Trabalhando com cálculos diretamente na placa de vídeo
Comparando computação tradicional com a computação paralela massiva na placa de vídeo
Entendendo o Cenário
O C++ AMP é uma extensão do C++ para prover melhor
aproveitamento do processador da placa de vídeo. O C++ AMP não é uma linguagem:
são algumas bibliotecas de C++ que prontas para trabalhar com a placa de vídeo,
intermediada pelo Direct X 11.
O computador pode ter vários aceleradores para cálculos
matemáticos. O WARM é um acelerador emulado criado pela Microsoft. A placa de
vídeo é outro. Como a placa de vídeo possui centenas de núcleos, o desempenho
para cálculos paralelos é notavelmente maior do que o desempenho da CPU.
Em C++ escreve-se códigos com algumas alterações indicando
que cálculos devem ser movidos para ser calculados na placa de vídeo e quais
não vão. Existem códigos que facilitam esta sincronização.
O exemplo deste artigo é um algoritmo que realiza a
multiplicação de matrizes quadradas com diferentes tamanhos. Um temporizador
fica ligado enquanto a execução ocorre. Após isto tem-se o tempo necessário
para execução direta na CPU, para execução direta na GPU.
Configuração do computador(CPU)
Este exemplo foi executado num notebook acer Intel Core i3
com 6 GB de memória RAM, rodando o Windows 8. Mais detalhes estão disponíveis a
seguir:
Time of this report
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01/10/2013, 15:09:33
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Operating System
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Windows 8 Enterprise 64-bit (6.2, Build 9200)
(9200.win8_gdr.130531-1504)
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Language
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Portuguese (Regional Setting: Portuguese)
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System Manufacturer
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Acer
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System Model
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Aspire E1-471
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BIOS
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InsydeH2O Version 03.72.02V1.24
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Processor
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Intel(R) Core(TM) i3-2328M CPU @ 2.20GHz (4 CPUs), ~2.2GHz
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Memory
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6144MB RAM
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Available OS Memory
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5980MB RAM
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Page File
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4703MB used, 2236MB available
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DirectX Version
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DirectX 11
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System DPI Setting
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96 DPI (100 percent)
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DxDiag Version
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6.02.9200.16384 64bit Unicode
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Configuração da Placa gráfica (GPU)
A Placa de vídeo utilizada para o cálculo é uma Intel(R) HD
Graphics 3000, onboard, comum de vários notebooks atuais do mercado. Para mais
detalhes veja a seguir:
Card name
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Intel(R) HD Graphics 3000
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Manufacturer
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Intel Corporation
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Chip type
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Intel(R) HD Graphics Family
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DAC type
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Internal
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Device Type
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Full Device
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Display Memory
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1760 MB
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Dedicated Memory
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128 MB
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Shared Memory
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1632 MB
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Current Mode
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1366 x 768 (32 bit) (60Hz)
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Monitor Name
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Monitor Genérico PnP
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Monitor Model
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Unknown
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Monitor Id
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AUO183C
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Native Mode
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1366 x 768(p) (60.098Hz)
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Output Type
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Internal
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Driver File Version
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9.17.0010.2932 (English)
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Driver Version
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9.17.10.2932
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Graphics Preemption
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DMA
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Compute Preemption
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DMA
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Driver Attributes
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Final Retail
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Driver Date/Size
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12/14/2012 02:42:34, 12615680 bytes
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D3D9 Overlay
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Supported
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DXVA-HD
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Supported
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DDraw Status
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Enabled
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D3D Status
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Enabled
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AGP Status
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Enabled
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Algorítmo
O algoritmo foi construído com base em exemplos disponíveis gratuitamente
na internet e com base na minha experiência.
Multiplicação de matriz na CPU
Um método chamado multiply_matrix_cpu é o responsável por realizar a multiplicação de matrizes na CPU. |
| Multiplicação de Matrizes pela CPU |
Multiplicação de Matriz na GPU
Um método chamado multiply_matrix_gpu
é o responsável por realizar a multiplicação de matrizes na GPU.
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| Multiplicação de Matrizes pela GPU |
Método Principal
No método principal um temporizador é ligado antes e depois
de cada execução. Foram separadas 3 execuções, uma para cada tipo: CPU e GPU. Na tela da aplicação o tempo corrido fica
disponível.
Tempo de execução
A tabela a seguir é uma amostra de tempo em segundos para a
execução.
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| Tabela comparativa para multiplicação de matrizes na CPU e na GPU |
O gráfico valoriza a diferença de tempo de execução entre a
CPU e a GPU. A execução na GPU mostra um desempenho mais acentuado quando
comparada a CPU na matriz de 1024x1024 com a diferença de 12,1s entre a CPU e a GPU.
A execução tradicional da CPU mostrou-se o pior cenário. Chegando
a 13940s (3,8 horas) para multiplicar uma matriz de 8192x8192 contra 9981,02s (2,7 horas) da GPU.
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| Gráfico comparativo para multiplicação de matrizes na CPU e na GPU |
Conclusão
A utilização do C++ AMP para multiplicação de matrizes
quadradas garante uma eficiência de até 1.1 hora para amostras grandes como 8192x8192, que é computado em quase 4 horas na CPU e em quase 3 horas na GPU.
Este exemplo mostra com clareza que a GPU possui considerável superioridade à CPU para realização de cálculos matemáticos.
