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HPC應用如何使用GPU加速計算

冬至子 ? 來源:HPCLIB ? 作者:hpcer ? 2023-06-21 15:38 ? 次閱讀

GPU為什么能加速計算?

這需要從CPU和GPU的區(qū)別說起:

CPU(中央處理器)和GPU(圖形處理器)是兩種不同的處理器類型,主要的區(qū)別在于它們的設計目標和應用場景。詳細分為以下幾個方面:

  1. 設計目標:CPU是一種通用處理器,主要用于執(zhí)行各種不同類型的計算任務,如操作系統(tǒng)的管理、文件處理、網(wǎng)絡通信、應用程序的執(zhí)行等。而GPU則是一種專用處理器,主要用于圖形和圖像處理,如3D游戲、視頻編輯、計算機輔助設計等。
  2. 處理方式:CPU采用串行處理方式,即一次只能處理一個指令,需要經(jīng)過多次的取指、解碼、執(zhí)行等步驟才能完成一個任務。而GPU采用并行處理方式,即同時處理多個指令,可以在同一時間內完成多個任務。
  3. 處理器核心:CPU通常擁有幾個核心,每個核心可以處理一個任務,而GPU通常擁有數(shù)百個甚至數(shù)千個核心,這是因為圖像上的每一個像素點都有被處理的需要,而且每個像素點處理的過程和方式都十分相似,GPU就是用很多簡單的計算單元去完成大量的計算任務,能夠同時處理大量的數(shù)據(jù)。
  4. 內存:CPU通常使用高速緩存和主存儲器來存儲數(shù)據(jù),而GPU則通常使用顯存來存儲圖像和圖形數(shù)據(jù),因為顯存的讀寫速度更快,可以更快地處理圖形和圖像。

總結一下,就是一個核心同時只能處理一個任務,CPU的核數(shù)較少,通用性較強,而GPU則核數(shù)較多,但通用性不強,只能處理某些簡單的計算。記得知乎上有個很好的比喻,CPU就像老教授,雖然啥都會算,但也要一個個的算。而GPU則類似組織了幾千個小學生,盡管只能進行簡單的計算,但是人多呀。

這里還涉及另外一個知識 就是串行計算和并行計算。

串行計算和并行計算是兩種不同的計算模式,它們的區(qū)別在于任務處理的方式和計算資源的利用情況。

串行計算,就是使用單個處理器或核心處理所有的計算任務,按照固定的順序一個一個的執(zhí)行。適用于小規(guī)模、簡單的計算任務,像我們常用的電腦軟件,容易編寫和管理,但任務比較多的情況,執(zhí)行速度較慢,容易堵塞。就像我們電腦打開東西多了,就容易卡。

并行計算,則是將一個大型問題分解成多個小任務,同時在多個處理器或核心上并行執(zhí)行任務。多個處理器或核心可以同時處理不同的任務,加速計算過程。適用于大規(guī)模、復雜的計算任務,通常需要使用并行編程技術來實現(xiàn)。雖然管理和編寫比較復雜,但具有高效的計算能力。

另外,串行計算和并行計算還存在以下差異:

  • 數(shù)據(jù)傳輸:在并行計算中,不同處理器或核心之間需要進行數(shù)據(jù)傳輸和通信,而在串行計算中不存在這種問題。
  • 算法設計:并行計算需要設計適合并行計算的算法,而串行計算則可使用任何類型的算法。
  • 可伸縮性:并行計算支持更高的可伸縮性,可以擴展到更多的處理器或核心,從而處理更大規(guī)模的任務,而串行計算則存在物理限制。

現(xiàn)在,我們對CPU、GPU和計算方式有了一個基本的了解。接下來,進入第二個問題:

為什么要用GPU加速?

理論上,CPU和GPU都可以使用并行計算。為什么我們要用GPU加速呢?

