CUDA矩阵乘法终极优化指南

CUDA矩阵乘法终极优化指南

在CUDA编程中，矩阵乘法是一种常见且计算密集型的任务。为了有效地执行这种计算，我们需要对其进行优化。本文将介绍一些终极优化策略，帮助你提升CUDA矩阵乘法的性能。

1. 使用向量读取指令LDS.128优化Shared Memory访问

Shared Memory是CUDA中一种重要的内存资源，它位于GPU上，为线程块内的线程提供快速、低延迟的访问。为了充分利用Shared Memory，我们可以使用向量读取指令LDS.128。该指令可以一次读取128位（对应float4数据类型）的数据，从而大幅减少访存指令的数量，提升计算访存比。

在使用LDS.128指令时，需要注意将A矩阵存入smemA之前进行一次转置。这是因为矩阵乘法的计算过程中，B矩阵的列会被频繁访问，而A矩阵的行会被频繁访问。通过将A矩阵转置，我们可以使这些访问更加连续，从而进一步提高内存访问效率。

1. 合并访问Shared Memory

在CUDA中，合并访问（Coalesced Access）是一种优化内存访问模式的技术。当多个线程同时访问连续的内存地址时，GPU可以将这些访问合并为一个单一的内存事务，从而减少内存访问延迟。

为了实现合并访问，我们需要将256个线程划分为二维网格，每个线程负责计算一个4x4的结果块。通过将线程划分为二维网格，我们可以确保相邻线程访问的内存地址也是相邻的，从而实现合并访问。

具体地，我们可以使用以下代码实现线程划分和合并访问：

int tx = threadIdx.x % 16;
int ty = threadIdx.x / 16;

然后，我们可以按照以下方式向量读取Shared Memory中的数据：

float4 a0 = smemA[ty * 16 + tx];
float4 a1 = smemA[ty * 16 + (tx + 4)];
float4 a2 = smemA[(ty + 4) * 16 + tx];
float4 a3 = smemA[(ty + 4) * 16 + (tx + 4)];

通过这种方式，我们可以确保相邻线程访问的内存地址是连续的，从而实现合并访问。

1. 了解硬件特性，优化内存访问

不同的GPU硬件具有不同的内存访问特性。了解这些特性并针对性地优化代码是提升CUDA矩阵乘法性能的关键。例如，通过micro benchmark我们可以探测出Turing（Tesla T4）的Global Memory的访存延迟约为300 cycle。因此，在编写CUDA代码时，我们应尽量避免频繁的Global Memory访问，尽量利用Shared Memory进行计算。

总结

CUDA矩阵乘法优化是一个复杂而有趣的话题。通过使用向量读取指令LDS.128优化Shared Memory访问、合并访问Shared Memory以及了解硬件特性并针对性地优化代码，我们可以大幅提升CUDA矩阵乘法的性能。希望本文能够帮助你更好地理解和应用这些优化策略，为你的CUDA编程之路提供有益的指导。