数值计算+GPU加速算法

1. 背景介绍

由于之前在研究基于pyspark+GPU的实时及离线研究时，GPU的性能（运行时间）并没有得到提升或提升不明显。基于这个原因，该研究只针对基于python写cuda程序的数值计算加速算法（不考虑使用spark的场景），进一步研究对GPU的性能研究及使用场景分析。（之前项目上对GPU研究方面过多，暂时只能推出一点内容）

2. 测试环境

2.1. 硬件

2.2. 软件

3. 测试过程

3.1 测试数据及测试逻辑

（1）测试数据为python程序中自动生成的numpy类型的数组a和b。
 每个数组长度为1亿。
 每个数组长度为10亿。
 每个数组长度为100亿。
（2）测试逻辑为数组间的数值运算。

3.2 测试代码

import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as drv
import numpy as np
from timeit import default_timer as timer

from pycuda.compiler import SourceModule
mod = SourceModule("""
__global__ void func(float *a, float *b, size_t N)
{
  const int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
  if (i >= N)
  {
    return;
  }
  float temp_a = a[i];
  float temp_b = b[i];
  a[i] = (temp_a * 10 + 2 ) * ((temp_b + 2) * 10 - 5 ) * 5;
  // a[i] = a[i] + b[i];
}
""")

func = mod.get_function("func")

def test(N):
    # N = 1024 * 1024 * 90   # float: 4M = 1024 * 1024

    print("N = %d" % N)

    N = np.int32(N)

    a = np.random.randn(N).astype(np.float32)
    b = np.random.randn(N).astype(np.float32)
    # copy a to aa
    aa = np.empty_like(a)
    aa[:] = a
    # GPU run
    nTheads = 256
    nBlocks = int( ( N + nTheads - 1 ) / nTheads )
    start = timer()
    func(
            drv.InOut(a), drv.In(b), N,
            block=( nTheads, 1, 1 ), grid=( nBlocks, 1 ) )
    run_time = timer() - start
    print("gpu run time %f seconds " % run_time)
    # cpu run
    start = timer()
    aa = (aa * 10 + 2 ) * ((b + 2) * 10 - 5 ) * 5
    run_time = timer() - start

    print("cpu run time %f seconds " % run_time)

    # check result
    r = a - aa
    #print( min(r), max(aa) )

def main():
  for n in range(1, 10):
    N = 1024 * 1024 * (n * 10)
    print("------------%d---------------" % n)
    test(N)

if __name__ == '__main__':
main()

4. 算法测试

4.1. CPU 构建

4.1.1. 资源列表

4.1.2. 截图列表

传统硬件概览

4.2. GPU 构建

4.2.1. 资源列表

4.2.2. 截图列表

传统资源概览

GPU硬件概览

4.3. 构建测试总结

CPU情况下：
平均内存：1亿 < 5亿 < 10亿
平均CPU：1亿 = 5亿 = 10亿
峰值磁盘写速率：1亿 ≈ 5亿 ≈ 10亿
峰值磁盘读速率：1亿 = 5亿 = 10亿
时间：1亿 < 5亿 < 10亿

GPU情况下：
平均内存：1亿 = 5亿 = 10亿
平均CPU：1亿 ≈ 5亿 ≈ 10亿
峰值磁盘写速率：1亿 ≈ 5亿≈ 10亿
峰值磁盘读速率：1亿 = 5亿 = 10亿
峰值GPU：1亿 < 5亿 < 10亿
GPU显存：10亿 < 1亿 < 5亿
时间： 1亿 < 5亿 < 10亿
结论

1. 无论是CPU或者GPU同等运行条件下，随着数据量（数据长度）的增加，对于CPU的资源消费基本上保持不变，但是对GPU的利用率一直在提高。
2. GPU运行时间比CPU运行时间快4-5倍。