Перемножение матриц (Matrix multiplication) CUDA

[IvanLis]

Задача первая: Перемножение матриц

Необходимо умножить матрицу A на матрицу B, порядок вычислений и ограничения можно посмотреть например тут: http://www.mathprofi.ru/deistviya_s_matricami.html

Работать будем с типом данных DBL. На сайте BLAS, смотрим описание функций, нам подходит функция DGEMM - matrix matrix multiply. В GPU Analysis Toolkit ей соответствует функция xGEMM: http://zone.ni.com/reference/en-XX/help ... gpu_xgemm/ , функция подстраивается под предопределенный тип данных.

Ну и не забываем, что для корректного умножения, необходимо соблюдать правило: количество строк первой матрицы = количеству столбцов второй.

Сразу не пугайтесь, кубиков много на BD, но все понятно

Здесь:
1. Инициализация GPU.
2. Инициализация библиотеки cuBLAS.
3, 4. Резервирование области памяти GPU и загрузка в нее значений переменных A и B.
5. Резервирование области памяти GPU под результат расчетов, туда будет сохранены значения C.
6. Собственно, передаем команду на вычисление. Функция xGEMM выполняет вычисления по формуле aAB+bC. По этому для перемножения задаем значения a=1, b=0. Так же передаются значения m, n, k - размерность матриц.
7. Выгрузка результатов вычислений из GPU -матрица C.
8, 9, 10. Очистка памяти GPU.
11, 12. Отключение библиотеки и GPU.

Все логично и понятно.

Все что не вошло в квадраты, нацелено на вычисление размерности матриц и инициализации матрицы C.

CUDA MatrixMult.zip

lv2014

(418.75 КБ) 372 скачивания

[kapusta1986]

А где в промышленности можно использовать такое чудо?

[dadreamer]

IvanLis, наблюдаю с интересом за обоими темами... Накопились кое какие вопросы, но целиком весь список пока озвучивать не буду, ведь вроде бы материал ещё не закончен (?). Пока только один вопрос задам: сравнивали ли быстродействие на обычном ЦП и на CUDA между собой? Какие получаются времена, какой расход памяти, когда уместнее одно, а когда другое... А так, материал весьма полезный.

[IvanLis]

Все работает, все замечательно, но стоит ли заморачиваться с CUDA, если в LabVIEW перемножение матриц выглядит:

LV_MatrixMult.png (15.82 КБ) 13605 просмотров

значительно проще, чем постом выше .

Тестировалось на стареньком ПК с параметрами:

Параметры видео GeForce GT 610:

Код: Выделить всё

Версия DirectX:	9.0 
Версия драйвера:	340.62
Поддержка DirectX:	9
Ядра CUDA:		48 
Тактовая частота ядра:	810 МГц 
Тактовая частота шейдера:	1620 МГц
Скорость передачи данных памяти:	1070 МГц
Интерфейс памяти:	64 бит 
Память:			2048 МБ
Тип памяти:		DDR3
Версия BIOS видео:	75.19.56.00.00
IRQ:			16
Шина:			PCI Express x16

Windows XP, по этому и драйвер старенький и DirectX не последней версии. Да и сама видеокарта лежит в самом низу CUDA GPU (http://www.geforce.com/hardware/compare-buy-gpus).

Результаты тестирования:

Перемножение квадратных матриц

CUDA начинает выигрывать при количестве элементов более 1.5 мл.
Однако при перемножении прямоугольных матриц результат следующий

Выигрыш начинается уже при 0.8 мл., возможно это связано с использованием быстрых алгоритмов при перемножении квадратных матриц.

Однако не логично каждый раз инициализировать GPU и cuBLAS, по этому мы их вынесем из функции. В принципе при реальных вычислениях более правильно и переменные инициализировать один раз.

Вот результаты тестирования, когда инициализация вынесена за пределы функции:
Для квадратных матриц - пересечение 0.8 мл.

Для прямоугольных матриц - пересечение 0.5 мл.

