一道簡單面試題引出的優化方法討論

我們再來回顧下問題

在乙個記憶體檔案中找出所有以 windows換行符（\r\n）結尾的行首指標，並儲存在陣列中，結果不要求有序

方法六 simt

將樸素演算法移植到cuda上

static

const size_t block_size = 128;
__global__ void foo(const
char *array, size_t *tokens, int *token_index)
else
__syncthreads();
if (s_array[threadidx.x] == '\r' && s_array[threadidx.x + 1] == '\n')
}void tokenize(const
char *buffer, size_t buffer_size, size_t *tokens, size_t token_size)

將方法二移植到cuda上

static

const size_t block_size = 128;
__global__ void foo(const
char *array, size_t *tokens, int *token_index)
if (s_array[block_size * 2 - 1] == '\r' && s_array[block_size * 2] == '\n')
}else
}else
if (s_array[s_offset] == '\n')}}
}void tokenize(const
char *buffer, size_t buffer_size, size_t *tokens, size_t token_size)

對方法六進一步優化，增加單個執行緒的計算量，減少執行緒數目

static

const size_t block_size = 128;
static
const size_t segment_size = sizeof(int);
__global__ void foo(const
char *array, size_t *tokens, int *token_index)
}}void tokenize(const
char *buffer, size_t buffer_size, size_t *tokens, size_t token_size)

使用cuda自帶的並行演算法庫thrust來實現

static thrust:

:host_vector h_input;
struct transform
else
}};struct predicate
};void tokenize(const char *buffer, size_t buffer_size, size_t *tokens, size_t token_size)

使用openacc程式設計介面移植樸素演算法

void tokenize(const

char *restrict buffer, size_t buffer_size, size_t *restrict tokens, size_t token_size)
tokens[index] = i + 2;}}
}

使用openacc程式設計介面移植方法二

void tokenize(const char *buffer, size_t buffer_size, size_t *tokens, size_t token_size)

tokens[index] = i + 2;}}
else
if (buffer[i] == '\n')
tokens[index] = i + 1;}}
}if (buffer_size > 1 && (buffer_size & 0x01) == 0x01)
}

cuda的程式使用了特殊的語法，需要使用其自帶的nvcc編譯器，openacc的程式使用了pgc++編譯器

資料：構造1g長的隨機檔案，其中\r和\n出現的概率分別是1/256，總行數16432

用時(ms)

kernel用時(ms)

方法六302

35方法七

28823

方法八281

13方法九

344-

方法十218

-方法十一

200-

注意到tokenize方法的用時並不低，其中主要的耗時**於cpu記憶體與gpu記憶體之間資料的拷貝上，因為我們的例子實在太過簡單，所以記憶體拷貝消耗的時間已經高於計算本身的時間。

為此，我在cuda程式中特地單獨測量了kernel的耗時。

測試機器 cpu：e5-2690 v3 @ 2.60ghz，6核6執行緒，gpu：nvidia tesla k80

編譯器gcc 7.2，nvcc 9.1和pgc++ 17.10編譯選項-o2

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