SUMA de Vectores: Hands-on

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1 SUMA de Vectores: Hands-on Clase X

2 Algunas preguntas practicas (1) Que pasa si los vectores a sumar son muy grandes? (2) Como saber en que placa corrió mi job? (3) Que argumentos puede recibir y que vale hacer dentro de un kernel? (4) Como medir el tiempo empleado para transferencias CPU GPU?

3 Que pasa si los vectores a sumar son muy grandes? Problema 1: memoria Manejo de errores Problema 2: indexado Cambiar Kernels

4 Problema 1 Device 0: "GeForce GT 620M" CUDA Driver Version / Runtime Version 5.0 / 5.0 CUDA Capability Major/Minor version number: 2.1 Total amount of global memory: 1024 MBytes ( 2) Multiprocessors x ( 48) CUDA Cores/MP: 96 CUDA Cores CUAL ES EL PROBLEMA? // SUMA-Vectores #define N int main() /* alocacion de memoria en device */ float *d_a, *d_b; cudamalloc((void**)&d_a, sizeof(float) * N); cudamalloc((void**)&d_b, sizeof(float) * N);

5 Problema 1 Device 0: "GeForce GT 620M" CUDA Driver Version / Runtime Version 5.0 / 5.0 CUDA Capability Major/Minor version number: 2.1 Total amount of global memory: 1024 MBytes ( 2) Multiprocessors x ( 48) CUDA Cores/MP: 96 CUDA Cores Pista: 1 float = 4 bytes CUAL ES EL PROBLEMA? // SUMA-Vectores #define N int main() /* alocacion de memoria en device */ float *d_a, *d_b; cudamalloc((void**)&d_a, sizeof(float) * N); cudamalloc((void**)&d_b, sizeof(float) * N); CPU MemTotal: kb.

6 Problema 1 SUMA-Vectores main.cu #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <sys/time.h> #include <cuda.h> #include "vector_io.h" #include "vector_ops.h" #ifndef N #define N #endif #ifndef VECES #define VECES 10 #endif Experimentar con N HANDLE_ERROR() Device Properties /proc/meminfo

7 Problema 1 manejo de errores #define N int main() /* alocacion de memoria en device */ float *d_a, *d_b; cudaerror_t error; error=cudamalloc((void**)&d_a, sizeof(float) * N); if (error!= cudasuccess) printf("cudamalloc d_a error %d, linea(%d)\n", error, LINE ); exit(exit_failure); error=cudamalloc((void**)&d_b, sizeof(float) * N); CONSULTAR: CUDA Runtime API

8 Problema 1 manejo de errores #define N int main() /* alocacion de memoria en device */ float *d_a, *d_b; cudamalloc((void**)&d_a, sizeof(float) * N); cudamalloc((void**)&d_b, sizeof(float) * N); checkcudaerror("alocando d_a y d_b"); void checkcudaerror(const char *msg) cudaerror_t err = cudagetlasterror(); if( cudasuccess!= err) fprintf(stderr, "Cuda error: %s: %s.\n", msg, cudageterrorstring( err) ); exit(exit_failure); CUDA Runtime API

9 Problema 1 manejo de errores #include "curso.h" #define N int main() HANDLE_ERROR (cuda by example) MACRO: se reemplaza por un fragmento de código (preprocessor) op /* alocacion de memoria en device */ float *d_a, *d_b; cudaerror_t error; HANDLE_ERROR(cudaMalloc((void**)&d_A, sizeof(float) * N)); HANDLE_ERROR(cudaMalloc((void**)&d_B, sizeof(float) * N)); HANDLE_ERROR( cudamemcpy(d_a,h_a,sizeof(float)*n, cudamemcpyhosttodevice) ); HANDLE_ERROR( cudamemcpy(d_b, h_b, sizeof(float) * N, cudamemcpyhosttodevice) ); CUDA Runtime API

