Nvidia GPU与Huawei NPU

Mon, 01 Apr 2024 00:00:00 +0000

1. Nvidia GPU

参考文献：

HeKun-NVIDIA. CUDA-Programming-Guide-in-Chinese
\[EB/OL\]
. https://github.com/HeKun-NVIDIA/CUDA-Programming-Guide-in-Chinese.

Nvidia. Nvidia CUDA编程指南
\[M\]
. 1.1. Nvidia, 2008.

1.1 GPU架构

软件层面架构：Nvidia GPU的架构在进行CUDA软件操作时可以抽象为：Thread->Block->Grid三层，通过指定这三个参数可以精确的控制目标运算放在目标的Thread上进行计算。

硬件层面架构：在硬件层可以讲GPU抽象为：SP(Streaming Processor)->SM(Streaming Multiprocessor)->Device三层，基本对应CUDA软件编程层面的Thread->Block->Grid，Nvidia的GPU在指令集上属于是SIMD（Single Instruction Multiple Data）架构，可以实现单条指令在多个数据的并行处理。

集群层面架构：在集群层面，一般按照Host-Device结构划分，其中一个Host可以视作一个由CPU、GPU、内存、硬盘等组成的主机，Device一般特指某一个指定的GPU设备，也就是软件层面的Grid。

图. Nvidia的GPU架构

A. SP / Thread

GPU上每个SP主要由ALU（逻辑控制单元）与FPU（浮点运算单元）组成，可以进行简单的逻辑运算与浮点运算，每个SP在对应软件层面可以操作的一个Thread，也是开发者可以操作的最小单元，用户可以借助CUDA在Thread上实现SPMD（Single Program Multiple Data）操作。

B. MP / Block

多个Thread组成一个Block，同一个Block上的Thread共享同一块内存（Shared Memory），这种方法可以实现同一个Block上并行的Thread可以并行的对同一块内存中的数据进行操作。

在进行CUDA编程时，开发者可以借助一个SM控制多个Block中的Thread进行运算，SM中还包含一些必要的寄存器、共享内存、L1Cache、Scheduler、SPU、LD/ST单元等。

C. Device / Grid

多个Block一起共同组成一个Grid，也就是硬件层面与集群层面的Device，借助该概念可以实现集群中多个GPU之间的数据传输和并行计算。

1.2 GPU编程

Nvidia的GPU上有多个Thread可以并行的完成矩阵运算，例如在进行通用矩阵乘（GEMM，General matrix multiply）时，不同Thread在共享内存中取出对应位置的数据进行计算，并讲结果重新放置在共享内存中以实现GEMM的并行计算。

图. 使用共享内存并行计算矩阵乘

在代码层面的实现过程大致如下：

 // Host层面的矩阵乘，假定矩阵的维度是BLOCK_SIZE的整数倍
 void MatMul(const Matrix A, const Matrix B, Matrix C) {
     // 从显存中加载A和B两个矩阵的数据
     cudaMalloc(..., size);
     cudaMemcpy(..., ..., size, cudaMemcpyHostToDevice);
     // 从设备显存中申请储存乘法运算结果的矩阵C
     cudaMalloc(&d_C.elements, size);
     // 调用内核
     MatMulKernel<<<dimGrid, dimBlock>>>(d_A, d_B, d_C); // <<<dimGrid, dimBlock>>>
     // 从显存中获取计算结果C
     cudaMemcpy(..., ..., size, cudaMemcpyDeviceToHost);
     // 释放显存
     cudaFree(...);
 }
 // 调用MatMul()以实现Kernel层的矩阵乘
 __global__ void MatMulKernel(Matrix A, Matrix B, Matrix C) { // __global__
     // 每个Thread计算矩阵C中的一个元素，并将结果累加到CValue中
     float Cvalue = 0;
     int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
     int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
     for (int e = 0; e < A.width; ++e)
         Cvalue += A.elements[row * A.width + e] * B.elements[e * B.width + col];
     C.elements[row * C.width + col] = Cvalue;
 }

2. Huawei NPU

Huawei的NPU设备Ascend 910B相较于Nvidia的GPU做了一些有针对性的优化，同时由于NPU主要针对神经网络训练与推理，因此其在芯片设计架构上与Nvidia的GPU拥有完全不同的设计思路。

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