Кодирование памяти с произвольным доступом на GPU

Вопрос или проблема

Я пытаюсь закодировать CAM или, проще говоря, словарь, который хранит указатель на данные, доступные по ключу. Я пытаюсь сделать это с помощью GPU, но все попытки оказались неэффективными по сравнению с использованием System.Collections.Generic.Dictionary. Кто-нибудь знает, как реализовать это с помощью CUDA, чтобы получить более высокую производительность, чем с CPU?

Я сравнил миллиард строк из 8 символов с около 1.5 кадрами в секунду на GTX980 – достаточно ли это быстро для вас?

сходство строк -> сделайте это как список блоков, и пробегайте через все шаблоны в целом корпусе/памяти, сопоставляйте в множестве 32-битных блоков и получайте оценку сходства, получая сумму количества единиц, я думаю, это самый быстрый способ. (гпу или цпу)

точное совпадение -> вы получите намного больше, если сделаете точное совпадение, потому что это не требует доступа ко всей памяти при каждом доступе, это приблизительно в корень более оптимально, поместите это в дерево, чтение просто, просто переходите от узла к узлу, но запись – это проблема, вы получите конфликты потоков, если попробуете добавить в дерево дважды в одном и том же месте.

Операции блокировки делают это намного проще, но проще, если читать параллельно и просто не утруждать себя параллелизацией записи, если это не необходимо.

Ответ или решение

Создание адресуемой по содержимому памяти (CAM) или словаря, который хранит указатели на данные и позволяет получить их доступ по ключу, на GPU — это задача, требующая учета множества аспектов работы с CUDA и параллельных вычислений. Давайте разберем, как можно подойти к этой задаче, чтобы добиться высокой производительности и превзойти традиционные решения на CPU, такие как .NET System.Collections.Generic.Dictionary.

Теория

В отличие от обычных словарей, реализация CAM на GPU предполагает массивное параллельное вычисление, которое может серьезно ускорить процесс поиска и доступа к данным. Одной из ключевых особенностей GPU является его архитектура, которая позволяет выполнять тысячи потоков одновременно. Благодаря этому, GPU может эффективно обрабатывать большие объемы данных, если задачи оптимально распределены.

Основной концепцией реализации словаря на GPU является использование хеширования. Для этого каждый поточный блок или ядро GPU может отвечать за обработку определенной части таблицы хешей. Это позволяет распараллеливать процесс вставки, поиска и удаления данных.

Однако стоит помнить, что работа с GPU имеет свои специфические ограничения и сложности. Например, сложной задачей является синхронизация между потоками для предотвращения состояния гонки, что может стать особенно актуальным при операциях записи.

Пример

Вы рассматриваете задачу сопоставления миллиардов строк длиной в восемь символов с использованием GTX 980 при производительности 1,5 fps. Это может быть недостаточно быстро для некоторых приложений, где требуется более высокая скорость. Основной акцент в этом случае следует сделать на оптимизации распределения нагрузки между потоками и минимизации накладных расходов на синхронизацию.

С точки зрения побитового сравнения или хеширования, можно использовать блок-схемы для распараллеливания задачи. К примеру, при использовании XOR-операций для создания хешей или проверки соответствия, можно значительно уменьшить объем передаваемых данных и ускорить вычисления.

Для реализации операций точного соответствия (exact matching) целесообразно использовать деревья поиска, но при этом нужно быть готовым к дополнительной сложности при операциях записи, поскольку они могут вызывать конфликт потоков.

Применение

Теперь перейдем к практической реализации с использованием CUDA. Основная задача — это эффективное использование памяти и корректная организация вычислений:

Инициализация данных: Перед началом работы все данные необходимо подготовить и перенести в память GPU. Важно оптимально распределять данные по потокам и блокам.
Хеширование и поиск: Реализуйте алгоритм хеширования, который будет использовать множество потоков для параллельного поиска ключей. Каждый блок потоков должен отвечать за определенный набор данных, избегая тем самым конфликтов доступа.
Синхронизация потоков: Используйте атомарные операции и примитивы синхронизации CUDA для предотвращения состояния гонки. Например, используйте atomicAdd и другие функции для обеспечения корректной записи данных.
Оптимизация производительности: Непрерывно измеряйте и профилируйте производительность вашего решения. Используйте инструменты CUDA для идентификации узких мест и оптимизации кода, такие как профилирование памяти и вычислительных операций.
Параллелизация чтения и последовательная запись: Для получения наилучших результатов сосредоточьте усилия на параллельном чтении, так как это максимум ускоряет процесс. Параллельная запись потребует дополнительной синхронизации, что может повлиять на производительность.

Таким образом, создавая CAM на GPU, необходимо учитывать баланс между параллельностью и сложностью синхронизации потока. Используйте опыт и знания области GPU-вычислений, чтобы создать систему, которая будет интегрирована и работать на оптимальном уровне.

Заключение

Реализация CAM на GPU дает значительное преимущество при корректном учете архитектуры GPU и особенностей параллельных вычислений. Применение описанных выше техник и методов позволит вам строить более эффективные системы и достигать поставленных целей быстрее, чем при использовании традиционных методов.