10 Problema 1 manejo de errores #include <helper_cuda.h> #define N int main() /* alocacion de memoria en device */ float *d_a, *d_b; checkcudaerrors(cudamalloc((void**)&d_a, sizeof(float) * N)); checkcudaerrors(cudamalloc((void**)&d_b, sizeof(float) * N)); checkcudaerrors( cudamemcpy(d_a,h_a,sizeof(float)*n, cudamemcpyhosttodevice) ); checkcudaerrors( cudamemcpy(d_b, h_b, sizeof(float) * N, cudamemcpyhosttodevice) ); CUDA Runtime API

11 Problema 2 Device 0: "GeForce GT 620M" Total amount of global memory: 1024 MBytes ( bytes) Maximum number of threads per block: 1024 Maximum sizes of each dimension of a block: 1024 x 1024 x 64 Maximum sizes of each dimension of a grid: x x CUAL ES EL PROBLEMA? #define dim /* Suma de vectores. Resultado queda en el primer argumento */ int vector_ops_suma_par(float *v1, float *v2) dim3 nthreads(512); //dim3 nblocks((dim / nthreads.x) + (dim % nthreads.x? 1 : 0)); //alternativa dim3 nblocks((dim+nthreads.x-1)/nthreads.x); kernel_suma<<<nblocks, nthreads>>>(v1, v2, dim);

12 Problema 2 Device 0: "GeForce GT 620M" Total amount of global memory: 1024 MBytes ( bytes) Maximum number of threads per block: 1024 Maximum sizes of each dimension of a block: 1024 x 1024 x 64 Maximum sizes of each dimension of a grid: x x Pista: 1 float=4 bytes Pista: nblocks=? CUAL ES EL PROBLEMA? Ocurriría antes que el problema 1!! #define dim /* Suma de vectores. Resultado queda en el primer argumento */ int vector_ops_suma_par(float *v1, float *v2) dim3 nthreads(512); //dim3 nblocks((dim / nthreads.x) + (dim % nthreads.x? 1 : 0)); //alternativa dim3 nblocks((dim+nthreads.x-1)/nthreads.x); kernel_suma<<<nblocks, nthreads>>>(v1, v2, dim);

13 Problema 2 griddim /* suma de cada elemento del vector */ global void kernel_suma(float *v1, float *v2, int dim) int id = threadidx.x + (blockidx.x * blockdim.x); while(id < dim) v1[id] = v1[id] + v2[id]; id+= blockdim.x * griddim.x; #define dim /* Suma de vectores. Resultado queda en el primer argumento */ int vector_ops_suma_par(float *v1, float *v2) dim3 nthreads(512); dim3 nblocks(512); kernel_suma<<<nblocks, nthreads>>>(v1, v2, dim); checkcudaerror("invocación de kernel_suma");

14 Problema 2 griddim /* suma de cada elemento del vector */ global void kernel_suma(float *v1, float *v2, int dim) int id = threadidx.x + (blockidx.x * blockdim.x); while(id < dim) v1[id] = v1[id] + v2[id]; id+= blockdim.x * griddim.x; Thread 0 calcula: v1[0]=v1[0]+v2[0]; v1[griddim.x]=v1[griddim.x]+v2[griddim.x]; (si griddim.x < dim) v1[2*griddim.x]=v1[2*griddim.x]+v2[2*griddim.x]; (si 2*gridDim.x < dim) Thread id calcula: v1[id]=v1[id]+v2[id]; v1[id+griddim.x]=v1[id+griddim.x]+v2[id+griddim.x]; (si id+griddim.x < dim) v1[id+2*griddim.x]=v1[id+2*griddim.x]+v2[id+2*griddim.x]; (si id+2*griddim.x < dim)

15 Problema 2 griddim /* suma de cada elemento del vector */ global void kernel_suma(float *v1, float *v2, int dim) int id = threadidx.x + (blockidx.x * blockdim.x); while(id < dim) v1[id] = v1[id] + v2[id]; id += blockdim.x * griddim.x; Serializa la tarea de cada thread GRID = BLOQUES DE THREADS griddim.x*blockdim.x DATOS dim

