|
|
|
|
@ -0,0 +1,242 @@
|
|
|
|
|
============
|
|
|
|
|
GPU性能调优
|
|
|
|
|
============
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
.. contents::
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
此教程将向您分步介绍如何使用内置的定时工具、 **nvprof** 或 **nvvp** 来运行性能分析和调优。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
- 什么是性能分析？
|
|
|
|
|
- 为什么需要性能分析？
|
|
|
|
|
- 如何进行性能分析？
|
|
|
|
|
- 性能分析工具介绍
|
|
|
|
|
- 详细教程
|
|
|
|
|
- 性能分析小技巧
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
什么是性能分析？
|
|
|
|
|
================
|
|
|
|
|
在软件工程的范畴里，性能分析（Profiling）是一个动态程序分析的术语，它可以指测量一个程序的空间（内存）复杂度或时间复杂度，
|
|
|
|
|
也可以说是某些特定指令的使用情况，或者是函数调用的频率和耗时等。通常情况下，分析得到的信息用于协助进行程序的优化。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
简单来说，性能分析工具是用于给应用程序的性能做定量分析的。如果想很好的理解程序的行为，那程序分析工具是必不可少的利器。简单的性能分析，可以告诉您某个操作到底花了多长时间？而更深入的分析，甚至能解释为什么某个操作花了很长时间？
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
为什么需要性能分析？
|
|
|
|
|
============================
|
|
|
|
|
训练好一个深层神经网络通常要耗费非常长的时间，所以性能也就逐步变成了深度学习领域最重要的指标。
|
|
|
|
|
而优化性能的首要任务，是需要了解哪些步骤拖慢了整体。
|
|
|
|
|
如果某一块根本就不怎么耗时，那也就不需要急着优化性能啦！
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
如何进行性能分析？
|
|
|
|
|
========================
|
|
|
|
|
为了达到性能最优，您可以采用下面五个步骤：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
- 对代码进行性能分析
|
|
|
|
|
- 找到运行慢的部分
|
|
|
|
|
- 找到运行慢的原因
|
|
|
|
|
- 修改成更快的版本
|
|
|
|
|
- 再次对代码进行性能分析
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Usually, processor has two key performance limits include float point throughput and
|
|
|
|
|
memory throughput. For GPU, it also need more parallelism to fulfill its potential.
|
|
|
|
|
This is why they can be so fast.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
通常情况下，处理器有两个关键性能限制：一个是浮点计算量，另一个是内存操作量。
|
|
|
|
|
GPU则还需要高并行性，才能发挥其全部能力。这正是它们速度快的原因。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
性能分析工具介绍
|
|
|
|
|
======================
|
|
|
|
|
就通常的GPU性能分析来说，市面上已经有NVIDIA或第三方提供的众多工具。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
**nvprof** 是Nvidia性能分析工具， **nvvp** 则是带GUI的Nvidia可视化性能分析工具。
|
|
|
|
|
在这个教程中，我们主要会介绍nvprof和nvvp。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
:code:`test_GpuProfiler` from :code:`paddle/legacy/math/tests` directory will be used to evaluate
|
|
|
|
|
above profilers.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
:code:`paddle/legacy/math/test` 目录中的 :code:`test_GpuProfiler` 就是用于展示上述分析工具的用法。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
.. literalinclude:: ../../../../paddle/legacy/math/tests/test_GpuProfiler.cpp
|
|
|
|
|
:language: c++
|
|
|
|
|
:lines: 137-151
|
|
|
|
|
:linenos:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
上述的代码片段包含了两种方法，您可以任意使用一个或两个来对感兴趣的代码段做性能分析。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1. :code:`REGISTER_TIMER_INFO` 是一个内置的定时器封装，可以用来计算CPU函数或cuda内核的时间消耗。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2. :code:`REGISTER_GPU_PROFILER` is a general purpose wrapper object of :code:`cudaProfilerStart` and :code:`cudaProfilerStop` to avoid
|
