Какие приёмы оптимизации матричного умножения на GPU?

Оптимизация матричного умножения на GPU включает несколько ключевых приёмов:

• Использование shared memory: Кэширование блоков матриц в быстрой shared memory позволяет уменьшить количество обращений к медленной глобальной памяти.
• Тайлинговый подход (tiling): Разбиение матриц на небольшие блоки (тайлы) для обработки, что улучшает локальность данных и эффективность использования памяти.
• Параллелизация по блокам и потокам: Назначение вычислений блокам и потокам CUDA так, чтобы максимально использовать параллелизм GPU.
• Выравнивание данных и coalesced memory access: Организация данных в памяти так, чтобы потоки обращались к последовательным адресам, что ускоряет чтение/запись.
• Использование специализированных библиотек: Например, cuBLAS — оптимизированная библиотека NVIDIA для линейной алгебры.
• Оптимизация загрузки и вычислений: Перекрытие вычислений с загрузкой данных, использование асинхронных копирований.

Пример упрощённого тайлинга на CUDA:

__global__ void matrixMulTiled(float* A, float* B, float* C, int N) {
    __shared__ float tileA[TILE_SIZE][TILE_SIZE];
    __shared__ float tileB[TILE_SIZE][TILE_SIZE];

    int row = blockIdx.y * TILE_SIZE + threadIdx.y;
    int col = blockIdx.x * TILE_SIZE + threadIdx.x;
    float value = 0;

    for (int m = 0; m < N / TILE_SIZE; ++m) {
        tileA[threadIdx.y][threadIdx.x] = A[row * N + m * TILE_SIZE + threadIdx.x];
        tileB[threadIdx.y][threadIdx.x] = B[(m * TILE_SIZE + threadIdx.y) * N + col];
        __syncthreads();

        for (int k = 0; k < TILE_SIZE; ++k) {
            value += tileA[threadIdx.y][k] * tileB[k][threadIdx.x];
        }
        __syncthreads();
    }
    C[row * N + col] = value;
}

Такой подход значительно повышает производительность за счёт уменьшения задержек доступа к памяти и эффективного использования вычислительных ресурсов GPU.