Nvidia GPU 上的 CNN 计算速度变迁

Posted 2020-09-04 卜居

笔者从 2012 年初开始接触 GPU 编程，2014 年上半年开始接触 Caffe，可以毫不谦虚地说是“一天天看着 Nvidia GPU 和 Caffe 长大的”。

Nvidia GPU 架构经历了 Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal（都是著名物理学家：特斯拉、费米、开普勒、麦克斯韦、帕斯卡、还未发布的 Volta 伏打……），硬件版本号从 1.x 到现在的 6.x，CUDA Toolkit 从 3.x 到现在 8.x，cuDNN 也从 v1 升级到 v5.1。

Caffe 也伴随着 Nvidia GPU 硬件和软件升级不断调整，与时俱进，经典的 CNN 网络 AlexNet （Caffe 重新实现的版本称为 CaffeNet）计算速度也不断刷新。另外，Caffe 也在努力支持新模型（VGG，GoogLeNet，ResNet……）。

本文是一篇历史回顾文章，可能很多试验已经不再适合读者的环境（如果你买了 GTX 1080 、1080 Ti 或 Titan X Pascal，就不要想着安装低于 8.0 版本的 CUDA 了，会坑）。我会做两个试验，分别考察软件、硬件变迁给 CNN 计算速度带来的影响。

两个试验中的 CNN 模型均使用 CaffeNet，输入 batch size 固定为 128。模型 prototxt 文件内容如下（从 $CAFFE_ROOT/models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt 修改得到）：

name: "CaffeNet"
layer {
  name: "data"
  type: "Input"
  top: "data"
  input_param { shape: { dim: 128 dim: 3 dim: 227 dim: 227 } }
}
……后面内容保持不变

将上述 prototxt 文件保存为 caffenet-for-benchmark.prototxt。

运行如下命令进行 CNN 计时，可以得到 forward/backward 时间：

$ cd $CAFFE_ROOT
$ ./build/tools/caffe.bin time -model caffenet-for-benchmark.prototxt -gpu 0

本文将上述计算时间折算为每秒处理多少张图片（images/s）。算法为：

Benchmark #1 = BatchSize * iterations / ForwardTime

Benchmark #2 = BatchSize * iterations / (ForwardTime + BackwardTime)

其中 ForwardTime、BackwardTime 单位均为秒，Caffe time 程序中 iterations 默认值为 50，因此上面公式简化为：

Benchmark #1 = 128 * 50 / ForwardTime = 6400 / ForwardTime 

Benchmark #2 = 128 * 50 / (ForwardTime + BackwardTime) = 6400 / (ForwardTime + BackwardTime) 

【试验 1】

第一个试验固定使用 Tesla K40m 硬件，通过切换不同版本 CUDA 和 cuDNN 来测试 CaffeNet Forward/Backward 速度。另外提供了 Caffe Native 方法（ im2col + gemm，CPU/GPU ）作为 BaseLine 实现。其中 CPU 版本 Caffe 使用了 OpenBLAS-0.2.14，CPU 型号为 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v2 @ 2.60GHz，16 个物理核。

试验结果如下图所示：

具体数值如下：

【试验 1 结论】

（1）K40m 上不使用 cuDNN 加速库时，跑 AlexNet 前向计算可达 521 images/s，前向+反向计算约 266 images/s。

（2）K40m 上使用 cuDNN 加速库，跑 AlexNet 前向计算最高可达 > 1200 images/s，前向+反向计算最高可达 >550 images/s。

（3）K40m 上使用 cuDNN v3, v4, v5 跑 AlexNet 性能差别不大。

（4）K40m GPU 跑 AlexNet 前向计算相比 CPU E5-2650v2 速度提升了 19 ~ 45 倍，前向+反向计算速度提高了 17~36 倍。

（5）cuDNN 相比 Caffe Native GPU 实现有 1.7 ~ 2.3 倍速度提升。

（6）从 cuDNN v1 到 v5，通过纯软件优化，速度仅有 1.3 倍提升。

【注】

(1)  K40m 时钟默认为 745 MHz，测试出来的计算速度会比上述结果低一些，可以通过下面两个命令（需要 root 权限执行）开启最高运行时钟：

$ nvidia-smi -pm 1
$ nvidia-smi -ac 3004,875

第二条命令不能随便设置数值。不同型号 GPU 支持的运行时钟频率不同，读者应查阅官方硬件管理手册。

(2) 完成上述测试的 CUDA 版本有差异。

• cuDNN v1, v2 需要 CUDA 6.5；
• cuDNN v3 需要 CUDA 7.0 ；
• cuDNN v4 需要 CUDA 7.5；
• cuDNN v5 需要 CUDA 8.0；

