1. 概要
Google Colabでも、CUDAプログラミングが簡単に出来る。やり方としては、2種類ある。
- jupyternotebookでのプラグイン
- github等で、ソースコードをまとめて持ってくる。
1.1 プラグインを使う
3行程度で環境構築が出来てしまう。そして、1ページ程度のコードなら簡単に実行できる。また、V2を使えば、複数ファイルでもコンパイルして実行できる。
また、2019年4月現在、K80だけでなくTesla T4が使えるのでTensor Coreを動かすことも出来る。
1.2. github等から
githubから持ってきてコンパイルする。
2. 環境構築
- コンパイラが入っていることの確認
!/usr/local/cuda/bin/nvcc --version
- NVCCコンパイラをGoogle Colabで使えるようにするための設定
!pip install git+git://github.com/andreinechaev/nvcc4jupyter.git
%load_ext nvcc_plugin
- CUDA samplesのヘッダーファイル活用.
- checkCudaErrors関数等があるヘッダーファイル(helper_cuda.h)をインストールする。
!git clone https://github.com/NVIDIA/cuda-samples/
!cp cuda-samples/Common/* /usr/local/include
3. 使い方
3.1. プラグイン
プラグインは、V1(単一ソースコード対応)とV2(複数ソースコード対応)の2つがある。現時点ではデフォルトのモジュールロード(%load_ext)で両方入る。
3.1.1. V1の場合
%%cuをセルの頭に入れると、NVCCが起動し実行される。以下のコードでは、Hello Worldが表示される。
%%cu
#include <iostream>
int main() {
std::cout << "Hello world\n";
return 0;
}
サンプルコードは様々存在するので、それを動かしてみると良いと思う。一ページ程度のコードなら、簡単に動く。
ただし、コマンド実行時の引数args等は補完されないので、その部分は書き換えが必要である。
また、前述のcuda-samplesのコードも実行できる
!cd cuda-samples/Samples/simpleCUBLAS; make
!cuda-samples/bin/x86_64/linux/release/simpleCUBLAS
- ソースコード
3.1.2. V2の場合
複数のcudaソースコード(.cuファイル)をまとめてコンパイルして実行できるところに特徴がある。%%cudaと%%cuda_runをセルのマジックコマンドとして実行できる。詳細は、以下に記載がある。
README
- ソースコード
3.2. githubからソースコードを持ってくる。
3.2.1. cuda-samples
NVIDIAのサンプルでやってみる。Tesla T4が割り当たるとTensorCoreも使うことができる。ドキュメントもそろっている。CUDA Samples に詳細の記述がある。
nvccのコンパイラオプションの関係で一度、--threads 0及び 86を除いてみる。
- TensorCoreは以下のようにして実行できる.(cuda_runtimeを利用している。)
!git clone https://github.com/NVIDIA/cuda-samples
%cd cuda-samples/Samples/cudaTensorCoreGemm
!sed -i -e 's/--threads 0//g' Makefile
!sed -i -e 's/ 86/ 80/g' Makefile
!make
!../../bin/x86_64/linux/release/cudaTensorCoreGemm
- メルセンヌツイスターは以下のように実行できる。(cuda_runtimeを利用している)
!git clone https://github.com/NVIDIA/cuda-samples
%cd cuda-samples/Samples/MersenneTwisterGP11213
!sed -i -e 's/--threads 0//g' Makefile
!sed -i -e 's/ 86/ 80/g' Makefile
!make
!../../bin/x86_64/linux/release/MersenneTwisterGP11213
- 行列積の演算は以下のようにして実行できる。(cuda_driverを利用している。)
!git clone https://github.com/NVIDIA/cuda-samples
%cd cuda-samples/Samples/matrixMulDrv/
!sed -i -e 's/--threads 0//g' Makefile
!sed -i -e 's/ 86/ 80/g' Makefile
!make
!../../bin/x86_64/linux/release/matrixMulDrv
3.2.2. cuLDPC
cuLDPCを例にして実行する。以下の手順で実行できる。
!git clone https://github.com/robertwgh/cuLDPC
%cd cuLDPC/src
%pwd
!make
!./app
4. より進んだ使い方
4.1. プログラムの作成
Google Colabから以下のようにするとファイルを書き込める。(Jupyter notebookの機能) 以下の場合test.cuというファイルが作成される。
%%writefile test.cu
main(){}
4.2. プロファイルの取り方
プロファイルは以下のようにして取ることができる。traceは、呼出しを監視するものである。例えば、cudaLaunchKernelの呼び出しは、apiフラグで監視する。そして、GPU内での実行は、gpuフラグで監視する。他にも、--print-gpu-summaryや--print-api-summary等参考になるオプションがある。
!nvprof --print-gpu-trace --print-api-trace cuda-samples/bin/x86_64/linux/release/simpleCUBLAS
出力例(sgemmのみ)
上の行のcudaLaunchKernelがapiオプションによる出力である。そのあとのvolta_sgemm_64x64_nnがgpuオプションによる出力である。これにより、sgemm演算は、cudaLaunchKernelにより、GPUコードの起動が命令されて、動いていることがわかる。