|
|
|
|
program crashes when CPU version of PaddlePaddle invokes them.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3. :code:`REGISTER_GPU_PROFILER` 是一个封装对象，封装了 :code:`cudaProfilerStart` 和 :code:`cudaProfileStop` 两个操作；同时其内部实现可以避免纯CPU版本PaddlePaddle在执行本语句时发生崩溃。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
您会在接下来的部分中获得更多的细节介绍。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
详细教程
|
|
|
|
|
============
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
内置定时器
|
|
|
|
|
------------
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
如果想要启用PaddlePaddle的内置定时器，您首先需要在相关代码段中加入 :code:`REGISTER_TIMER_INFO`。
|
|
|
|
|
接下来就可以使用 :code:`printStatus` 或者 :code:`printAllStatus` 函数来将信息输出到界面中。
|
|
|
|
|
下面举个简单的例子：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1. 加入 :code:`REGISTER_TIMER_INFO` 和 :code:`printAllStatus` 函数（如高亮部分）。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
.. literalinclude:: ../../../../paddle/legacy/math/tests/test_GpuProfiler.cpp
|
|
|
|
|
:language: c++
|
|
|
|
|
:lines: 137-151
|
|
|
|
|
:emphasize-lines: 8-12,14
|
|
|
|
|
:linenos:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2. cmake配置中将 **WITH_TIMER** 打开，重新编译PaddlePaddle。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
.. code-block:: bash
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
cmake .. -DWITH_TIMER=ON
|
|
|
|
|
make
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3. 执行您的代码，并观察结果(如高亮部分）。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
.. code-block:: bash
|
|
|
|
|
:emphasize-lines: 1,12-15
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
> ./paddle/legacy/math/tests/test_GpuProfiler
|
|
|
|
|
I1117 11:13:42.313065 2522362816 Util.cpp:155] commandline: ./paddle/legacy/math/tests/test_GpuProfiler
|
|
|
|
|
I1117 11:13:42.845065 2522362816 Util.cpp:130] Calling runInitFunctions
|
|
|
|
|
I1117 11:13:42.845208 2522362816 Util.cpp:143] Call runInitFunctions done.
|
|
|
|
|
[==========] Running 1 test from 1 test case.
|
|
|
|
|
[----------] Global test environment set-up.
|
|
|
|
|
[----------] 1 test from Profiler
|
|
|
|
|
[ RUN ] Profiler.BilinearFwdBwd
|
|
|
|
|
I1117 11:13:42.845310 2522362816 test_GpuProfiler.cpp:114] Enable GPU Profiler Stat: [testBilinearFwdBwd] "numSamples = 10, channels = 16, im
|
|
|
|
|
gSizeX = 64, imgSizeY = 64"
|
|
|
|
|
I1117 11:13:42.850154 2522362816 ThreadLocal.cpp:37] thread use undeterministic rand seed:20659751
|
|
|
|
|
I1117 11:13:42.981501 2522362816 Stat.cpp:130] ======= StatSet: [GlobalStatInfo] status ======
|
|
|
|
|
I1117 11:13:42.981539 2522362816 Stat.cpp:133] Stat=testBilinearFwdBwd total=136.141 avg=136.141 max=136.141 min=136.141 count=1
|
|
|
|
|
I1117 11:13:42.981572 2522362816 Stat.cpp:141] ======= BarrierStatSet status ======
|
|
|
|
|
I1117 11:13:42.981575 2522362816 Stat.cpp:154] --------------------------------------------------
|
|
|
|
|
[ OK ] Profiler.BilinearFwdBwd (136 ms)
|
|
|
|
|
[----------] 1 test from Profiler (136 ms total)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