GPU 驱动版本固定为 375.20，实践证明高版本的 GPU 驱动可以支持低版本 CUDA，但反过来不一定成立。

(3) 完成上述测试的 Caffe 版本有些许不同。

cuDNN v5

https://github.com/bvlc/caffe，branch master，commit e687a71fac81718d40d4e0e98d29eab34f784b5b（20170307 版本）

cuDNN v3 & v4：

https://github.com/bvlc/caffe，branch master，commit 559758d0c5c5906633174d392b89c0a7a88dc9f9（20160302 版本）

cuDNN v2：

https://github.com/bvlc/caffe，branch master，commit de7b0bf7db0d5fb8f840e03f40e099d9eefaaacc（20150814 版本）

cuDNN v1：

https://github.com/bvlc/caffe，branch tutorial，20140909 版本。

在 Caffe 根目录下，执行 git show 可以显示代码 commit 、merge、贡献者、日期等信息。

$ git show
commit 559758d0c5c5906633174d392b89c0a7a88dc9f9
Merge: 37d1f91 666da79
Author: Jon Long <[e-mail]>
Date:   Wed Mar 2 16:23:14 2016 -0800

    Merge pull request #3716 from ttdt/master

    Use six library to ensure pycaffe.py python3 compliance

【试验 2 】

第二个试验固定使用 CUDA 8.0 + cuDNN 5.1，通过切换不同硬件来测试 CaffeNet Forward/Backward 速度。测试方法与试验 1 完全相同。

首先看下不同硬件的绝对处理能力。为了方便，我们只做 CaffeNet Forward 计算。

看到这张图，一部分读者估计会泪奔，辛辛苦苦在 K40m 上优化程序，速度提升了 1.x 倍，结果黄教主一发布新卡，速度提升 X 倍……

绝对性能中，P100 和 P40 遥遥领先，其架构细节可以见上一篇文章《Pascal 架构详解》。

另外我们还要关注另一个性能指标，即每瓦的处理能力，这在一些功耗敏感的应用中颇为重要。

这张图估计要另一部分读者泪奔。。。一向以性能-功耗比著称的 FPGA 厂商，要硬着头皮研发新一代产品（Stratix 10，UltraScale+）才能赶上了。

Tesla P4 功耗仅 75 W，单精度处理能力标称 5.5 TFLOPS， int8 计算能力更是高达 22 TFLOPS，目前可以秒杀市面上任何一款 FPGA。注意我们试验中均使用 32 bit 浮点，笔者曾试过 int8 版本相对 32 bit 浮点版本要有至少 3.5X 加速。限于篇幅，不再展开。

【试验 2 结论】

（1） K40m 的绝对性能，每瓦性能在本文提到的所有 Nvidia GPU 中都是垫底的。而一些论文常常先拿软柿子捏。

（2）Maxwell 架构（M40、Titan X Maxwell）相比 Kepler 架构（K40m）绝对性能提升 2.4 倍，每瓦性能提升 2.27 倍。

（3）Pascal 架构（P40, P100）相比 Maxwell 架构（M40、Titan X Maxwell）绝对性能提升 1.5 ~ 1.6 倍，每瓦性能提升 1.6 倍。

（4）Pascal 架构的 Tesla P4 每瓦性能比同系列的 P40, P100, GTX 1080 提升 1.6 倍，是目前每瓦性能最高的处理器。如果使用 int8 数值类型进行计算，每瓦性能还有 3 倍以上提升。

下表为本文提到的所有 Nvidia GPU 硬件详情。

值得注意的是 Tesla P100 的双精度处理能力最强，标称 4.7 TFLOPS，实测达到 4.6 TFLOPS 。另外支持半精度（FP16）计算，实测 FP16 计算能力为 FP32 的 1.8 倍。K40m 双精度计算能力为 1.4 TFLOPS，仅次于 Tesla P100。其他型号 GPU 的双精度计算能力都很弱（< 0.5 TFLOPS）。因此，K40m 也并非“一无是处”。

【写在最后】

问题1：为什么不用 GoogLeNet 这类较新的模型？

答：因为第一个试验中用到早期 Caffe 和 cuDNN，不支持 GoogLeNet，无法给出结果。测过多种网络，其实 AlexNet 和 GoogLeNet 都不太适合测硬件性能，因为硬件利用率都不高。而 VGG-16/19 网络设计更加规则，硬件计算效率高，适合作 Benchmark。后续会更新各种硬件上的 VGG-16/19 测试结果。

问题2：为什么 cuDNN 后面几个版本在 K40m 上速度没有改进？

答：后面几个版本的 cuDNN 主要特性放在对新硬件架构的支持，针对旧的架构的优化可能已经停止。而从实际 GFLOPS 来看，仍有优化空间，所以在这类旧的硬件上，手动优化的代码效率完全可以超越官方的加速库。

问题3：为什么没有 Titan X Pascal、GTX 1080 Ti……等 GPU 上的测试结果？

答：手头没有。如果有壕赞助，笔者愿意在本文中更新。也欢迎具备条件的读者将评测结果反馈给笔者。