performance - 如何计算 GPU 程序的加速比？

Question

动机:我的任务是测量 Karp-Flatt metric和 parallel efficiency我的 CUDA C 代码，这需要计算加速。特别是，我需要将所有这些指标绘制为处理器数量的函数 p .

定义: Speedup指并行算法比相应的顺序算法快多少，定义为:



问题:我已经在 中实现了我的算法CUDA C ，并定时获取 Tp .然而，在确定Sp方面仍然存在一些问题。 :

如何观察T1没有从头开始完全重写我的代码？

我可以串行执行 CUDA 代码吗？？？

什么是p当我运行具有不同线程数的不同内核时？

它是指否。线程数或没有。整个运行时使用的处理器数量？

由于这两个数量也会在整个运行时发生变化，它是使用的最大值还是平均值？

我什至如何限制我的代码在处理器子集或更少线程上运行!？

非常感谢。

Answer 1

为了获得合理的加速测量，您需要实际的顺序程序。如果您没有，则需要编写最好的顺序版本，因为将高度调整的并行代码与垃圾串行实现进行比较是不合理的。

您也无法合理地将并行程序的 1 处理器版本与 N 处理器版本进行比较，以获得真正的加速测量。这样的比较告诉你对于同一个程序从 P=1 到 P=N 的加速，但加速曲线的重点是说明为什么构建一个并行程序(这通常更难，而且需要更复杂的硬件 [GPU] 和工具 [OpenCL]) 与使用更广泛可用的硬件和工具编写最佳顺序版本相比更有意义。

换句话说，没有作弊。