cuda - 为什么cuFFT这么慢？

Question

我希望在 Intel CPU 上使用 FFTW 和 OpenMP 来加速计算许多 FFT 的计算机视觉应用程序。但是，对于各种 FFT 问题大小，我发现 cuFFT 比使用 OpenMP 的 FFTW 慢。

在下面的实验和讨论中，我发现 cuFFT 比批处理 2D FFT 的 FFTW 慢。 为什么 cuFFT 这么慢，我能做些什么让 cuFFT 运行得更快？

实验 ( code download )

我们的 computer vision application需要在一堆大小为 256x256 的小平面上进行前向 FFT。我在 HOG 上运行 FFT深度为 32 的特征，因此我使用批处理模式对每个函数调用执行 32 个 FFT。通常，我执行大约 8 个大小为 256x256 的 FFT 函数调用，批处理大小为 32。

FFTW + OpenMP
以下代码在中执行16.0 毫秒 在 Intel i7-2600 8-core CPU 上.

int depth = 32; int nRows = 256; int nCols = 256; int nIter = 8;
int n[2] = {nRows, nCols};

//if nCols is even, cols_padded = (nCols+2). if nCols is odd, cols_padded = (nCols+1)
int cols_padded = 2*(nCols/2 + 1); //allocate this width, but tell FFTW that it's nCols width
int inembed[2] = {nRows, 2*(nCols/2 + 1)};
int onembed[2] = {nRows, (nCols/2 + 1)}; //default -- equivalent ot onembed=NULL

float* h_in = (float*)malloc(sizeof(float)*nRows*cols_padded*depth);
memset(h_in, 0, sizeof(float)*nRows*cols_padded*depth);
fftwf_complex* h_freq = reinterpret_cast<fftwf_complex*>(h_in); //in-place version

fftwf_plan forwardPlan = fftwf_plan_many_dft_r2c(2, //rank
                                                 n, //dims -- this doesn't include zero-padding
                                                 depth, //howmany
                                                 h_in, //in
                                                 inembed, //inembed
                                                 depth, //istride
                                                 1, //idist
                                                 h_freq, //out
                                                 onembed, //onembed
                                                 depth, //ostride
                                                 1, //odist
                                                 FFTW_PATIENT /*flags*/);
double start = read_timer();
#pragma omp parallel for
for(int i=0; i<nIter; i++){
    fftwf_execute_dft_r2c(forwardPlan, h_in, h_freq);
}
double responseTime = read_timer() - start;
printf("did %d FFT calls in %f ms \n", nIter, responseTime);

cuFFT
以下代码在 中执行21.7ms 在顶级 NVIDIA K20 GPU .请注意，即使我使用流， cuFFT does not run multiple FFTs concurrently .

int depth = 32; int nRows = 256; int nCols = 256; int nIter = 8;
int n[2] = {nRows, nCols};

int cols_padded = 2*(nCols/2 + 1); //allocate this width, but tell FFTW that it's nCols width
int inembed[2] = {nRows, 2*(nCols/2 + 1)};
int onembed[2] = {nRows, (nCols/2 + 1)}; //default -- equivalent ot onembed=NULL in FFTW
cufftHandle forwardPlan;
float* d_in; cufftComplex* d_freq;
CHECK_CUFFT(cufftPlanMany(&forwardPlan,
              2, //rank
              n, //dimensions = {nRows, nCols}
              inembed, //inembed
              depth, //istride
              1, //idist
              onembed, //onembed
              depth, //ostride
              1, //odist
              CUFFT_R2C, //cufftType
              depth /*batch*/));

CHECK_CUDART(cudaMalloc(&d_in, sizeof(float)*nRows*cols_padded*depth));
d_freq = reinterpret_cast<cufftComplex*>(d_in);

double start = read_timer();
for(int i=0; i<nIter; i++){

    CHECK_CUFFT(cufftExecR2C(forwardPlan, d_in, d_freq));
}
CHECK_CUDART(cudaDeviceSynchronize());
double responseTime = read_timer() - start;
printf("did %d FFT calls in %f ms \n", nIter, responseTime);

其他注意事项

在 GPU 版本中，cudaMemcpy CPU和GPU之间的s是不包括 在我的计算时间。

此处显示的性能数字是多个实验的平均值，其中每个实验有 8 个 FFT 函数调用(总共 10 个实验，因此 80 个 FFT 函数调用)。

我尝试了许多问题大小(例如 128x128、256x256、512x512、1024x1024)，深度都为 32。基于 nvvp分析器中，某些尺寸(如 1024x1024)能够使 GPU 完全饱和。但是，对于所有这些大小，CPU FFTW+OpenMP 比 cuFFT 快。

Answer 1

问题可能已经过时，尽管这里有一个可能的解释(对于 cuFFT 的缓慢)。

为 cufftPlanMany 构建数据时，数据排列在GPU上不是很好。事实上，使用 32 的 istride 和 ostride 意味着没有数据读取被合并。见 here有关读取模式的详细信息

input[b * idist + (x * inembed[1] + y) * istride]
output[b * odist + (x * onembed[1] + y) * ostride]

在这种情况下，如果 i/ostride 为 32，则不太可能合并/优化。 (确实 b 是批号)。以下是我应用的更改:

    CHECK_CUFFT(cufftPlanMany(&forwardPlan,
              2, //rank
              n, //dimensions = {nRows, nCols}
              inembed, //inembed
              1,  // WAS: depth, //istride
              nRows*cols_padded, // WAS: 1, //idist
              onembed, //onembed
              1, // WAS: depth, //ostride
              nRows*cols_padded, // WAS:1, //odist
              CUFFT_R2C, //cufftType
              depth /*batch*/));

运行此程序，由于非法内存访问，我输入了未指定的启动失败。您可能想要更改内存分配( cufftComplex 是两个浮点数，您的分配大小需要一个 x2 - 看起来像一个错字)。

// WAS : CHECK_CUDART(cudaMalloc(&d_in, sizeof(float)*nRows*cols_padded*depth)); 
CHECK_CUDART(cudaMalloc(&d_in, sizeof(float)*nRows*cols_padded*depth*2)); 

以这种方式运行时，我的卡上的性能得到了 x8 的提升。