20190625 OpenACC 講習会第3部

第3部 – OpenACC によるループの最適化
Naruhiko Tan, Solution Architect, NVIDIA
OPENACC 講習会

COURSE OBJECTIVE
参加者のみなさんが、
OpenACC を⽤いてみなさん
⾃⾝のアプリケーションを加速
できるようにすること

第3部のアウトライン
カバーするトピック
§ はじめての Gangs, Workers, and Vectors
§ GPU のプロファイル
§ ループ最適化
§ 参考情報

OPENACC による開発サイクル
分析
並列化最適化
§ 分析 - コードを分析し、並列化や最適
化が必要と思われる箇所を⾒出す。
§ 並列化 - 最も処理に時間がかかる箇所
からコードの並列化を⾏う。計算結果が正
しいことも確認する。
§ 最適化 – 並列化によって得られた性能
から、さらなる⾼速化を図る。

OpenACC ディレクティブ
データ移動の
管理
並列実⾏の
開始
ループマッピングの
最適化
#pragma acc data copyin(a,b) copyout(c)
{
...
#pragma acc parallel
{
#pragma acc loop gang vector
for (i = 0; i < n; ++i) {
c[i] = a[i] + b[i];
...
}
}
...
}
CPU, GPU, Manycore
移植性
相互操作可能
1つのソースコード
段階的

while ( err > tol && iter < iter_max ) {
err=0.0;
#pragma acc parallel loop reduction(max:err)
for( int j = 1; j < n-1; j++) {
for( int i = 1; i < m-1; i++ ) {
Anew[OFFSET(j, i, m)] = 0.25 * ( A[OFFSET(j, i+1, m)] + A[OFFSET(j, i-1, m)]
+ A[OFFSET(j-1, i, m)] + A[OFFSET(j+1, i, m)]);
error = fmax( error, fabs(Anew[OFFSET(j, i, m)] - A[OFFSET(j, i , m)]));
}
}
#pragma acc parallel loop
for( int j = 1; j < n-1; j++) {
for( int i = 1; i < m-1; i++ ) {
A[OFFSET(j, i, m)] = Anew[OFFSET(j, i, m)];
}
}
iter++;
}
OPENACC PARALLEL LOOP による並列化
7
最初のループを並列化
max reduction を指定
2つ⽬のループを並列化
どのループを並列化するかのみを指⽰し、
どのように並列化するかの詳細は指⽰
していない。

#pragma acc data copy(A[0:n*m]) copyin(Anew[0:n*m])
err=0.0;
#pragma acc parallel loop reduction(max:err) copyin(A[0:n*m]) copy(Anew[0:n*m])
for( int j = 1; j < n-1; j++) {
for( int i = 1; i < m-1; i++ ) {
Anew[OFFSET(j, i, m)] = 0.25 * ( A[OFFSET(j, i+1, m)] + A[OFFSET(j, i-1, m)]
+ A[OFFSET(j-1, i, m)] + A[OFFSET(j+1, i, m)]);
error = fmax( error, fabs(Anew[OFFSET(j, i, m)] - A[OFFSET(j, i , m)]));
}
}
#pragma acc parallel loop copyin(Anew[0:n*m]) copyout(A[0:n*m])
for( int j = 1; j < n-1; j++) {
for( int i = 1; i < m-1; i++ ) {
A[OFFSET(j, i, m)] = Anew[OFFSET(j, i, m)];
}
}
iter++;
}
最適化されたデータ転送
必要な時のみ A をコピー。
Anew の初期条件はコピーす
るが、最終的な値はしない。

OPENACC による⾼速化
1.00X
3.13X
10.18X
37.14X
38.81X
0.00X
5.00X
10.00X
15.00X
20.00X
25.00X
30.00X
35.00X
40.00X
45.00X
SERIAL MULTICORE NVIDIA TESLA K80 NVIDIA TESLA V100
(MANAGED)
NVIDIA TESLA V100
(DATA)
Speed-Up
Speed-up
PGI 18.7, NVIDIA Tesla V100, Intel i9-7900X CPU @ 3.30GHz

