GPU 上 GEMM 的性能优化指标

发布网友发布时间：2024-09-30 18:56

共1个回答

热心网友时间：2024-10-15 11:19

在GPU上优化矩阵乘法（GEMM）的性能，关键在于几个核心指标。首先，线程计算强度，即计算与访存工作量的比例，衡量核函数效率。例如，对于常见策略，当线程块处理较大矩阵C时，计算强度为[公式]，而当C较小则需考虑其他因素。计算强度高表示数据重用好，计算单元利用率高。

其次，线程级并行性和指令级并行性（TLP和ILP）影响性能。TLP表示同时运行的线程数，ILP指单线程内指令的并行执行。过高可能导致数据重用降低或内存带宽不足。合理调整策略，如减少M和N的分块以提高TLP，但需平衡内存延迟和计算效率。

性能分析工具如NVIDIA Nsight Compute提供了重要指标，如SOL（Speed of light）用于了解GPU吞吐量和内存带宽利用率，以及 Roofline模型，通过分析计算与内存带宽的关系揭示性能瓶颈。通过这些工具，可以找到性能提升的空间，比如调整工作负载分配以减少额外运算。

占用率（Occupancy）是衡量活跃线程比例的关键，高占用率不一定代表最佳性能，但低占用率会降低性能。理解SM（流多处理器）的物理资源*，如Warp数量、寄存器和共享内存使用，有助于优化线程布局。

Wave per SM（SM上的线程块数量）与硬件配置和核函数的占用率有关。优化策略需考虑“尾部效应”，通过调整分块策略和使用Split K来减少性能损失。

总的来说，GEMM优化涉及多个复杂因素，通过深入理解和使用这些性能指标，可以逐步提升GPU上GEMM的执行效率。