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| formation:insa2018gpu [2018/11/27 17:14] – [Intégration et exploitation du code PKDGRAV3] equemene | formation:insa2018gpu [2025/05/14 07:38] (Version actuelle) – modification externe 127.0.0.1 |
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| ====== Session pratique du cours sur les GPU ====== | ====== INSA 2018 : session pratique du cours sur les GPU ====== |
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| Session pratique du [[http://www.cbp.ens-lyon.fr/emmanuel.quemener/documents/CoursINSA_GPU_181112.pdf|cours du 12/11/2018]] réalisé par Emmanuel Quémener. | Cette session pratique accompagne le [[http://www.cbp.ens-lyon.fr/emmanuel.quemener/documents/CoursINSA_GPU_181112.pdf|cours du 12/11/2018]] réalisé par Emmanuel Quémener. |
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| ===== CQQCOQP : Comment ? Qui ? Quand ? Combien ? Où ? Quoi ? Pourquoi ? ===== | ===== CQQCOQP : Comment ? Qui ? Quand ? Combien ? Où ? Quoi ? Pourquoi ? ===== |
| ==== Exploitations de xGEMM ==== | ==== Exploitations de xGEMM ==== |
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| Le dossier ''bench4gpu/xGEMM'' contient peu de fichiers dont les importants sont : un unique programme source, ''xGEMM.c'', et un fichier de construction, ''Makefile''. C'est ce fichier qui va ''construire'' tous les exécutables d'un coup, à la fois pour les différentes implémentations de BLAS, mais aussi pour les deux précisions **SP** (simple précision sur 32 bits) et **DP** (double précision sur 64 bits). | Le dossier ''bench4gpu/BLAS/xGEMM'' contient peu de fichiers dont les importants sont : un unique programme source, ''xGEMM.c'', et un fichier de construction, ''Makefile''. C'est ce fichier qui va ''construire'' tous les exécutables d'un coup, à la fois pour les différentes implémentations de BLAS, mais aussi pour les deux précisions **SP** (simple précision sur 32 bits) et **DP** (double précision sur 64 bits). |
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| === Le source === | === Le source === |
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| Le programme source ''xGEMM.c'' a été conçu pour être polyvalent pour toute implémentation. Si vous l'éditez, vous réalisez qu'il n'est pas si simple d'avoir un programme qui s'exécute indifféremment quelle que soit la librairie. Même si les appels sont comparables (même nombre d'attributs dans les fonctions), leur nom change de librairie à librairie. Pour n'avoir qu'un seul source, les directives sont largement exploitées. C'est donc le ''Makefile'' qui va permettre de ne compiler que telle ou telle portion du programme source. | Le programme source ''xGEMM.c'' a été conçu pour fonctionner avec n'importe quelle implémentation. Si vous l'éditez, vous réalisez qu'il n'est pas si simple d'avoir un programme qui s'exécute indifféremment quelle que soit la librairie. Même si les appels sont comparables (même nombre d'attributs dans les fonctions), leur nom change de librairie à librairie. Pour n'avoir qu'un seul source, les directives sont largement exploitées. C'est donc le ''Makefile'' qui va permettre de ne compiler que telle ou telle portion du programme source. |
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| <note warning> | <note warning> |
| {{:formation:opencluster2_qpu1024.png?direct&400|}} | {{:formation:opencluster2_qpu1024.png?direct&400|}} |
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| Cette seconde expérience montre de manière assez spectaculaire que les GPU ne montrent leur puissance "que" pour des régimes de parallélisme élevé. Notons aussi que les implémentations sur CPU ont des performances très très disparates. | Cette seconde expérience montre de manière assez spectaculaire que les GPU ne dévoilent leur puissance "que" pour des régimes de parallélisme élevé. Notons aussi que les implémentations sur CPU ont des performances très très disparates. |
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| <note warning> | <note warning> |
| * ''Pi_FP32_MWC_xPU_OpenCL_1_128_1_1_1000000000_Device0_InMetro_opencluster2'' | * ''Pi_FP32_MWC_xPU_OpenCL_1_128_1_1_1000000000_Device0_InMetro_opencluster2'' |
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| Nous ppuvons ensuite exploiter l'outil simple ''gnuplot'' pour afficher nos résultats : | Nous pouvons ensuite exploiter l'outil simple ''gnuplot'' pour afficher nos résultats : |
| <code> | <code> |
