CUPTI OpenACC 跟踪教程
完整的 GitHub 仓库和教程请访问 https://github.com/eunomia-bpf/cupti-tutorial。
简介
OpenACC 是一种基于指令的编程模型,通过允许开发者使用编译器翻译为 GPU 操作的编译指示来注释代码,从而简化 GPU 编程。虽然这简化了开发,但可能使性能分析变得困难,因为指令与实际 GPU 操作之间的关系并不总是清晰的。本教程演示如何使用 CUPTI 跟踪 OpenACC API 调用并将其与 GPU 活动关联,让您深入了解 OpenACC 代码如何在 GPU 上执行。
学习内容
- 如何拦截和跟踪 OpenACC API 调用
- 将 OpenACC 指令与生成的 GPU 操作关联
- 测量不同 OpenACC 操作的性能
- 识别 OpenACC 应用程序中的优化机会
理解 OpenACC 执行
当您编写 OpenACC 代码时,通常会发生以下情况:
- OpenACC 编译器将您的指令翻译为 GPU 代码
- 在运行时,OpenACC 运行时库:
- 管理内存分配和传输
- 启动 GPU 内核
- 同步主机和设备之间的执行
通过跟踪这些操作,我们可以了解高级指令如何转换为低级 GPU 操作。
代码详解
1. 设置 OpenACC API 拦截
要跟踪 OpenACC API 调用,我们需要拦截 OpenACC 运行时库的函数:
// 为 OpenACC API 函数定义函数指针类型
typedef int (*acc_init_t)(acc_device_t);
typedef int (*acc_get_num_devices_t)(acc_device_t);
typedef void (*acc_set_device_num_t)(int, acc_device_t);
typedef int (*acc_get_device_num_t)(acc_device_t);
typedef void* (*acc_create_t)(void*, size_t);
typedef void* (*acc_copyin_t)(void*, size_t);
typedef void (*acc_delete_t)(void*, size_t);
typedef void* (*acc_copyout_t)(void*, size_t);
// ... 更多函数类型 ...
// 原始函数指针
static acc_init_t real_acc_init = NULL;
static acc_get_num_devices_t real_acc_get_num_devices = NULL;
static acc_set_device_num_t real_acc_set_device_num = NULL;
// ... 更多函数指针 ...
// 使用 dlsym 初始化函数指针
void initOpenACCAPI()
{
void *handle = dlopen("libopenacc.so", RTLD_NOW);
if (!handle) {
fprintf(stderr, "错误:无法加载 OpenACC 库\n");
exit(1);
}
real_acc_init = (acc_init_t)dlsym(handle, "acc_init");
real_acc_get_num_devices = (acc_get_num_devices_t)dlsym(handle, "acc_get_num_devices");
real_acc_set_device_num = (acc_set_device_num_t)dlsym(handle, "acc_set_device_num");
// ... 加载更多函数 ...
}
此代码:
1. 定义与 OpenACC API 匹配的函数指针类型
2. 创建变量来保存原始函数指针
3. 使用 dlsym
获取 OpenACC 库中实际函数的地址
2. 实现包装函数
对于我们想要跟踪的每个 OpenACC 函数,我们实现一个包装函数:
// acc_init 的包装器
int acc_init(acc_device_t device_type)
{
// 记录开始时间
double startTime = getCurrentTime();
// 调用真实函数
int result = real_acc_init(device_type);
// 记录结束时间
double endTime = getCurrentTime();
// 记录函数调用
printf("[%.3f ms] acc_init(", (startTime - programStartTime) * 1000.0);
printDeviceType(device_type);
printf(")\n");
return result;
}
// acc_create 的包装器
void* acc_create(void* host_addr, size_t size)
{
double startTime = getCurrentTime();
// 调用真实函数
void* result = real_acc_create(host_addr, size);
double endTime = getCurrentTime();
// 记录带详细信息的函数调用
printf("[%.3f ms] acc_create(%p, %zu) [%zu 元素]\n",
(startTime - programStartTime) * 1000.0,
host_addr, size, size / sizeof(float));
// 跟踪 CUDA 内存分配
trackMemoryAllocation(host_addr, result, size);
return result;
}
这些包装器: 1. 在调用真实函数前后记录时间 2. 记录函数调用信息 3. 跟踪内存分配等资源 4. 返回真实函数的结果
3. 与 CUDA 活动关联
要将 OpenACC API 调用与 CUDA 操作关联,我们使用 CUPTI 的活动 API:
void initCUPTI()
{
// 初始化 CUPTI 活动 API
CUPTI_CALL(cuptiActivityRegisterCallbacks(bufferRequested, bufferCompleted));
// 启用我们想要跟踪的活动种类
CUPTI_CALL(cuptiActivityEnable(CUPTI_ACTIVITY_KIND_RUNTIME));
CUPTI_CALL(cuptiActivityEnable(CUPTI_ACTIVITY_KIND_MEMCPY));
CUPTI_CALL(cuptiActivityEnable(CUPTI_ACTIVITY_KIND_KERNEL));
CUPTI_CALL(cuptiActivityEnable(CUPTI_ACTIVITY_KIND_MEMSET));
