CUDA 计算能力 1.0 比 3.5 快

Posted 2023-04-15

【中文标题】CUDA 计算能力 1.0 比 3.5 快

【英文标题】：CUDA compute capability 1.0 faster than 3.5

【发布时间】：2013-05-03 07:15:03

【问题描述】：

我有一个在 680gtx 上运行的 cuda 程序， 在测试不同的编译器选项时，我注意到：

为计算能力 1.0 和 sm 1.0 编译我的代码给出了一个 运行时间 47 毫秒

为计算能力 3.5（也是 2.0）和 sm 3.0 编译我的代码给出了 运行时间 60 毫秒

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出现这种结果的原因可能是什么？

我在 linux 和 CUDA 5.0 上使用 nsight 编译器进行编译 而且我的内核主要受内存限制。

谢谢。

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命令：

cc 1.0

nvcc --compile -O0 -Xptxas -v -gencode arch=compute_10,code=compute_10 -gencode arch=compute_10,code=sm_10 -keep -keep-dir /tmp/debug -lineinfo -pg -v  -x cu -o  "BenOlaCuda/src/main.o" "../BenOlaCuda/src/main.cu"

cc 3.0

nvcc -lineinfo -pg -O0 -v -keep -keep-dir /tmp/debug -Xptxas -v -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -odir "BenOlaCuda/src" -M -o "BenOlaCuda/src/main.d" "../BenOlaCuda/src/main.cu"

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关于编译我的内核的更多信息：

cc 1.0

ptxas info    : Compiling entry function '_Z15optimizePixelZ3tfPfS_S_S_tttttt' for 'sm_10'
ptxas info    : Used 40 registers, 68 bytes smem, 64 bytes cmem[1], 68 bytes lmem

cc 3.0

ptxas info    : Compiling entry function '_Z15optimizePixelZ3tfPfS_S_S_tttttt' for 'sm_30'
ptxas info    : Function properties for _Z15optimizePixelZ3tfPfS_S_S_tttttt
128 bytes stack frame, 100 bytes spill stores, 108 bytes spill loads
ptxas info    : Used 63 registers, 380 bytes cmem[0], 20 bytes cmem[2]

【问题讨论】：

sm 1.0 与 sm 3.5 问题不谈，避免像那样溢出到堆栈框架可能是个好主意。也许删除一些循环展开或类似的东西？

【参考方案1】：

大约两年前，我将模拟从 CUDA3.2 切换到 CUDA4.0，性能下降了大约 10%。 借助 Compute Capability 2.0，nVidia 引入了符合 IEEE754-2008 的浮点计算（CC 1.0 使用了 IEEE754-1985）。这一点，以及删除“刷新为零”是性能下降的原因。尝试使用编译器标志 --use_fast_math 编译您的 CC 3.0 可执行文件。这启用了 CC 1.0 的旧精确性。

【讨论】：

谢谢！这似乎解决了这个问题，现在两个内核具有相当的性能。事实上，当增加块大小时，为 cc3.0 编译似乎确实像预期的那样快了大约 5% :)

CC 1.0 中的“清零”是什么？

@Jeb11：看这里***.com/questions/2083550/…

【参考方案2】：

请注意，680 无法运行 SM 3.5 代码 - 只能运行 3.0。只有 Titan 可以运行 SM 3.5。

对于您看到的差异，我有两种截然不同的解释：

实际上没有执行任何 GPU 代码。如果您编译“GPU”1.0（而不是“PTX”），就会发生这种情况。确保检查所有 CUDA RT 调用的错误值。 在极少数情况下，编译为 PTX 1.0 的代码在 JIT 到 3.0 后运行速度会更快，然后是直接编译到 3.0 的代码。这是由用于生成 GPU/PTX 1.0 代码和 SM 2+ 代码的不同编译器引起的。请注意，在大多数情况下，由 2+ 编译器生成的代码更快 - 但也有报告称某些代码模式相反。

更新

显然，您的代码需要大量寄存器，并且为 3.0 编译会分配更多寄存器（因为此架构具有更高的寄存器数量）限制了占用。

您可以尝试调整块大小和/或限制代码使用的寄存器数量。如果不查看您的代码并尝试使用探查器，就很难提出任何建议。我还建议您在 CUDA 工具包 5.5 可用时试用它 - 编译器可能会做出不同的权衡来提高代码的性能。

【讨论】：

感谢您的回复，(0) 编译器声明支持 cc 3.5，但这也发生在 cc 2.x (1) 计算给出相同的结果，没有错误。 (2) 在这种情况下，性能差异似乎相当大，有关此问题的更多信息会有所帮助:)

编译器是什么意思？编译器将始终让您编译 3.5 - 无论您的系统中是否有 Titan 或 K20。如果您指的是 Nsight UI，那么您可能选择了与您的设备兼容的 PTX 1.0。

Re: 2 - 我同意 30% 的性能损失似乎有点太大了，因此我怀疑你根本没有执行 GPU 代码。您可以粘贴 Make 输出以查看发出的编译器命令吗？

你是对的，编译器似乎正在编译为 cc 3.0 ，但对于任何 cc 2.x 及更高版本，问题仍然存在。我已经更新了原始帖子以包含 make 命令。

【参考方案3】：

我正在处理同样的问题。

cuda 计算能力指数（1.0 2.0 2.1 3.0 3.5 等）是 cuda 卡可以处理的操作类型的指标。 （参见：http://en.wikipedia.org/wiki/CUDA 版本特性和规格，红绿表部分）。

另一件事是每张 cuda 卡的计算能力。这取决于 GPU 的数量和类型以及内存速度等。

因此可能会有一张“仅”cuda 3.0 的卡，例如 gtx-760，具有 1152 个内核和 cuda 3.0，可能还有另一张卡 gt 640、384 个内核，但 cuda 3.5）

唯一可以在两种设备上进行比较的代码，必须兼容 3.0，并且可能在 gtx 760 上运行得更快，尽管一个只有 3.0 和 640 3.5

我认为他们应该更清楚一点，计算能力指数与其说是速度，不如说是大多数人的想法，而是关于能力。