相信你的心中已經(jīng)有了答案,沒錯就是“成本”。如果使用同等核數(shù)的CPU并行計算的成本,無論是建設成本,還是功耗成本都將遠超使用GPU。但是,也并不是所有的HPC計算應用都能用GPU加速計算的。

哪些應用適合用GPU加速計算?

GPU加速計算適合那些需要大量并行計算的應用程序,其中包括但不限于以下應用領域:

  • 深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡是深度學習的基礎,而GPU可以加速神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練和推理計算,提高模型的準確率和訓練速度。
  • 計算機視覺:計算機視覺需要對圖像或視頻進行大量的特征提取、分類和識別等計算,這些計算可以通過GPU加速來提高處理速度和準確率。
  • 科學計算:科學計算需要對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行高效的數(shù)值計算和仿真,GPU可以加速矩陣運算、FFT計算、流體力學模擬、分子動力學模擬等計算。
  • 密碼學:密碼學涉及到大量的加密和解密計算,其中一些計算可以通過GPU加速來提高加解密速度和安全性。

需要注意的是,不是所有的應用程序都適合使用GPU加速計算。GPU加速計算通常需要對代碼進行特殊的優(yōu)化和并行化處理,而且雖然GPU的運算速度相對于CPU的速度更快,但內存容量和計算能力相對較弱,因此在使用GPU加速計算時需要考慮到應用程序的特點和計算需求。以下是一些常見的可以使用GPU加速的計算應用:

  • 分子動力學模擬:AMBER、GROMACS、NAMD、LAMMPS等。
  • 計算流體力學:OpenFOAM、ANSYS Fluent、STAR-CCM+等。
  • 機器學習和深度學習:TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe等。
  • 計算結構力學:ABAQUS、Ansys、LS-DYNA等。
  • 量子化學計算:Gaussian、NWChem、ORCA、VASP等。

如何使用GPU加速計算?

CPU并行計算通過GPU加速來提高計算效率和性能。這種方法稱為異構并行計算(Heterogeneous Parallel Computing)。

在異構并行計算中,CPU負責控制程序流程和部分計算任務,而GPU則負責大規(guī)模數(shù)據(jù)并行計算任務。具體實現(xiàn)上,需要使用一些編程框架和工具來完成,如CUDA、OpenCL等。這些工具提供了針對GPU的API接口,可以將需要加速的計算任務轉移到GPU進行處理,從而加速計算過程。

HPC計算應用要支持GPU加速通常需要進行以下步驟:

  • 選擇合適的GPU:首先需要選擇一款合適的GPU,根據(jù)應用的需求選擇GPU型號、內存大小等參數(shù)。通常,使用較新的GPU會獲得更好的性能。
  • 編寫GPU加速代碼:針對應用程序,需要編寫相應的GPU加速代碼。通常,使用CUDA或OpenCL等并行計算框架可以簡化GPU編程,并提供高效的GPU加速。
  • 優(yōu)化GPU加速代碼:為了獲得最佳性能,需要對GPU加速代碼進行優(yōu)化。優(yōu)化的方法包括調整線程塊大小、優(yōu)化內存訪問模式、減少內存?zhèn)鬏數(shù)取?/li>
  • 集成GPU加速代碼:將GPU加速代碼集成到應用程序中,并與原來的CPU代碼進行對比測試,以確保GPU加速的正確性和性能提升。

最后集成在HPC系統(tǒng)中,通過集群調度器分配相應的GPU節(jié)點資源,配合應用的相關參數(shù),實現(xiàn)計算任務的計算加速。

總體來說,CPU和GPU各有其擅長的領域。CPU適合處理各種類型的任務,具有通用性和容易編程的特點,并且在緩存系統(tǒng)方面有一定的優(yōu)勢;而GPU則適合處理大規(guī)模的數(shù)值計算任務,具有強大的并行計算能力和高效的內存帶寬。因此,在選擇并行計算方案時,需要根據(jù)具體應用場景和需求來選擇適當?shù)?a href="http://www.1cnz.cn/v/tag/1751/" target="_blank">硬件和編程框架。

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