CUPTI_CALL(cuptiActivityEnable(CUPTI_ACTIVITY_KIND_MEMORY));
// 获取用于标准化时间的开始时间戳
CUPTI_CALL(cuptiGetTimestamp(&startTimestamp));
}
void processActivity(CUpti_Activity *record)
{
switch (record->kind) {
case CUPTI_ACTIVITY_KIND_MEMCPY: {
CUpti_ActivityMemcpy *memcpy = (CUpti_ActivityMemcpy *)record;
// 查找对应的 OpenACC API 调用
OpenACCMemoryOp *op = findOpenACCMemoryOp(memcpy->start);
if (op) {
// 此内存复制对应 OpenACC 数据指令
printf("[%.3f ms] > CUDA %s 传输:%zu 字节 %s %p\n",
(memcpy->start - startTimestamp) / 1000.0,
getMemcpyKindString(memcpy->copyKind),
memcpy->bytes,
(memcpy->copyKind == CUPTI_ACTIVITY_MEMCPY_KIND_HTOD) ? "到" : "从",
(void*)memcpy->deviceId);
// 更新统计信息
if (memcpy->copyKind == CUPTI_ACTIVITY_MEMCPY_KIND_HTOD) {
hostToDeviceTime += (memcpy->end - memcpy->start) / 1000.0;
} else {
deviceToHostTime += (memcpy->end - memcpy->start) / 1000.0;
}
}
break;
}
case CUPTI_ACTIVITY_KIND_KERNEL: {
CUpti_ActivityKernel5 *kernel = (CUpti_ActivityKernel5 *)record;
// 查找对应的 OpenACC 计算区域
OpenACCComputeRegion *region = findOpenACCComputeRegion(kernel->start);
if (region) {
// 此内核对应 OpenACC 计算指令
printf("[%.3f ms] > CUDA 内核启动:%s [网格:%d 块:%d]\n",
(kernel->start - startTimestamp) / 1000.0,
kernel->name,
kernel->gridX,
kernel->blockX);
// 更新统计信息
kernelExecutionTime += (kernel->end - kernel->start) / 1000.0;
}
break;
}
// ... 处理其他活动类型 ...
}
}
此代码: 1. 设置 CUPTI 收集内存传输和内核启动等活动 2. 处理每个活动记录并将其与 OpenACC 操作关联 3. 更新不同类型操作的性能统计
4. 示例 OpenACC 应用程序
示例包含一个简单的 OpenACC 应用程序来演示跟踪:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <openacc.h>
#define N 4096
int main()
{
float *a, *b, *c;
int i;
// 分配主机内存
a = (float*)malloc(N * sizeof(float));
b = (float*)malloc(N * sizeof(float));
c = (float*)malloc(N * sizeof(float));
// 初始化数组
for (i = 0; i < N; i++) {
a[i] = (float)i;
b[i] = (float)(N - i);
}
// 向量加法的 OpenACC 指令
#pragma acc data create(a[0:N], b[0:N], c[0:N])
{
#pragma acc update device(a[0:N], b[0:N])
#pragma acc parallel loop
for (i = 0; i < N; i++) {
c[i] = a[i] + b[i];
}
#pragma acc update host(c[0:N])
}
// 验证结果
for (i = 0; i < N; i++) {
if (c[i] != (float)(N)) {
printf("错误:c[%d] = %f,期望 %f\n", i, c[i], (float)N);
break;
}
}
if (i == N) {
printf("结果验证通过!\n");
}
// 清理
free(a);
free(b);
free(c);
return 0;
}
运行教程
-
构建示例:
-
运行 OpenACC 跟踪器:
理解输出
示例产生类似的输出:
[0.000 ms] acc_init(ACC_DEVICE_NVIDIA)
[2.345 ms] acc_get_num_devices(ACC_DEVICE_NVIDIA) = 1
[2.567 ms] acc_set_device_num(0, ACC_DEVICE_NVIDIA)
[5.123 ms] acc_create(0x7fff12345678, 16384) [4096 元素]
[5.234 ms] > CUDA 内存分配:16384 字节在设备 0
[5.456 ms] acc_create(0x7fff12345abc, 16384) [4096 元素]
[5.567 ms] > CUDA 内存分配:16384 字节在设备 0
[5.789 ms] acc_create(0x7fff12345def, 16384) [4096 元素]
[5.890 ms] > CUDA 内存分配:16384 字节在设备 0
[6.123 ms] acc_copyin(0x7fff12345678, 16384)
[6.234 ms] > CUDA H2D 传输:16384 字节到 0x140000000
[8.456 ms] acc_copyin(0x7fff12345abc, 16384)
[8.567 ms] > CUDA H2D 传输:16384 字节到 0x140004000
[10.789 ms] > CUDA 内核启动:acc_parallel_loop [网格:16 块:256]
[15.234 ms] acc_copyout(0x7fff12345def, 16384)
[15.345 ms] > CUDA D2H 传输:16384 字节从 0x140008000
结果验证通过!