925.08ms 43.776us - - - - - - - - - - - - cudaLaunchKernel (volta_sgemm_64x64_nn [334])
925.12ms 82.624us (5 5 1) (64 1 1) 126 8.2500KB 0B - - - - Tesla T4 (0) 1 7 volta_sgemm_64x64_nn [334]
参考までにパラメータは以下の通りである。
Regs: Number of registers used per CUDA thread. This number includes registers used internally by the CUDA driver and/or tools and can be more than what the compiler shows.
SSMem: Static shared memory allocated per CUDA block.
DSMem: Dynamic shared memory allocated per CUDA block.
SrcMemType: The type of source memory accessed by memory operation/copy
DstMemType: The type of destination memory accessed by memory operation/copy
4.3. ルーフラインを取る
計算機デバイスで有名なルーフラインモデルの測定をGPUのツールで取ることが出来る。
ただし、nvprofでは、ComputeCapability 7.2までしか取れない。このため、Volta以降では、Nsight Computeを使って取る必要がある。ただしプロファイルが非常に重たいので、回数制限--launch-count 10などして取得カーネル数を制限したほうが良いかもしれない。
!/usr/local/cuda/NsightCompute-1.0/nv-nsight-cu-cli samples/bin/x86_64/linux/release/simpleCUBLAS
データはこんな感じで表示される。
GPU Device 0: "Tesla T4" with compute capability 7.5
simpleCUBLAS test running..
simpleCUBLAS test passed.
==PROF== Profiling - 1: 0%....50%....100%
==PROF== Report: profile.nsight-cuprof-report
volta_sgemm_64x64_nn, 2019-May-21 15:07:22
Section: GPU Speed Of Light
---------------------------------------------------------------------- --------------- ------------------------------
Memory Frequency cycle/nsecond 1.15
SOL FB % 3.28
Elapsed Cycles cycle 45,164.20
SM Frequency cycle/usecond 537.26
Memory [%] % 12.74
Duration usecond 84.06
SOL L2 % 5.53
SOL TEX % 21.05
SM [%] % 15.53
---------------------------------------------------------------------- --------------- ------------------------------
Section: Compute Workload Analysis
---------------------------------------------------------------------- --------------- ------------------------------
Executed Ipc Active inst/cycle 1.03
Executed Ipc Elapsed inst/cycle 0.62
Issued Ipc Active inst/cycle 1.03
Issue Slots Busy % 25.67
SM Busy % 25.67
---------------------------------------------------------------------- --------------- ------------------------------
Section: Memory Workload Analysis
---------------------------------------------------------------------- --------------- ------------------------------
Memory Throughput Gbyte/second 12.28
Mem Busy % 12.74
Max Bandwidth % 9.54
L2 Hit Rate % 87.36
Mem Pipes Busy % 13.77
L1 Hit Rate % 30.17
---------------------------------------------------------------------- --------------- ------------------------------
Section: Scheduler Statistics
---------------------------------------------------------------------- --------------- ------------------------------
Active Warps Per Scheduler warp 1.00
Eligible Warps Per Scheduler warp 0.51
No Eligible % 48.65
Instructions Per Active Issue Slot inst/cycle 1
Issued Warp Per Scheduler 0.51
One or More Eligible % 51.35
---------------------------------------------------------------------- --------------- ------------------------------
