
    }
}

void timeKernel() {
    // 分配内存
    float *d_input, *d_output;
    cudaMalloc(&d_input, SIZE * sizeof(float));
    cudaMalloc(&d_output, SIZE * sizeof(float));

    // 初始化数据
    float *h_input = new float[SIZE];
    for (int i = 0; i < SIZE; i++) h_input[i] = i;

    cudaMemcpy(d_input, h_input, SIZE * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);

    // 使用事件计时
    cudaEvent_t start, stop;
    cudaEventCreate(&start);
    cudaEventCreate(&stop);

    // 预热运行
    computeKernel<<<(SIZE + 255) / 256, 256>>>(d_input, d_output, SIZE);

    // 计时运行
    cudaEventRecord(start);
    computeKernel<<<(SIZE + 255) / 256, 256>>>(d_input, d_output, SIZE);
    cudaEventRecord(stop);

    cudaEventSynchronize(stop);
    float milliseconds = 0;
    cudaEventElapsedTime(&milliseconds, start, stop);
    printf("Kernel execution time: %f ms\n", milliseconds);

    // 清理
    delete[] h_input;
    cudaFree(d_input);
    cudaFree(d_output);
}

最佳实践

性能分析工作流

  1. 从高级分析开始，然后再深入细节
  2. 为重要内核建立基准
  3. 在开发过程中定期分析，而不仅仅是在结束时
  4. 尽可能自动化分析以进行回归测试
  5. 跨硬件比较以确保可移植性

工具选择

  1. Nsight Systems用于系统级分析和时间线
  2. Nsight Compute用于详细的内核指标
  3. NVTX标记用于自定义注释
  4. CUDA事件用于轻量级时间测量

优化方法

  1. 关注热点：首先解决最耗时的操作
  2. 使用屋顶线分析：了解理论限制
  3. 平衡努力：不要过度优化不太关键的部分
  4. 考虑权衡：有时可读性 > 微小的性能提升
  5. 记录见解：记录性能分析发现以供将来参考

进一步阅读

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