* Модифицировано * Nvidia Maxwell, увеличено количество команд глобальной памяти

Question

У меня был эксперимент как на GTX760 (Kepler), так и на GTX750Ti (Maxwell) с использованием тестов (Parboil, Rodinia). Затем я проанализировал результаты с использованием визуализатора профилей Nvidia. В большинстве приложений число глобальных инструкций чрезвычайно велико в 7-10 раз по архитектуре Максвелла.

спецификация. для обеих графических карт

GTX760 2048MB 256bit 6.0Gbps 192,2 Гб/с

GTX750Ti 5.4Gbps 2048Mb 128bit 86.4Gb/с

Ubuntu 14.04

драйвер CUDA 340,29

инструментарий 6,5

Я собрал тестовое приложение (без изменений), после чего я собрал результаты из NVVP (6.5). Проанализируйте все> Память ядра> В разделе L1/Shared Memory я собрал глобальные подсчеты транзакций.

Я приложил скриншоты нашего моделирования результата гисто побежали на kepler(link) и maxwell(link)

Кто знает, почему число глобальных подсчетов команд увеличивается на архитектуре Maxwell?

спасибо.

Answer 1

Счетчик gld_transactions не сопоставим между архитектурой Кеплера и Максвелла. Кроме того, это не эквивалентно счету выполненных глобальных инструкций.

На Fermi/Kepler подсчитывается количество запросов SM-L1 128 байтов. Это может увеличиваться с 0-32 за выполненную глобальную/общую инструкцию.

В глобальных операциях Максвелла все проходят через TEX (унифицированный кеш). Кэш TEX полностью отличается от кеша Fermi/Kepler L1. Глобальные транзакции измеряют количество секторов 32B, к которым обращаются в кеш. Это может увеличиваться с 0-32 за выполненную глобальную/общую инструкцию.

Если мы посмотрим на 3 различных случаях:

ДЕЛО 1: Каждый поток в перекоса получает доступ к той же 32-разрядное смещение.

CASE 2: Каждый поток в warp обращается к 32-битовому смещению с шагом в 128 байт.

CASE 3: Каждый поток в warp получает уникальное 32-битное смещение, основанное на его индексе полосы.

CASE 4: Каждый поток в warp обращается к уникальному 32-битовому смещению в 128-байтовом диапазоне памяти, который выровнен по 128 байт.

gld_transcations для каждого случая списка по архитектуре

  Kepler  Maxwell 
Case 1  1   4 
Case 2  32   32 
Case 3  1   8 
Case 4  1   4-16 

Моя рекомендация состоит в том, чтобы не смотреть на gld_transactions. Будущая версия профилировщиков CUDA должна использовать разные показатели, которые более эффективны и сопоставимы с прошлыми архитектурами.

Я бы рекомендовал посмотреть l2_ {читать, писать} _ {транзакции, пропускная способность}.