Section: Warp State Statistics
---------------------------------------------------------------------- --------------- ------------------------------
Avg. Not Predicated Off Threads Per Warp 31.52
Avg. Active Threads Per Warp 32
Warp Cycles Per Executed Instruction cycle 1.95
Warp Cycles Per Issued Instruction 1.95
Warp Cycles Per Issue Active 1.95
---------------------------------------------------------------------- --------------- ------------------------------
Section: Instruction Statistics
---------------------------------------------------------------------- --------------- ------------------------------
Avg. Executed Instructions Per Scheduler inst 7,013.44
Executed Instructions inst 1,122,150
Avg. Issued Instructions Per Scheduler inst 7,015.62
Issued Instructions inst 1,122,500
---------------------------------------------------------------------- --------------- ------------------------------
Section: Launch Statistics
---------------------------------------------------------------------- --------------- ------------------------------
Block Size 64
Grid Size 25
Registers Per Thread register/thread 126
Shared Memory Configuration Size Kbyte 48
Dynamic Shared Memory Per Block byte/block 0
Static Shared Memory Per Block Kbyte/block 8.25
Threads thread 1,600
Waves Per SM 0.09
---------------------------------------------------------------------- --------------- ------------------------------
Section: Occupancy
---------------------------------------------------------------------- --------------- ------------------------------
Block Limit SM block 16
Block Limit Registers register 8
Block Limit Local Mem byte 7
Block Limit Warps warp 16
Achieved Active Warps Per SM warp 2.18
Achieved Occupancy % 6.80
Theoretical Active Warps per SM warp/cycle 14
Theoretical Occupancy % 43.75
---------------------------------------------------------------------- --------------- ------------------------------
取れるメトリックは、以下のようにしてわかる。
!/usr/local/cuda/NsightCompute-1.0/nv-nsight-cu-cli --query-metrics >& metrics.log
!wc metrics.log
A. 参考資料
- (NVIDIA)How to Implement Performance Metrics in CUDA C/C++
-
(NVIDIA) CUDA Code Samples
- (NVIDIA)cuda-samples (上記のサンプルコードをgithubに載せたもの)
-
(Qiita)CUDAによる素数リスト生成プログラム
- このプログラムで、argsの相当する部分を編集するとそのまま動く
- K80では、49秒であった。(K80でnum=134217728とした場合)
- T4では、14秒であった。(T4でnum=134217728とした場合)
-
(Qiita)ルーフラインモデルとは
-
TPU/K80/Haswell (die) roofline
- ルーフラインモデルで分析した例
- Intel KNL/NVIDIA V100のルーフライン
-
TPU/K80/Haswell (die) roofline
-
(PerformancePortability)Measuring Roofline Quantities on NVIDIA GPUs
- (NVIDIA) Profiler nvprof
-
(NVIDIA)Nsight Compute CLI
- Volta以降では、metricsがnsightでないと取れなくなった。(nvprofでは取れない。)このため、トレースはそのまま使えるが、メトリックの測定が必要ならこのツールが必要である。
- (NVIDIA FORUM)nvprof --analysis-metrics not working for RTX 2070 (CUDA 10.0)
-
Running CUDA C/C++ in Jupyter or how to run nvcc in Google CoLab
- 2018年5月時点の環境設定方法。1年しか経っていないが、手順が簡素化している。
- (NVIDIA)J. CUDA Environment Variables
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