CUDA 异步操作性能测量：避坑指南与实战技巧

CUDA 异步操作性能测量：避坑指南与实战技巧

大家好，我是你们的“CUDA老司机”阿猿。今天咱们来聊聊 CUDA 异步操作性能测量这个话题。对于需要进行精确异步操作性能分析的 CUDA 开发者来说，这可是个绕不开的坎。测量不准，优化就无从谈起，甚至可能南辕北辙。所以，今天我就来给大家分享一些实战经验，讲讲如何使用 CUDA 事件测量异步操作，有哪些需要注意的地方，以及一些常见的坑和避免方法。

为什么需要精确测量异步操作？

在 CUDA 编程中，为了提高 GPU 利用率，我们经常会使用异步操作，比如异步内存拷贝（cudaMemcpyAsync）、异步内核启动（kernel<<<>>>）等。这些操作不会阻塞 CPU 线程，CPU 可以继续执行其他任务，或者发起更多的 GPU 操作，从而实现 CPU 和 GPU 的并行执行。

但是，异步操作的性能分析比同步操作要复杂得多。如果我们直接使用 CPU 端的计时函数（比如 clock()、time()）来测量，得到的结果往往是不准确的，因为 CPU 端的计时器无法感知 GPU 端的执行情况。这时候，我们就需要用到 CUDA 事件（Event）来进行测量。

CUDA 事件：异步操作测量的利器

CUDA 事件是一种特殊的 CUDA 对象，它可以被插入到 CUDA 流（Stream）中。当 CUDA 流执行到该事件时，事件会被标记为“已完成”。我们可以通过查询事件的状态来判断某个操作是否已经完成，也可以通过计算两个事件之间的时间差来测量某个操作的执行时间。

基本用法：

1. 创建事件： 使用 cudaEventCreate() 函数创建事件。
2. 记录事件： 使用 cudaEventRecord() 函数将事件插入到 CUDA 流中。该函数有两个参数，第一个参数是事件对象，第二个参数是 CUDA 流对象。如果第二个参数为 NULL，则表示插入到默认流（Stream 0）中。
3. 等待事件： 使用 cudaEventSynchronize() 函数等待事件完成。该函数会阻塞 CPU 线程，直到事件被标记为“已完成”。
4. 计算时间差： 使用 cudaEventElapsedTime() 函数计算两个事件之间的时间差（单位为毫秒）。该函数有三个参数，第一个参数是用于存储时间差的浮点数指针，第二个参数是开始事件对象，第三个参数是结束事件对象。
5. 销毁事件： 使用 cudaEventDestroy() 函数销毁事件。

示例代码：

#include <cuda_runtime.h>
#include <stdio.h>
 
__global__ void myKernel() {
  // 模拟一些计算
  for (int i = 0; i < 1000000; ++i) {
    float x = i * 0.1f;
    float y = sinf(x);
  }
}
 
int main() {
  // 创建事件
  cudaEvent_t start, stop;
  cudaEventCreate(&start);
  cudaEventCreate(&stop);
 
  // 记录开始事件
  cudaEventRecord(start, 0);
 
  // 启动内核
  myKernel<<<1, 256>>>();
 
  // 记录结束事件
  cudaEventRecord(stop, 0);
 
  // 等待事件完成
  cudaEventSynchronize(stop);
 
  // 计算时间差
  float milliseconds = 0;
  cudaEventElapsedTime(&milliseconds, start, stop);
 
  printf("Kernel execution time: %f ms\n", milliseconds);
 
  // 销毁事件
  cudaEventDestroy(start);
  cudaEventDestroy(stop);
 
