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@takata150802

nVIDIA cudnnConvolutionBackwardFilterを調べる, ルーフラインモデル

TL;DR

cudnnConvolutionBackwardFilter()を1000通りのパラメータでプロファイルし、
GTX1060のルーフラインモデルにプロットした。

roofline.png

多くの場合で、100Gflops以上の性能が出る一方で、極端に性能劣化するパラメータが存在することがわかった。
CUDNN_CONVOLUTION_BWD_FILTER_ALGO_FFTも一応使われることがあることがわかった。

評価対象

Machine nVIDIA GeForce GTX1060 3G
ピーク演算性能 3.469Tflops
ピークバンド幅 192GB/sec
CUDA v10.0
cuDNN v7.4

評価条件(パラメータ)

1000通りのパラメータをランダムに生成。値域は下表の通り。

パラメータ 値域
バッチサイズn randint(1, 32)
入力チャネルci randint(1, 20)
入力画像サイズHi randint(1, 122)
入力画像サイズWi randint(1, 122)
ストライドu(h方向) randint(1, 7)
カーネルkernel_h randint(1, 7)
カーネルkernel_w randint(1, 7)
パディングpad_h randint(0, 8)
パディングpad_w randint(0, 8)
dilation_h 1固定
dilation_w 1固定

※ アルゴリズムは、1000通りのパラメータそれぞれに対し最速のアルゴリズムを選択している。
cudnnGetConvolutionBackwardFilterAlgorithm(..., CUDNN_CONVOLUTION_BWD_FILTER_​PREFER_FASTEST,...)

評価式

評価環境

qiita_convBwdFilter_roofline.png

ソースコード一式
※ Cythonのsetpu.pyだけはいろいろハードコーディングしているのでリポジトリに入れていません。すみません。

参考文献

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