Optimizing parallel reduction in CUDA 规约优化文档下载

weixin_39820835 2019-09-28 09:00:22
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CUDA中并行规约（Parallel Reduction）的优化
Parallel Reduction是NVIDIA-CUDA自带的例子，也几乎是所有CUDA学习者的的必看算法。在这个算法的优化中，Mark Harris为我们实现了7种不同的优化版本，将Bandwidth几乎提高到了峰值。相信我们通过仔细研读这个过程，一定能对CUDA程序的优化有更加深刻的认识。下面我们来一一细看这几种优化方案，数据和思想均摘录自官方SDK中Samples的算法说明。 Para
[CUDA 学习笔记] Reduce 算子优化
本文同样按照英伟达官方 PPT 文档的优化思路给出一步步优化的 kernel 实现.本文中的 reduce 算子实现, 都采用树形归约的方式, 这种方式更适合 GPU 这种可以大规模并行的情况. 整体 reduce 划分为两个阶段: 首先是对全部数据划分为线程块归分别约成 1 个结果, 然后再对每个线程块归约后的结果地进行同样地归约, 如此递归, 最后可以得到最终的 1 个结果. 如下图所示:因此, 本文的线程块 Reduce 算子的函数可以定义为, 实现对n个数据input按照线程块大小。
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向量化加载：用 int4 一次读 4 个数，减少访存。双缓冲：边加载边计算，隐藏延迟。warp 原语：用 shuffle 指令，线程直接从寄存器拿数据。
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