| gnuplot | gnuplot |
| La seule manière de retrouver une performance comparable en CUDA est de solliciter le second étage de parallélisme des GPU, les //Threads//. Avec la commande suivante, avec 1024 Threads, nous plafonnons à **198 Gitops** :<code>python PiXPU.py -g CUDA -d 0 -b $((3584*4)) -e $((3584*4)) -f 1024 -l 1024 -r 3 -i 1000000000000</code> | La seule manière de retrouver une performance comparable en CUDA est de solliciter le second étage de parallélisme des GPU, les //Threads//. Avec la commande suivante, avec 1024 Threads, nous plafonnons à **198 Gitops** :<code>python PiXPU.py -g CUDA -d 0 -b $((3584*4)) -e $((3584*4)) -f 1024 -l 1024 -r 3 -i 1000000000000</code> |
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| Et ce n'est pas tout ! La distribtion Debian utilisée intègre par défaut un CUDA version 8. Pour l'intégration d'applications de //Deep Learning//, nous avons été obligé d'intégrer un CUDA version 9. Nous pouvons charger l'environnement pour exploiter cette version avec la commande :<code>module load cuda/9.0</code> | Et ce n'est pas tout ! La distribution Debian utilisée intègre par défaut un CUDA version 8. Pour l'intégration d'applications de //Deep Learning//, nous avons été obligé d'intégrer un CUDA version 9. Nous pouvons charger l'environnement pour exploiter cette version avec la commande :<code>module load cuda/9.0</code> |
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| En relançant le calcul précédent, nous parvenons à **271 Gitops** soit plus que l'implémentation OpenCL. | En relançant le calcul précédent, nous parvenons à **271 Gitops** soit plus que l'implémentation OpenCL. |
| </note> | </note> |
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| En cas de difficultés, appliquez la [[formation:insa2018gpu:insa2018gromacs4stretch|recette de Gromacs pour Debian Stretch]]. | En cas de difficultés, appliquez la [[formation:insa2018gpu:insa2018gromacs4stretch|recette de Gromacs pour Debian Stretch]] ;-) |
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| <note warning>Exercice #26 : Exécutez l'exemple ''1536'' | <note warning>Exercice #26 : Exécutez l'exemple ''1536'' |
| ==== Intégration et exploitation du code PKDGRAV3 ==== | ==== Intégration et exploitation du code PKDGRAV3 ==== |
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| Le code PKDGRAV3 est une logiciel de simulation hydrodynamique à la large couverture médiatique en juin 2017. Présenté comme exploitant massivement les GPU, il est disponible sur [[https://bitbucket.org/dpotter/pkdgrav3/|bitbucket]]. | Le code PKDGRAV3 est un logiciel de simulation hydrodynamique à la large couverture médiatique en juin 2017. Présenté comme exploitant massivement les GPU, il est disponible sur [[https://bitbucket.org/dpotter/pkdgrav3/|bitbucket]]. |
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| Le code source est accessible par ''git'' à l'adresse : https://bitbucket.org/dpotter/pkdgrav3.git | Le code source est accessible par ''git'' à l'adresse : https://bitbucket.org/dpotter/pkdgrav3.git |
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| En cas de difficultés, appliquez la [[formation:insa2018gpu:insa2018pkdgrav4stretch|recette d'un PKDGRAV3 pour Debian Stretch]] ;-) | En cas de difficultés, appliquez la [[formation:insa2018gpu:insa2018pkdgrav4stretch|recette d'un PKDGRAV3 pour Debian Stretch]] ;-) |
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| | ===== Conclusion ===== |
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| | Comme vous l'aurez remarqué au cours de ces Travaux Pratiques, l'exploitation peut être pleine de surprises : une métrologie pertinente ne peut se passer de la connaissance du matériel exploité. |
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| | L'exploitation de "codes métier" vous aura aussi permis d'entrevoir la difficulté d'intégrer et d'exécuter des programmes dans des environnements pourtant bien homogènes : toutes les stations exploitées ont exactement le même système d'exploitation, [[developpement:productions:SIDUS|SIDUS]]. Les "astuces" permettant de simplement pouvoir exécuter les programmes illustraient aussi que, sans expérience, difficile de s'en sortir. |
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| --- //[[emmanuel.quemener@ens-lyon.fr|Emmanuel Quemener]] CC BY-NC-SA 2018/11/26 15:37// | --- //[[emmanuel.quemener@ens-lyon.fr|Emmanuel Quemener]] CC BY-NC-SA 2018/11/26 15:37// |