はじめての GANGS, WORKERS, AND VECTORS

!
1 worker がどのくらいの仕事が
できるかは、彼/彼⼥のスピード
で律速される。
1 worker はある⼀定の速さで
しか動けない。

!
ローラーのサイズを⼤きくした
としても、worker が動ける
スピードに律速される。
Worker がもっと必要。

適切に組織されていれば、複数
の worker を投⼊することでもっ
とたくさんの仕事ができるし、リ
ソースのシェアも可能。

ワーカーを複数のグループ
(gangs) に組織することで、1フロ
ア内の作業を効率的に⾏うこと
ができる。
異なるフロアのグループ (gangs)
は独⽴に作業をすることができる。
Gangs はそれぞれ独⽴に作業
をするので、必要な分だけ
gangs を投⼊することができる。

Gangs の数が全てのフロアをカ
バーするのに⼗分でなくても、あ
るフロアでの作業が終わり次第、
別のフロアへ移動して作業するこ
とができる。

ここでのペインターは OpenACC
で⾔うところの worker で、あ
る⼀定の作業量しかこなせない。
ペインターのローラーは vector
のようなもので、1度により広い
壁をカバーすることで、より作業
量をこなすことができる。
さらに作業量を増やすためには、
gangs に組織される worker
がさらに必要。
Workers
Gang
Vector

GPU コードのプロファイリング (PGPROF)
§ pgprof は、GPU コードであれば、さらに
多くの情報を取得することができる。
§ CPU details, GPU details に加えて、タ
イムラインを確認することができる上に、パ
フォーマンスの分析も可能。
pgprof による GPU コードのプロファイリング

§ MemCpy(HtoD): ホストからデバイスへの
データ転送 (CPU to GPU)
§ MemCpy(DtoH): デバイスからホストへの
データ転送 (GPU to CPU)
§ Compute: GPU での演算処理。
calcNext, swap 関数を確認することが
できる。
GPU コードのプロファイリング (PGPROF)
pgprof による GPU コードのプロファイリング

GPU コードのプロファイリング
CPU ページフォールトをトリガーとして、
デバイスからホストへのマイグレーショ
ンが発⽣。
GPU ページフォールトをトリガーとして、
ホストからデバイスへのマイグレーショ
ンが発⽣。
これらは、さらに GPU 化が必要な箇
所があるのか、あるいはデータ移動の
最適化が必要なのか、についてのヒ
ントとなる。
Managed Memory

OPENACC LOOP ディレクティブ
§ 直後の1つのループの並列化を指⽰。
§ ループに関する追加の情報や、最適化の⽅法を指
定することができる。
§ ループに適⽤する様々な並列性の記述⽅法を提
供。
§ OpenACC コンピュート領域 (kernels or parallel
領域) の中で使われなければならない。
並列性の表現
C/C++
#pragma acc loop
for(int i = 0; i < N; i++)
// Do something
Fortran
!$acc loop
do i = 1, N
! Do something

COLLAPSE クローズ
§ collapse( N )
§ 直後の N 個の tightly nested loops を結
合。
§ 多次元のループネスト1次元のループに変換
することができる。
§ ループ⻑を⻑くして、より多くの並列性を抽出
したり、メモリの局所性を向上させるのに有効。
#pragma acc parallel loop collapse(2)
for( i = 0; i < size; i++ )
for( j = 0; j < size; j++ )
double tmp = 0.0f;
#pragma acc loop reduction(+:tmp)
for( k = 0; k < size; k++ )
tmp += a[i][k] * b[k][j];
c[i][j] = tmp;

for( i = 0; i < 4; i++ )
for( j = 0; j < 4; j++ )
array[i][j] = 0.0f;
(0,0) (0,1) (0,2) (0,3)
(1,0) (1,1) (1,2) (1,3)
(2,0) (2,1) (2,2) (2,3)
(3,0) (3,1) (3,2) (3,3)
collapse( 2 )
for( i = 0; i < 4; i++ )
for( j = 0; j < 4; j++ )
array[i][j] = 0.0f;