[IvanLis]

ведь вроде бы материал ещё не закончен (?). Пока только один вопрос задам: сравнивали ли быстродействие на обычном ЦП и на CUDA между собой? Какие получаются времена, какой расход памяти, когда уместнее одно, а когда другое...

Долго писал пост, по этому вопросы возникли раньше его окончания.
Без сравнения конечно не интересно, иначе для чего все это

По поводу памяти, сразу не посмотрел, теперь отпишусь только после праздников.
Прогнал только по времени, но исходя из того, что при расчете на GPU задействуются его память и ресурсы, а в это время CPU простаивает, а ОЗУ используется только для хранения массивов, то выигрыш предсказуем.
Но это только предположение, результаты позже.

Если буду располагать временем, то попытаюсь реализовать на функциях более низкого уровня. Сейчас используется xGEMM - LEVEL 3 и выполняется вычисление aAB+bC. Исходя из логики AB должно работать быстрее. Но опять, все предположения, опыта не имею, можно сказать изучаю вместе с Вами .

Думаю на такой GPU (http://www.nvidia.ru/object/tesla-server-gpus-ru.html), результаты были бы иные

[dadreamer]

Ну да, скорее всего, загрузку памяти можно не смотреть вовсе. Из того, что я вижу, использовать CUDA имеет смысл только при работе с очень большими объемами данных или при очень трудоемких мат. операциях. Не даром же большинство брутфорсеров и хэш-крякалок используют именно этот механизм. Получается быстрее, нежели на обычном ЦП, так как графических ядер много, а на каждое ядро можно определить один или множество потоков, и запустить всё это хозяйство параллельно.
И это, кстати, не менее интересная задача: как выбрать в конкретное ядро ГП и определить для него поток. Что-то сходу не удалось найти ответ на такой вопрос. Может, плохо искал. Нашёл только в статье http://www.ni.com/white-paper/14077/en/ вот это:

Note that the toolkit will not compile LabVIEW code for use on a GPU, but rather it enables wrapped CUDA functions or user-defined CUDA kernels to be used in LabVIEW. By handling both CUDA kernel operations and their parameters using a unique device execution environment, known as a CUDA context, advanced user-defined kernels can be safely called during LabVIEW execution. This context also ensures that all GPU resource and function requests are properly managed.

Подозреваю, что нужно писать библиотеку с пользовательскими функциями и в ней выполнять

Код: Выделить всё

kernel<<< blocks, threadsPerBlock >>>( ... );

Однако времени на эксперименты мало, к сожалению.

P.S.: весьма полезная статья в плане программирования: http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/

[Vitekkz88]

dadreamer писал(а):CUDA имеет смысл только при работе с очень большими объемами данных...брутфорсеров и хэш-крякалок используют именно этот механизм

Механизм || да! Но там GPU не справляется совсем Ламеры используют FPGA, а бывалые исключительно ASIC Была идея у товарища ПЛИСоферму забубенить в университете. Дома дорого электричество жечь. Только тсссс...
GPU с поддержкой CUDA у нас применяли в университете для обработки изображений, например(но делали не в LabVIEW...на Си+SDK соответствующий). Алгоритм хорошо паралелился и работа с матрицей. CUDA GPU - SIMD-технология. Одна инструкция на все ядра заходит за милую душу. Получали выигрыш по сравнению с CPU порядка 30-40% в среднем(отнюдь были некоторые операции и в 10% разницы, а некоторые в 70%). А затем всё равно переносили на FPGA.
CUDA очень востребована при обработке медицинских изображений в real-time. Видеокарта значительно дешевле, чем хорошая ПЛИС. А при необходимости можно поставить 2 видеокарты.
Иван, молодец что начал эту ветку! С удовольствием присоединюсь к обучению.

[IvanLis]

И это, кстати, не менее интересная задача: как выбрать в конкретное ядро ГП и определить для него поток. Что-то сходу не удалось найти ответ на такой вопрос. Может, плохо искал.