  return 0;
}

测量异步操作的注意事项

在使用 CUDA 事件测量异步操作时，有一些需要特别注意的地方：

1. 事件开销： CUDA 事件本身也有创建、记录、同步和销毁的开销。虽然这些开销通常很小，但在测量非常短的异步操作时，事件开销可能会对测量结果产生影响。为了减少事件开销的影响，可以考虑使用事件池（Event Pool）来复用事件对象。
2. 流的顺序： CUDA 事件是按照它们被记录到流中的顺序来执行的。如果多个事件被记录到同一个流中，那么它们会按照记录的顺序依次执行。如果多个事件被记录到不同的流中，那么它们的执行顺序是不确定的，取决于 GPU 调度器的调度策略。
3. 异步操作的重叠： 如果多个异步操作被提交到同一个流中，那么它们可能会重叠执行。这意味着一个操作的开始时间可能会早于前一个操作的结束时间。在这种情况下，使用 CUDA 事件测量单个操作的执行时间可能会不准确。为了避免这种情况，可以使用不同的流来隔离不同的异步操作。
4. 内存拷贝的类型：同步内存拷贝是阻塞的，异步内存拷贝是非阻塞的。cudaMemcpy 属于同步内存拷贝，而 cudaMemcpyAsync 属于异步内存拷贝。使用 cudaMemcpyAsync 必须使用固定内存（Pinned Memory, 也称为页锁定内存, Page-Locked Memory），否则性能反而会下降。使用 cudaHostAlloc 或 cudaMallocHost 来分配主机端固定内存。设备端使用 cudaMalloc 分配的内存已经是固定内存。
5. 同步操作的影响： 在测量异步操作时，要尽量避免在 CUDA 流中插入同步操作（比如 cudaDeviceSynchronize()、cudaStreamSynchronize()、cudaMemcpy() 等）。这些同步操作会阻塞 CUDA 流的执行，导致测量结果不准确。如果你确实需要在 CUDA 流中插入同步操作，那么应该将同步操作放在事件记录之前，或者使用单独的流来执行同步操作。
6. 预热: GPU 硬件和驱动程序有许多优化特性，例如时钟频率和内存时序，这些特性会在运行时根据负载动态调整。第一次执行某个操作时，可能需要进行一些初始化工作，导致执行时间变长。为了获得更稳定的测量结果，建议在正式测量之前进行“预热”（Warm-up），即先执行几次相同的操作，让 GPU 进入稳定状态。

常见的测量误差及原因（反面教材）

下面列举一些常见的测量误差及原因，帮助大家更好地理解和避免这些问题：

1. 误差现象： 测量到的异步内核执行时间比实际时间短很多。
   可能原因： 没有使用 cudaEventSynchronize() 等待事件完成就直接计算时间差。cudaEventElapsedTime() 函数本身不会等待事件完成，它只是计算两个事件之间的时间差。如果事件还没有完成，那么计算出来的时间差是不准确的。
   正确做法： 在调用 cudaEventElapsedTime() 函数之前，一定要使用 cudaEventSynchronize() 函数等待结束事件完成。
2. 误差现象： 测量到的异步内存拷贝时间比实际时间长很多。
   可能原因： 使用了 cudaMemcpy() 函数进行内存拷贝，而不是 cudaMemcpyAsync() 函数。cudaMemcpy() 函数是同步操作，会阻塞 CPU 线程，直到内存拷贝完成。因此，测量到的时间不仅包括内存拷贝的时间，还包括 CPU 线程等待的时间。
   正确做法： 使用 cudaMemcpyAsync() 函数进行异步内存拷贝，并且确保源内存和目标内存都是固定内存（Pinned Memory）。
3. 误差现象： 测量到的多个异步操作的总时间比它们单独测量的时间之和要短。
   可能原因： 多个异步操作在同一个流中重叠执行了。由于 GPU 的并行执行能力，多个异步操作可能会同时执行，导致总时间缩短。
   正确做法： 使用不同的流来隔离不同的异步操作，或者在测量每个操作时，使用 cudaStreamSynchronize() 函数同步该操作所在的流。
4. 误差现象： 测量结果波动很大，不稳定。
   可能原因: 没有进行预热，或者系统中有其他干扰因素（例如其他进程占用了 GPU 资源）。
   正确做法: 多次测量取平均值，并进行预热。

进阶技巧

1. 使用 CUDA Profiler： NVIDIA 提供了强大的 CUDA Profiler 工具（Nsight Systems 和 Nsight Compute），可以帮助我们更方便地进行性能分析。这些工具可以自动收集 CUDA 事件信息，并以图形化的方式展示出来，方便我们查看和分析。建议大家学习和使用这些工具。
2. 测量内核内部的时间： 如果我们需要测量内核内部某个代码段的执行时间，可以使用 clock() 或 clock64() 函数。这些函数是设备端函数，可以在内核内部调用。需要注意的是，clock() 和 clock64() 函数返回的是时钟周期数，而不是时间。我们需要根据 GPU 的时钟频率将时钟周期数转换为时间。

总结

CUDA 异步操作的性能测量是一个比较复杂的问题，需要我们对 CUDA 的执行模型和事件机制有深入的理解。希望本文能够帮助大家更好地理解和掌握 CUDA 异步操作的性能测量方法，避免常见的测量误差，写出更高效的 CUDA 程序。如果你有任何问题或者建议，欢迎在评论区留言。