§ 1つのループだけでは、⼗分な並列性を抽出できないかもしれない。
§ アウターループを collapse することで、gang の並列性を上げることができる。
§ インナーループを collapse することで、vector の並列性を上げることができる。
§ 全てのループを collapse することで、コンパイラに並列化の⾃由度を与えることができるが、デー
タ局所性が犠牲になる場合もある。
いつ/なぜ使うべきか

#pragma acc data copy(A[:n*m]) copyin(Anew[:n*m])
err=0.0;
#pragma acc parallel loop reduction(max:err) collapse(2)
copyin(A[0:n*m]) copy(Anew[0:n*m])
for( int j = 1; j < n-1; j++) {
for(int i = 1; i < m-1; i++) {
Anew[j][i] = 0.25 * (A[j][i+1] + A[j][i-1] +
A[j-1][i] + A[j+1][i]);
err = max(err, abs(Anew[j][i] - A[j][i]));
}
}
copyin(Anew[0:n*m]) copyout(A[0:n*m])
for( int j = 1; j < n-1; j++) {
for( int i = 1; i < m-1; i++ ) {
A[j][i] = Anew[j][i];
}
}
iter++;
}
並列化の⾃由度を上げるため
に、2つのループを1つに
collapse

1.00X
1.03X
0.98X
0.99X
0.99X
1.00X
1.00X
1.01X
1.01X
1.02X
1.02X
1.03X
1.03X
1.04X
NVIDIA TESLA V100 (DATA) NVIDIA TESLA V100 (COLLAPSE)
Speed-Up
Speed-up

TILE クローズ
§ tile ( x , y , z, ...)
§ 多次元ループを、”tiles” または “blocks” に
分割。
§ データ局所性を向上させられる場合がある。
§ 複数の “tiles” を同時に実⾏可能。
#pragma acc kernels loop tile(32, 32)
for( i = 0; i < size; i++ )
for( j = 0; j < size; j++ )
for( k = 0; k < size; k++ )
c[i][j] += a[i][k] * b[k][j];

TILE クローズ
(0,0) (0,1) (0,3)(0,2)
(1,0) (1,1) (1,3)(1,2)
(2,0) (2,1) (2,3)(2,2)
(3,0) (3,1) (3,3)(3,2)
for(int x = 0; x < 4; x++){
for(int y = 0; y < 4; y++){
array[x][y]++;
}
}
#pragma acc kernels loop tile(2,2)
for(int x = 0; x < 4; x++){
for(int y = 0; y < 4; y++){
array[x][y]++;
}
}
tile ( 2 , 2 )
(0,0) (0,1) (0,3)(0,2)
(1,0) (1,1) (1,3)(1,2)
(2,0) (2,1) (2,3)(2,2)
(3,0) (3,1) (3,3)(3,2)

TILE クローズ
err=0.0;
#pragma acc parallel loop reduction(max:err) tile(32,32)
for( int j = 1; j < n-1; j++) {
for(int i = 1; i < m-1; i++) {
Anew[j][i] = 0.25 * (A[j][i+1] + A[j][i-1] +
A[j-1][i] + A[j+1][i]);
}
}
#pragma acc parallel loop tile(32,32)
for( int j = 1; j < n-1; j++) {
for( int i = 1; i < m-1; i++ ) {
}
}
iter++;
}
データ局所性を有効に使うた
めに、32x32 の tiles を⽣成

TILING の結果 (V100)
Tile クローズは、オプションのしらみつぶしの探
索が必要になる。
ここでのサンプルコードでは…
• CPU では、 tiling による性能向上は⾒ら
れなかった。
• GPU では、パラメータによって 23% の性能
低下から、10% の性能向上が⾒られた。
CPU
Improvement
GPU
Improvement
Baseline 1.00X 1.00X
4x4 1.00X 0.77X
4x8 1.00X 0.92X
8x4 1.00X 0.95X
8x8 1.00X 1.02X
8x16 1.00X 0.99X
16x8 1.00X 1.02X
16x16 1.00X 1.01X
16x32 1.00X 1.06X
32x16 1.00X 1.07X
32x32 1.00X 1.10X

1.00X
1.03X
1.13X
0.90X
0.95X
1.00X
1.05X
1.10X
1.15X
NVIDIA TESLA V100 (DATA) NVIDIA TESLA V100 (COLLAPSE) NVIDIA TESLA V100 (TILE)
Speed-Up
Speed-up

