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[Matrix Addition Problem] 1D를 사용하지 않는 이유가 뭔가요?
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강의에서 10,000 x 10,000 행렬의 덧셈을 해결하고자 했고, 이를 2D thread block(32 x 32)으로 풀어내셨습니다.
1D thread block을 사용하지 않는 것에 대한 의문이 들었습니다.
[질문]
1D thread block은 실무에서 잘 쓰이지 않나요?
의문을 가진 이유는 다음과 같습니다.
우선 2D로 설계할 경우, thread block의 dimension을 어떻게 설정하는지에 따라 낭비되는 thread가 달라집니다.
[1 x 1,024] : GridDim(10,000 x 10 x 1), 2,400,000개 낭비
[2 x 512] : GridDim(5,000 x 20 x 1), 2,400,000개 낭비
[4 x 256] : GridDim(2,500 x 40 x 1), 2,400,000개 낭비
[8 x 128] : GridDim(1,250 x 79 x 1), 1,120,000개 낭비
[16 x 64] : GridDim(625 x 157 x 1), 480,000개 낭비
[32 x 32] : GridDim(313 x 313 x 1), 320,256개 낭비
Thread 낭비가 가장 적은 block dimension은 강의에서 소개해주신 [32 x 32] 입니다.
저는 여기서 1D로 설계했을 때, 낭비되는 therad의 개수가 궁금해졌습니다.
[1,024] : GridDim(97,657 x 1 x 1), 768개 낭비
1D로 thread block을 설계했을때, therad 낭비는 768개로 2D로 설계하는 경우와 비교했을때 적지않은 차이라고 생각합니다.
물론 실제로 측정해본 결과(RTX 3090) 약 40 usec 차이로 1D thread block인 경우가 더 빠르긴 했지만 생각보다 큰 차이는 아니었습니다.
양질의 강의를 제공해주셔서 감사합니다!!
답변 1
1
안녕하세요.
2D 행렬를 다룰 때는 되도록 2D layout 으로 접근하게 됩니다.
CPU + RAM 위주로 설명하는 예제들에서는 2D 행렬도 어차피 1D로 주욱 나열되고, 한 row 와 다음 row 사이에 빈 공간이 없다고 보는 경우가 많을 겁니다. 실제로 memory alloc 을 하거나, 2D 행렬의 memory alloc 상황을 봐도, 1D 로 할당 할 때나 별 차이가 없습니다.
CUDA 를 비롯해서, GPU 기반으로 가거나, 병렬 처리를 고려하면, 이제 2D memory 할당 시에, 1개의 row 가 되도록 128 / 256/ 512 / 1024 Byte boundary에 맞추거나 하는 식으로 할당하는 것이 일반적입니다.
thread block 별로 memory 를 access 할 때, 서로 겹치지 않게 하는 것이 전체 performance 에서 훨씬 유리하기 때문에 이런 상황이 생깁니다.
현재는 addition 이라서, 1D layout 이 유리해 보이지만, 뒤에 multiplication 등의 더 복잡한 연산으로 가면, 2D layout 으로 구현하는 것이 훨씬 빨라집니다. 여러가지 이유로, 2D 행렬 이나, 2D image 를 다룰 거나 할 때는, cuda block 도 2D layout 으로 구성하는 것이 일반적입니다.
감사합니다.
이해했습니다.
답변 감사합니다!