Это именно обертка на CUDA SDK.
На сколько я понял в это сделать нельзя. Но если залезть в SDK, то там это можно сделать. Я начал с него смотреть, но знаний не хватает, на быстрый StartUp.
Вообще хотел сделать нечто обертки - wrapper (конечно моя задача немного преувеличена ), на необходимые мне функции и/или написать небольшие функции, а уже их вызывать в LabVIEW. Т.к. нужно это сделать в Linux, в котором данная приблуда не работает.

Если получится, то обязательно поделюсь результатами.
Обрабатывать планируется именно изображения, что удобно делать используя матричные вычисления.

[dadreamer]

IvanLis, ну вот, хотя бы это сделать:

For advanced users, the toolkit contains documentation on calling your custom GPU code from LabVIEW applications

Написано здесь. Выборочно полистал хэлп на , но там ничего такого нет.

[IvanLis]

Выборочно полистал хэлп на , но там ничего такого нет.

Нужно копать в низшего уровня, наверняка на них даже описания документированного нет. Там возможно и будет такая возможность.

У меня на на работе все установлено, можно посмотреть потроха функции инициализации GPU, если есть, то наверняка там.

[alerm]

Так, я очень сильно опозорился, как оказалось, я не перемножал матрицы, а вообще не пойми что делал.

Итак Get Version Information.vi выдает следующую информацию:
CUDA Build version 4.1
CUDA Driver version 11.7
CUDA Runtime version 11.7
Initialize Device.vi выдает: CUDA Version 11.7
а вот Initialize Library.vi выдает: CUBLAS Version 0.0

из программы CUDA_MatrixMult(xGEMM).vi

2.png (4.79 КБ) 2687 просмотров

и итоговая матрица остается пустой

Прошу указать на мою ошибку и направить на верный путь.

[IvanLis]

Прошу указать на мою ошибку и направить на верный путь.

Сейчас нет настроенной системы.
Но чисто ментально.... проверьте, что разрядности LV и CUBLAS совпадают.
Наверняка CUBLAS х64, то по идее и LabVIEW должна быть x64.

[alerm]

то по идее и LabVIEW должна быть x64.

теперь всё так

логично

2.png (3.94 КБ) 2634 просмотра

другого просто нет

хотя и пишут, что для всех разрядов

Иногда если что-то сразу не получается, то дальнейшие потуги в этом направлении не принесут решений, либо просто я выкинул 1 на удачу. То есть с одной стороны у меня не цепляется библиотека от NVIDIA, так как была 32-битная, а теперь я не могу использовать LabVIEW GPU Toolkit на 64-битной ?

[IvanLis]

Иногда если что-то сразу не получается, то дальнейшие потуги в этом направлении не принесут решений, либо просто я выкинул 1 на удачу. То есть с одной стороны у меня не цепляется библиотека от NVIDIA, так как была 32-битная, а теперь я не могу использовать LabVIEW GPU Toolkit на 64-битной ?

А видеокарта поддерживается? Посмотрите по списку: https://ru.wikipedia.org/wiki/CUDA, но там версии перестали обновлять. Нужно по документации копать.
Если есть в списке, то можно попробовать откатиться на 32bit и установить более старую версию драйвера (https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive), но нужно проверять совместимость с системой.
Там много заморочек, я тогда специально искал поддерживаемый GPU.

[alerm]

Итак:
1) огромнейшее спасибо Ивану
2) уж не знаю почему, но дома не находило 64-битную версию тулкита (на работе на прошлой неделе тоже);
3) кому надо:
https://mega.nz/file/zEEmTBCB#_UObtekiL ... xY06uFGxQM – ni_gpu_analysis_toolkit_32
https://mega.nz/file/7MElzbKQ#ZFItBpm8n ... GPBCN0WnKQ – ni_gpu_analysis_toolkit_64
(они вроде и так почти в свободном доступе, думаю нет проблем, что я ссылки прикрепил);
4) пришлось ставить 64-битную;
5) cuda_11.7.1 с сайта nvidia;
6)

7)