GANG, WORKER, VECTOR クローズ
§ 開発者はクローズによって、ループに対する並
列性のレベルをコンパイラに指⽰することがで
きる︓
§ gang – gang レベルの並列化
§ worker – worker レベルの並列化
§ vector – vector レベルの並列化
これらを組み合わせて使うことも可能。
#pragma acc parallel loop gang
for( i = 0; i < size; i++ )
#pragma acc loop worker
for( j = 0; j < size; j++ )
#pragma acc loop vector
for( k = 0; k < size; k++ )
c[i][j] += a[i][k] * b[k][j];
collapse(3) gang vector
for( i = 0; i < size; i++ )
for( j = 0; j < size; j++ )
for( k = 0; k < size; k++ )
c[i][j] += a[i][k] * b[k][j];

SEQ クローズ
§ Seq (sequential の略) クローズは、そのルー
プを逐次的に実⾏するようコンパイラに指⽰
する。
§ 右のサンプルコードでは、外側2つのループは
並列化されるが、最も内側のループは逐次
的に実⾏される。
§ コンパイラが⾃動で seq クローズを適⽤する
場合もある。
for( i = 0; i < size; i++ )
#pragma acc loop
for( j = 0; j < size; j++ )
#pragma acc loop seq
for( k = 0; k < size; k++ )
c[i][j] += a[i][k] * b[k][j];

GANGS, WORKERS, VECTORS の調整
#pragma acc parallel num_gangs(2)
num_workers(2) vector_length(32)
{
#pragma acc loop gang worker
for(int x = 0; x < 4; x++){
#pragma acc loop vector
for(int y = 0; y < 32; y++){
array[x][y]++;
}
}
}
基本的にはコンパイラが⾃動で gang, worker の数、
vector ⻑さを選択するが、クローズを⽤いることで、
それらを指定することもできる。
§ num_gangs(N) – N個の gang を⽣成
§ num_workers(M) – M個の worker を⽣成
§ vector_length(Q) – vector ⻑を Q に設定

COLLAPSE クローズと VECTOR ⻑指定の組み合わせ
err=0.0;
#pragma acc parallel loop reduction(max:err) collapse(2) vector_length(1024)
for( int j = 1; j < n-1; j++) {
for(int i = 1; i < m-1; i++) {
Anew[j][i] = 0.25 * (A[j][i+1] + A[j][i-1] +
A[j-1][i] + A[j+1][i]);
}
}
#pragma acc parallel loop collapse(2) vector_length(1024)
for( int j = 1; j < n-1; j++) {
for( int i = 1; i < m-1; i++ ) {
}
}
iter++;
}

1.00X
1.03X
1.13X
1.12X
0.90X
0.95X
1.00X
1.05X
1.10X
1.15X
NVIDIA TESLA V100 (DATA) NVIDIA TESLA V100
(COLLAPSE)
NVIDIA TESLA V100 (TILE) NVIDIA TESLA V100
(COLLAPSE/VECTOR)
Speed-Up
Speed-up

LOOP 最適化の⼤まかな指針（経験則）
§ 開発者が gang の数を指定せずに、コンパイラに任せた⽅が良い場合が多い。
§ ほとんどの場合、vector ⻑をチューニングするだけで、効果的にループを最適化することができる。
§ Worker ループを使うことはまれ。Vector ⻑が極端に短い場合は、worker ループによって gang
の中の並列性を向上させることができる。
§ 可能であれば、vector ループは配列に連続にアクセスするのが望ましい。
§ Gang は外側のループから、vector は内側のループから⽣成する。

キーコンセプト
本講義で学んだこと…
§ GPU プロファイルから最適化のための様々な情報が⼊⼿可能であること。
§ はじめての、Gangs, Workers, and Vectors。
§ Collapse クローズ。
§ Tile クローズ。
§ Gang/Worker/Vector クローズ。

Resources
https://www.openacc.org/resources
Success Stories
https://www.openacc.org/success-stories
Events
https://www.openacc.org/events
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