Task03 Кудрявцев Федор HSE #130
Conversation
Локальный вывод
C:\Users\koufe\GPGPUTasks2024\cmake-build-debug\sum.exe 1 CPU: 0.158+-0.00416333 s CPU: 632.911 millions/s CPU OMP: 0.0175+-0.0005 s CPU OMP: 5714.29 millions/s OpenCL devices: Device #0: CPU. 13th Gen Intel(R) Core(TM) i7-13700H. Intel(R) Corporation. Total memory: 16003 Mb Device #1: GPU. Intel(R) Iris(R) Xe Graphics. Total memory: 6401 Mb Using device #1: GPU. Intel(R) Iris(R) Xe Graphics. Total memory: 6401 Mb atomic_sum GPU: 0.0103333+-0.000942809 s GPU: 9677.42 millions/s cycle_sum GPU: 0.0258333+-0.000687184 s GPU: 3870.97 millions/s cycle_coalesced_sum GPU: 0.0185+-0.000763763 s GPU: 5405.41 millions/s local_mem_sum GPU: 0.0363333+-0.000942809 s GPU: 2752.29 millions/s tree_sum GPU: 0.0136667+-0.000471405 s GPU: 7317.07 millions/s Вывод Github CI
CPU: 0.032211+-0.00011248 s CPU: 3104.53 millions/s CPU OMP: 0.01[7](https://github.com/GPGPUCourse/GPGPUTasks2024/pull/130/checks#step:9:8)7532+-0.000364107 s CPU OMP: 5632.[8](https://github.com/GPGPUCourse/GPGPUTasks2024/pull/130/checks#step:9:9) millions/s OpenCL devices: Device #0: CPU. AMD EPYC 7763 64-Core Processor . Intel(R) Corporation. Total memory: 15[9](https://github.com/GPGPUCourse/GPGPUTasks2024/pull/130/checks#step:9:10)91 Mb Using device #0: CPU. AMD EPYC 7763 64-Core Processor . Intel(R) Corporation. Total memory: 15991 Mb atomic_sum GPU: 1.47011+-0.000636482 s GPU: 68.0223 millions/s cycle_sum GPU: 1.85374+-0.000738618 s GPU: 53.9449 millions/s cycle_coalesced_sum GPU: 1.5364+-0.00325968 s GPU: 65.0872 millions/s local_mem_sum GPU: 0.037967+-0.000127016 s GPU: 2633.87 millions/s tree_sum GPU: 0.18[10](https://github.com/GPGPUCourse/GPGPUTasks2024/pull/130/checks#step:9:11)19+-0.000599893 s GPU: 552.428 millions/s Локально быстрее всего отработал самый простой вариант с atomic sum, потом вариант с деревом и coalesced. Как и ожидалось вариант с coalesced и tree сильно быстрее простого цикла и локальной памяти. На сервере исполнялось на процессоре и единственный вариант, не просевший по скорости - local_sum. Tree sum сильно хуже local memory, а разница цикла с coalesced и не coalesced сильно меньше |
src/main_sum.cpp
Outdated
| // gpu::Device device = gpu::chooseGPUDevice(argc, argv); | ||
| gpu::Device device = gpu::chooseGPUDevice(argc, argv); | ||
| run(device, "atomic_sum", n, reference_sum, benchmarkingIters, as); | ||
| run(device, "cycle_sum", n, reference_sum, benchmarkingIters, as); |
There was a problem hiding this comment.
В этой и следующей версии один поток выполняет больше работы, сказывается ли это как-то на конфигурации рабочего пространства? (а конфигурация на производительности)
There was a problem hiding this comment.
Да, влияет
Удалось добиться ~x2 производительности
atomic_sum
GPU: 0.013+-0.00355903 s
GPU: 7692.31 millions/s
cycle_sum
GPU: 0.0158333+-0.000687184 s
GPU: 6315.79 millions/s
cycle_coalesced_sum
GPU: 0.00983333+-0.00279384 s
GPU: 10169.5 millions/s
local_mem_sum
GPU: 0.042+-0.0057735 s
GPU: 2380.95 millions/s
tree_sum
GPU: 0.0163333+-0.000942809 s
GPU: 6122.45 millions/s
|
Задача зачтена |
No description provided.