性能摘要:
- 总执行时间:18.5 ms
- 内存分配:0.8 ms (4.3%)
- 主机到设备传输:2.2 ms (11.9%)
- 内核执行:4.8 ms (25.9%)
- 设备到主机传输:2.1 ms (11.4%)
- OpenACC 开销:8.6 ms (46.5%)
性能分析洞察
OpenACC 开销分析
class OpenACCPerformanceAnalyzer {
private:
double totalOpenACCTime;
double totalCUDATime;
double memoryTransferTime;
double kernelExecutionTime;
public:
void generateReport() {
printf("\n=== OpenACC 性能分析报告 ===\n");
printf("总 OpenACC 时间:%.2f ms\n", totalOpenACCTime);
printf("总 CUDA 时间:%.2f ms\n", totalCUDATime);
printf("OpenACC 开销:%.2f ms (%.1f%%)\n",
totalOpenACCTime - totalCUDATime,
((totalOpenACCTime - totalCUDATime) / totalOpenACCTime) * 100);
printf("\n详细分解:\n");
printf("- 内存传输:%.2f ms (%.1f%%)\n",
memoryTransferTime, (memoryTransferTime / totalOpenACCTime) * 100);
printf("- 内核执行:%.2f ms (%.1f%%)\n",
kernelExecutionTime, (kernelExecutionTime / totalOpenACCTime) * 100);
}
void suggestOptimizations() {
printf("\n=== 优化建议 ===\n");
double transferRatio = memoryTransferTime / kernelExecutionTime;
if (transferRatio > 0.5) {
printf("- 内存传输是瓶颈(比率:%.2f)\n", transferRatio);
printf(" 建议:使用数据指令减少传输\n");
}
double overheadRatio = (totalOpenACCTime - totalCUDATime) / totalOpenACCTime;
if (overheadRatio > 0.3) {
printf("- OpenACC 开销较高(%.1f%%)\n", overheadRatio * 100);
printf(" 建议:合并计算区域,减少 API 调用\n");
}
}
};
指令优化分析
void analyzeOpenACCDirectives() {
printf("\n=== OpenACC 指令分析 ===\n");
// 分析数据指令效率
if (dataReuseCount > 1) {
printf("数据重用检测:%d 次\n", dataReuseCount);
printf("建议:使用 data 区域包含多个计算\n");
}
// 分析并行化效率
double parallelEfficiency = actualParallelism / theoreticalParallelism;
printf("并行化效率:%.1f%%\n", parallelEfficiency * 100);
if (parallelEfficiency < 0.8) {
printf("建议:检查循环依赖和数据访问模式\n");
}
}
故障排除
常见问题
- OpenACC 库加载失败:确保安装了 OpenACC 运行时
- 符号未找到:检查 OpenACC 库版本兼容性
- CUPTI 初始化失败:验证 CUDA 驱动和工具包版本
调试技巧
// 启用详细的 OpenACC 跟踪
#define DEBUG_OPENACC_TRACE
#ifdef DEBUG_OPENACC_TRACE
#define ACC_TRACE(fmt, ...) printf("[ACC_TRACE] " fmt "\n", ##__VA_ARGS__)
#else
#define ACC_TRACE(fmt, ...)
#endif
void debugOpenACCCall(const char* funcName, double duration) {
ACC_TRACE("%s 耗时 %.3f ms", funcName, duration);
if (duration > SLOW_CALL_THRESHOLD) {
printf("警告:%s 调用较慢 (%.3f ms)\n", funcName, duration);
}
}
最佳实践
OpenACC 优化
- 数据局部性:最小化主机-设备数据传输
- 计算粒度:平衡并行度和开销
- 内存管理:重用数据区域,避免重复分配
分析策略
- 基准测试:建立性能基线
- 渐进优化:一次优化一个瓶颈
- 验证正确性:确保优化不影响结果
这个 OpenACC 跟踪教程为理解和优化基于指令的 GPU 程序提供了强大的工具。