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在Imagination GPU上優(yōu)化計算任務(wù)的十大技巧

穎脈Imgtec ? 2025-09-25 09:37 ? 次閱讀
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Imagination「開發(fā)者文檔」網(wǎng)站正式上線,涵蓋了從計算機圖形學基礎(chǔ)到如何充分發(fā)揮Imagination 高能效 PowerVR GPU 架構(gòu)優(yōu)勢的豐富內(nèi)容。網(wǎng)站中不僅增加了針對我們最新架構(gòu)代際和計算任務(wù)的開發(fā)指南,還在現(xiàn)有的 PowerVR 入門、OpenGL ES與Vulkan教程,以及工具手冊等材料中補充了細節(jié)。

在最新更新的「開發(fā)者文檔網(wǎng)站」中,新增了一個全新的章節(jié),向開發(fā)者展示如何在Imagination GPU上高效運行計算任務(wù)并實現(xiàn)最佳性能。

GPU核心在運行計算型工作負載時以高效著稱——尤其是當開發(fā)者能夠針對設(shè)備進行軟件優(yōu)化時。它們的設(shè)計初衷就是處理這類工作負載:同一段代碼需要在大量線程上重復執(zhí)行,操作之間僅在輸入數(shù)據(jù)上有所不同,但依舊嚴格遵循相同的執(zhí)行步驟和指令序列。

雖然這種架構(gòu)和處理模型最初是為加速現(xiàn)代3D圖形而設(shè)計的,但它與當今的AI模型高度契合,特別是在矩陣乘法和卷積等任務(wù)上展現(xiàn)出極高的執(zhí)行效率。

Imagination GPU架構(gòu)由高度可編程的核心組成,這些核心能夠高效并高性能地執(zhí)行通用計算任務(wù)。不同版本的底層架構(gòu),其核心特性會有所差異。所有核心均支持OpenGL ES 3.2、OpenCL 3.0和Vulkan 1.4。

我們最新的「開發(fā)者文檔」為開發(fā)者提供了在基于Imagination架構(gòu)進行開發(fā)時做出正確決策所需的信息——無論其在API和編程語言方面偏好何種方式。結(jié)合我們提供的其他開發(fā)資源(如計算庫和編譯器),開發(fā)者便能夠?qū)崿F(xiàn)高資源利用率、快速性能以及優(yōu)異的能效表現(xiàn)。

以下是在Imagination PowerVR GPU上優(yōu)化計算性能的十大技巧。更多技巧與深入見解,請訪問我們「開發(fā)者文檔」中的Compute Development Recommendations(計算開發(fā)推薦)章節(jié)。


1.為并行而設(shè)計

為了實現(xiàn)系統(tǒng)整體的最佳性能,任務(wù)需要同時在CPU和GPU核心上運行。應(yīng)考慮哪些任務(wù)可以被表達為并行任務(wù)并在GPU上執(zhí)行,從而讓CPU有余力處理其他工作。


2.深入理解GPU架構(gòu)

Imagination GPU中的每個統(tǒng)一著色集群(USC)都能夠獨立執(zhí)行一個完整的工作組。請根據(jù)目標GPU的能力來設(shè)計工作負載,以避免資源利用不足。

3.最小化工作組內(nèi)的分歧

避免使用導致工作組內(nèi)線程走不同執(zhí)行路徑的分支邏輯。分歧會降低SIMD的執(zhí)行效率。


4.優(yōu)化工作組大小

選擇與目標PowerVR核心的原生線程分組相匹配的工作組大小,以確保完全占用并最大化并行執(zhí)行效率。理想值為:Rogue GPU為32,Volcanic GPU為128


5.平衡內(nèi)核執(zhí)行時長

過短的內(nèi)核會因啟動開銷過高而低效;過長的內(nèi)核則可能造成瓶頸。為應(yīng)用找到合適的平衡點至關(guān)重要。


6.提供足夠的數(shù)據(jù)讓GPU保持運轉(zhuǎn)

通常情況下,每個USC超過512個數(shù)據(jù)項的工作集能提供足夠的工作量來維持高利用率和高占用率,更多的數(shù)據(jù)項則能進一步提升效率。


7.避免過度訪問全局內(nèi)存

系統(tǒng)內(nèi)存資源有限,且需在所有資源之間共享。許多應(yīng)用的性能瓶頸正是由此引起,因此這是優(yōu)化的重點。應(yīng)采用緩存策略并盡量減少冗余的讀寫操作。


8.將內(nèi)存訪問集中化

盡可能將內(nèi)存訪問操作集中安排,便于識別和優(yōu)化。通常在內(nèi)核開頭進行讀取、在結(jié)尾進行寫入,能獲得最佳效率。


9.謹慎插入本地內(nèi)存訪問后的屏障

避免在訪問本地或常量內(nèi)存之后立即插入屏障——這樣會阻止編譯器在此期間重排指令,從而掩蓋延遲。


10.針對不同API特性進行優(yōu)化

OpenCL:CPU與GPU共享的內(nèi)存對象應(yīng)使用CL-ALLOC-HOST-PTR標志。

Vulkan:使用USAGE標志來分配內(nèi)存;這需要同步機制,但要注意避免數(shù)據(jù)復制。

OpenGL ES Compute:緩沖區(qū)分配由驅(qū)動半透明管理,并在分配時使用提示;當數(shù)據(jù)頻繁變化時,應(yīng)優(yōu)先使用映射方案(glMapBufferRange),而非顯式上傳(glBufferSubData)。

如果您對在邊緣設(shè)備上運行GPU計算任務(wù)感興趣,可以了解一下Imagination最新的E-Series架構(gòu)。這一新設(shè)計在GPU著色器中深度集成了AI加速器,可同時服務(wù)于圖形、計算及AI工作負載。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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