技术背景
GPU的加速技术在深度学习、量子计算领域都已经被广泛的应用。其适用的计算模型是小内存的密集型计算场景,如果计算的模型内存较大,则需要使用到共享内存,这会直接导致巨大的数据交互的运算量,通信开销较大。因为pycuda的出现,也使得我们可以直接在python内直接使用GPU函数,当然也可以直接在python代码中集成一些C++的代码,用于构建GPU计算的函数。有一个专门介绍pycuda使用案例的中文开源代码仓可以简单参考一些实现的示例,但是这里面的示例数量还是比较有限,更多的案例可以直接参考pycuda官方文档。
pycuda环境配置
pycuda的安装环境很大程度上取决约显卡驱动本身是否能够安装成功,除了安装pycuda库本身之外,重点是需要确保如下的指令可以运行成功:
[dechin@dechin-manjaro pycuda]$ nvidia-smiSun Mar 21 20:26:43 2021+-----------------------------------------------------------------------------+| NVIDIA-SMI 455.45.01 Driver Version: 455.45.01 CUDA Version: 11.1 ||-------------------------------+----------------------+----------------------+| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC || Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. || | | MIG M. ||===============================+======================+======================|| 0 GeForce MX250 Off | 00000000:3C:00.0 Off | N/A || N/A 48C P0 N/A / N/A | 0MiB / 2002MiB | 0% Default || | | N/A |+-------------------------------+----------------------+----------------------++-----------------------------------------------------------------------------+| Processes: || GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory || ID ID Usage ||=============================================================================|| No running processes found |+-----------------------------------------------------------------------------+
上述返回的结果是一个没有GPU任务情况下的展示界面,包含有显卡型号、显卡内存等信息。如果存在执行的任务,则显示结果如下案例所示:
[dechin@dechin-manjaro pycuda]$ nvidia-smiSun Mar 21 20:56:04 2021+-----------------------------------------------------------------------------+| NVIDIA-SMI 455.45.01 Driver Version: 455.45.01 CUDA Version: 11.1 ||-------------------------------+----------------------+----------------------+| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC || Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. || | | MIG M. ||===============================+======================+======================|| 0 GeForce MX250 Off | 00000000:3C:00.0 Off | N/A || N/A 47C P0 N/A / N/A | 31MiB / 2002MiB | 0% Default || | | N/A |+-------------------------------+----------------------+----------------------++-----------------------------------------------------------------------------+| Processes: || GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory || ID ID Usage ||=============================================================================|| 0 N/A N/A 18427 C python3 29MiB |+-----------------------------------------------------------------------------+
我们发现这里多了一个pid为18427的python的进程正在使用GPU进行计算。在运算过程中,如果任务未能够执行成功,有可能在内存中遗留一个进程,这需要我们自己手动去释放。最简单粗暴的方法就是:直接使用
kill -9 pid
来杀死残留的进程。我们可以使用pycuda自带的函数接口,也可以自己写C++代码来实现GPU计算的相关功能,当然一般情况下更加推荐使用pycuda自带的函数。以下为一部分已经实现的接口函数,比如
gpuarray
的函数:再比如
cumath
的函数:
使用GPU计算向量指数
对于一个向量的指数而言,其实就是将每一个的向量元素取指数。当然,这与前面一篇关于量子门操作的博客中介绍的矩阵指数略有区别,这点要注意区分。
在下面的示例中,我们对比了
numpy
中实现的指数运算和
pycuda
中实现的指数运算。
# array_exp.pyimport pycuda.autoinitimport pycuda.gpuarray as gaimport pycuda.cumath as gmimport numpy as npimport sysif sys.argv[1] == \'-l\':length = int(sys.argv[2]) # 从命令行获取参数值np.random.seed(1)array = np.random.randn(length).astype(np.float32)array_gpu = ga.to_gpu(array)exp_array = np.exp(array)print (exp_array)exp_array_gpu = gm.exp(array_gpu)gpu_exp_array = exp_array_gpu.get()print (gpu_exp_array)
这里面我们计算一个随机向量的指数,向量的维度
length
是从命令行获取的一个参数,上述代码的执行方式和执行结果如下所示:
[dechin@dechin-manjaro pycuda]$ python3 array_exp.py -l 5[5.0750957 0.5423974 0.58968204 0.34199178 2.3759744 ][5.075096 0.5423974 0.58968204 0.34199178 2.3759747 ]
我们先确保两者计算出来的结果是一致的,这里我们可以观察到,两个计算的结果只保障了7位的有效数字是相等的,这一点在大部分的场景下精度都是有保障的。接下来我们使用
timeit
来统计和对比两者的性能:
# array_exp.pyimport pycuda.autoinitimport pycuda.gpuarray as gaimport pycuda.cumath as gmimport numpy as npimport sysimport timeitif sys.argv[1] == \'-l\':length = int(sys.argv[2])np.random.seed(1)array = np.random.randn(length).astype(np.float32)array_gpu = ga.to_gpu(array)def npexp():exp_array = np.exp(array)def gmexp():exp_array_gpu = gm.exp(array_gpu)# gpu_exp_array = exp_array_gpu.get()if __name__ == \'__main__\':n = 1000t1 = timeit.timeit(\'npexp()\', setup=\'from __main__ import npexp\', number=n)print (t1)t2 = timeit.timeit(\'gmexp()\', setup=\'from __main__ import gmexp\', number=n)print (t2)
这里也顺便介绍一下timeit的使用方法:这个函数的输入分别是:函数名、函数的导入方式、函数的重复次数。这里需要特别说明的是,如果在函数的导入方式中,不使用
__main__
函数进行导入,即使是本文件下的python函数,也是无法被导入成功的。在输入的向量达到一定的规模大小时,我们发现在执行时间上相比于numpy有非常大的优势。当然还有一点需要注意的是,由于我们测试的是计算速度,原本使用了
get()
函数将GPU中计算的结果进行导出,但是这部分其实不应该包含在计算的时间内,因此后来又注释掉了。具体的测试数据如下所示:
[dechin@dechin-manjaro pycuda]$ python3 array_exp.py -l 1000000026.131279743000053.469969915000547
总结概要
使用GPU来进行计算,可以极大程度上的加速我们所需要计算的任务,这得益于GPU强大的自带的并行化技术。pycuda的出现,使得我们不需要手工去写GPU的C或者C++代码也可以调用GPU来进行计算,还提供了众多的python接口可以直接使用。经过测试,本文给出了一些pycuda的基本使用方法示例,以及初步的测试结果,从测试结果中我们进一步明确了pycuda的高性能特性。
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