[----------] Global test environment tear-down
|
|
|
|
|
[==========] 1 test from 1 test case ran. (136 ms total)
|
|
|
|
|
[ PASSED ] 1 test.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
nvprof 工具
|
|
|
|
|
----------------
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
要使用命令行分析工具 **nvprof**，您按如下步骤操作即可：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1. 将 :code:`REGISTER_GPU_PROFILER` 函数加到代码中（参考强调部分）。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
.. literalinclude:: ../../../../paddle/legacy/math/tests/test_GpuProfiler.cpp
|
|
|
|
|
:language: c++
|
|
|
|
|
:lines: 137-151
|
|
|
|
|
:emphasize-lines: 6-7
|
|
|
|
|
:linenos:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2. cmake中将 **WITH_PROFILER** 配置打开，重新编译PaddlePaddle。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
.. code-block:: bash
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
cmake .. -DWITH_PROFILER=ON
|
|
|
|
|
make
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3. 使用 **nvprof** 来分析执行文件。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
.. code-block:: bash
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
nvprof ./paddle/legacy/math/tests/test_GpuProfiler
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
然后，您就能获得如下的分析结果：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
.. code-block:: bash
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
==78544== Profiling application: ./paddle/legacy/math/tests/test_GpuProfiler
|
|
|
|
|
==78544== Profiling result:
|
|
|
|
|
Time(%) Time Calls Avg Min Max Name
|
|
|
|
|
27.60% 9.6305ms 5 1.9261ms 3.4560us 6.4035ms [CUDA memcpy HtoD]
|
|
|
|
|
26.07% 9.0957ms 1 9.0957ms 9.0957ms 9.0957ms KeBilinearInterpBw
|
|
|
|
|
23.78% 8.2977ms 1 8.2977ms 8.2977ms 8.2977ms KeBilinearInterpFw
|
|
|
|
|
22.55% 7.8661ms 2 3.9330ms 1.5798ms 6.2863ms [CUDA memcpy DtoH]
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
==78544== API calls:
|
|
|
|
|
Time(%) Time Calls Avg Min Max Name
|
|
|
|
|
46.85% 682.28ms 8 85.285ms 12.639us 682.03ms cudaStreamCreateWithFlags
|
|
|
|
|
39.83% 580.00ms 4 145.00ms 302ns 550.27ms cudaFree
|
|
|
|
|
9.82% 143.03ms 9 15.892ms 8.7090us 142.78ms cudaStreamCreate
|
|
|
|
|
1.23% 17.983ms 7 2.5690ms 23.210us 6.4563ms cudaMemcpy
|
|
|
|
|
1.23% 17.849ms 2 8.9247ms 8.4726ms 9.3768ms cudaStreamSynchronize
|
|
|
|
|
0.66% 9.5969ms 7 1.3710ms 288.43us 2.4279ms cudaHostAlloc
|
|
|
|
|
0.13% 1.9530ms 11 177.54us 7.6810us 591.06us cudaMalloc
|
|
|
|
|
0.07% 1.0424ms 8 130.30us 1.6970us 453.72us cudaGetDevice
|
|
|
|
|
0.04% 527.90us 40 13.197us 525ns 253.99us cudaEventCreateWithFlags
|
|
|
|
|
0.03% 435.73us 348 1.2520us 124ns 42.704us cuDeviceGetAttribute
|
|
|
|
|
0.03% 419.36us 1 419.36us 419.36us 419.36us cudaGetDeviceCount
|
|
|
|
|
0.02% 260.75us 2 130.38us 129.32us 131.43us cudaGetDeviceProperties
|
|
|
|
|
0.02% 222.32us 2 111.16us 106.94us 115.39us cudaLaunch
|
|
|
|
|
