面试题：Fortran并行计算在异构架构上的性能调优

Question

考虑在CPU - GPU异构架构上运行Fortran并行计算程序，针对一个计算密集型的科学计算应用（例如有限元分析），阐述你将如何进行性能调优，包括但不限于代码结构调整、数据传输优化、GPU内核函数编写等方面，详细说明思路和关键技术点。

Answer 1

代码结构调整

1. 任务划分：
   • 将计算任务细粒度划分，确保每个子任务适合在GPU上并行执行。例如，在有限元分析中，每个单元的计算可作为一个独立任务。利用Fortran的DO循环结合OpenMP或MPI等并行框架进行任务分配，同时确保不同任务间数据依赖最小化。
   • 例如，对于大型矩阵运算相关的有限元计算，将矩阵按块划分，每个块的计算作为一个任务，分配到不同的线程或进程（取决于使用的并行模型）。
2. 数据局部性：
   • 调整数据结构，增强数据局部性。尽量让相关数据在内存中连续存储，以减少内存访问的开销。在Fortran中，可以使用SEQUENCE属性确保结构体成员在内存中连续存储。
   • 比如，对于有限元分析中涉及的节点和单元数据，将相关的节点坐标、单元连接关系等数据紧凑地组织在一起，使得在计算时能以高效的内存访问模式读取数据。
3. 消除冗余计算：
   • 仔细分析算法，找出并消除代码中的冗余计算。在Fortran代码中，通过合理使用中间变量和条件判断，避免重复计算相同的表达式。
   • 例如，在有限元计算的迭代过程中，如果某些计算结果在多次迭代中保持不变，可以将其提取出来，只计算一次，而不是每次迭代都重新计算。

数据传输优化

1. 异步数据传输：
   • 使用支持异步数据传输的库（如CUDA中的cudaMemcpyAsync函数），在CPU和GPU之间传输数据。这样可以使数据传输与GPU计算重叠，提高整体性能。
   • 在Fortran代码中，通过调用相应的CUDA Fortran接口函数实现异步数据传输。例如，在将输入数据从CPU内存传输到GPU显存的同时，GPU可以开始执行之前已经加载好数据的计算任务。
2. 数据复用：
   • 减少不必要的数据传输。尽可能在GPU上复用已经传输的数据，避免重复将相同数据在CPU和GPU之间来回传输。
   • 比如，在有限元分析的多次迭代计算中，如果某些常量数据（如材料属性等）在每次迭代中都需要使用，只在初始化时将其传输到GPU显存，后续迭代直接在GPU上使用，而不是每次迭代都重新传输。
3. 优化传输粒度：
   • 合理选择数据传输的粒度。既不能传输过小的数据块导致频繁的数据传输开销，也不能传输过大的数据块导致数据利用率低。
   • 对于有限元分析，根据GPU的显存大小和计算能力，选择合适大小的单元或节点数据块进行传输。例如，如果GPU显存较大且计算能力较强，可以一次性传输较大的数据块，但要确保在计算过程中这些数据能被充分利用。

GPU内核函数编写

1. 并行化策略：
   • 根据计算任务的特点，选择合适的并行化策略。例如，在有限元分析的单元计算中，可以采用基于线程块和线程的并行化方式。每个线程块负责计算一个单元或一组相关单元，每个线程在块内负责部分计算。
   • 在Fortran中使用CUDA Fortran编写内核函数时，通过!$acc parallel loop gang worker vector等指令指定并行化策略。例如，对于计算单元刚度矩阵的循环，可以使用gang表示以线程块为单位并行，worker表示块内线程并行，vector表示向量并行。
2. 内存访问优化：
   • 优化GPU内核函数中的内存访问模式。确保线程以合并的方式访问内存，提高内存带宽利用率。在CUDA Fortran中，通过合理组织数据结构和访问顺序来实现。
   • 比如，对于存储节点坐标的数组，如果线程按顺序访问连续的内存地址，可以大大提高内存访问效率。避免线程访问不连续的内存地址，减少内存访问的冲突。
3. 寄存器使用：
   • 合理使用GPU的寄存器。将频繁使用的变量存储在寄存器中，减少对全局内存的访问次数。在CUDA Fortran内核函数中，编译器会自动将一些局部变量分配到寄存器，但可以通过一些优化提示进一步提高寄存器的使用效率。
   • 例如，在有限元计算中，对于一些中间计算结果且在函数内频繁使用的变量，可以通过!$acc declare register等指令提示编译器将其分配到寄存器。
4. 优化算法实现：
   • 针对GPU的架构特点，优化算法的具体实现。例如，在矩阵运算相关的有限元计算中，可以采用适合GPU并行计算的矩阵乘法算法（如分块矩阵乘法）。
   • 在CUDA Fortran内核函数中，实现优化后的算法，充分利用GPU的并行计算能力。通过合理的线程同步和数据共享，提高算法的执行效率。