16 Como saber en que placa corrió mi job? int main() cudadeviceprop deviceprop; int dev; cudagetdevice(&dev); cudagetdeviceproperties(&deviceprop, dev); printf("\ndevice %d: \"%s\"\n", dev, deviceprop.name);. CUDA Runtime API

17 Que tipo de argumentos puede recibir un kernel? Punteros a memoria alocada de device (GPU) Variable del host kernel_suma<<<nblocks, nthreads>>>(v1, v2, dim); /* suma de cada elemento del vector */ global void kernel_suma(float *v1, float *v2, int dim) int id = threadidx.x + (blockidx.x * blockdim.x); if (id < dim) v1[id] = v1[id] + v2[id]; Se copia al device constant memory Dereferencia: Seria incorrecto hacerlo en una Funcion del host

18 Que tipo de argumentos puede recibir kernel_suma<<<nblocks, nthreads>>>(v1, v2); #define dim /* suma de cada elemento del vector */ global void kernel_suma(float *v1, float *v2) int id = threadidx.x + (blockidx.x * blockdim.x); un kernel? MACRO: se reemplaza por un fragmento de código (preprocessor) op if (id < dim)? v1[id] = v1[id] + v2[id];

19 Que tipo de argumentos puede recibir struct punto float a,b; ; punto *w1, *w2; cudamalloc((void**)&w1, sizeof(punto) * N); cudamalloc((void**)&w2, sizeof(punto) * N); /* suma dim vectores en el plano */ global void kernel_suma(punto *w1, punto *w2, int dim) int id = threadidx.x + (blockidx.x * blockdim.x); un kernel? if (id < dim) v1[id].a = v1[id].a + v2[id].a; v1[id].b = v1[id].b + v2[id].b; Limite para el tamaño de los argumentos es 4KB

20 Que tipo de argumentos puede recibir struct Parametros int dim; float numero; ; Parametros params; params.dim = N; params.numero=83.2; kernel_suma<<<nblocks, nthreads>>>(v1, v2, params); un kernel? /* suma dim vectores en el plano */ global void kernel_suma(punto *w1, punto *w2, Parametros par) int id = threadidx.x + (blockidx.x * blockdim.x); if (id < par.dim) v1[id].a = v1[id].a + v2[id].a; v1[id].b = v1[id].b + v2[id].b; Limite para el tamaño de los argumentos es 4KB

21 Que vale hacer dentro de un kernel? CUDA-C PROGRAMMING GUIDE Los fuentes compilados con nvcc pueden incluir una mezcla de código de HOST y de DEVICE. HOST: soporta todo el C++ standard. DEVICE: soporta parte (ver E.1. Code Samples) con algunas restricciones (E.2. Restrictions).

22 Que vale hacer dentro de un kernel? CHUSMEAR CUDA SAMPLES cat /usr/local/cuda-5.5/samples/*/*/*.cu grep -A 5 " global " less cat /usr/local/cuda-5.5/samples/*/*/*.h grep -A 5 " global " less Consultar Foros da-device/ # Si lo dice Mark Harris

23 Tiempo empleado para transferir de #! /bin/bash # #$ -cwd #$ -j y #$ -S /bin/bash ## pido la cola gpu.q #$ -q gpu.q ## pido una placa #$ -l gpu=1 # #ejecuto el binario /usr/local/cuda-5.5/bin/nvprof./main nvprof CPU a GPU? Experimentar con SUMA-Vectores: Cambiar NVECES Cambiar N Hacer mas intensivo el calculo /index.html

24 Como montar localmente mi home del cluster? Instalar sshfs. Por ejemplo en Ubuntu: sudo aptitude update sudo aptitude install sshfs sudo adduser yourusername fuse Como se usa: mkdir ~/Desktop/sftp sshfs ~/Desktop/sftp Desmontar sin desloguearse: fusermount -u ~/Desktop/sftp Ventajas: Editar codigos en el cluster corriendo localmente el editor que mas le guste. Plotear datos en el cluster corriendo localmente el plotter que mas le guste. Mover archivos como si estuvieran en una carpeta local. Alternativa grafica: connect to server, Nautilus, o similar.

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