0.01% 214.06us 4 53.514us 28.586us 77.655us cuDeviceGetName
|
|
|
|
|
0.01% 115.45us 4 28.861us 9.8250us 44.526us cuDeviceTotalMem
|
|
|
|
|
0.01% 83.988us 4 20.997us 578ns 77.760us cudaSetDevice
|
|
|
|
|
0.00% 38.918us 1 38.918us 38.918us 38.918us cudaEventCreate
|
|
|
|
|
0.00% 34.573us 31 1.1150us 279ns 12.784us cudaDeviceGetAttribute
|
|
|
|
|
0.00% 17.767us 1 17.767us 17.767us 17.767us cudaProfilerStart
|
|
|
|
|
0.00% 15.228us 2 7.6140us 3.5460us 11.682us cudaConfigureCall
|
|
|
|
|
0.00% 14.536us 2 7.2680us 1.1490us 13.387us cudaGetLastError
|
|
|
|
|
0.00% 8.6080us 26 331ns 173ns 783ns cudaSetupArgument
|
|
|
|
|
0.00% 5.5470us 6 924ns 215ns 2.6780us cuDeviceGet
|
|
|
|
|
0.00% 5.4090us 6 901ns 328ns 3.3320us cuDeviceGetCount
|
|
|
|
|
0.00% 4.1770us 3 1.3920us 1.0630us 1.8300us cuDriverGetVersion
|
|
|
|
|
0.00% 3.4650us 3 1.1550us 1.0810us 1.2680us cuInit
|
|
|
|
|
0.00% 830ns 1 830ns 830ns 830ns cudaRuntimeGetVersion
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
nvvp 工具
|
|
|
|
|
--------------
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
如果想使用可视化的分析器 **nvvp**，您可以导入 :code:`nvprof -o ...` 的输出，或者从工具的界面里运行您的应用。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
**备注: nvvp 也支持CPU的性能分析** (需在nvvp界面中选上才能开启）
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
.. image:: nvvp1.png
|
|
|
|
|
:align: center
|
|
|
|
|
:scale: 33%
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
从内核函数的角度， **nvvp** 可以精确说明一个长耗时操作的具体原因。
|
|
|
|
|
同时，如下图所示， **nvvp** 的内核block使用情况、寄存器使用情况和共享内存使用情况能让我们对GPU的整体使用有更好的理解。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
.. image:: nvvp2.png
|
|
|
|
|
:align: center
|
|
|
|
|
:scale: 33%
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
而从应用的角度， **nvvp** 可以帮您提供一些定位性能瓶颈的建议。
|
|
|
|
|
例如，下图中就展示了一些关于内存数据迁徙和计算资源利用率的建议，为您做性能调优提供了方向。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
.. image:: nvvp3.png
|
|
|
|
|
:align: center
|
|
|
|
|
:scale: 33%
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
.. image:: nvvp4.png
|
|
|
|
|
:align: center
|
|
|
|
|
:scale: 33%
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
性能分析小技巧
|
|
|
|
|
==================
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
- 开始阶段，从 **nvprof** 和 **nvvp** 的输出信息入手是个不错的选择。
|
|
|
|
|
- 接下来可以考虑下时间线的分析。
|
|
|
|
|
- 如果真想挖掘内核深处的某个秘密，您最好先确认：这一块的耗时比例真的太高，值得深入分析。
|
|
|
|
|
- 可能的情况下，试着让输出的分析数据和理论值对应。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1) 例如，如果我知道内核花了10ms来移动1GB数据，那我会期望分析工具统计到速度是100GB/s。
|
|
|
|
|
2) 若有不一致之处，很有可能实际应用就是没有按照您的预期情况运行。
|
|
|
|
|
- 了解您的硬件：如果您的GPU理论可以达到6 TFLOPs（6万亿次浮点运算每秒），而当前已经有5.5 TFLOPs了，那估计这里的潜力就没啥好挖的了……
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
性能分析是性能优化的关键一步。有的时候简简单单的改变就能在性能上产生明显的优化效果！
|
|
|
|
|
当然，具体情况因人而异。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
参考资料
|
|
|
|
|
===========
|
|
|
|
|
Jeremy Appleyard, `GPU Profiling for Deep Learning <http://www.robots.ox.ac.uk/~seminars/seminars/Extra/2015_10_08_JeremyAppleyard.pdf>`_, 2015
|
skylarch
7 years ago
committed by
Shan Yi
