CUDA 5 為 CUDA 工具箱添加了一個強大的新工具： nvprof 。 nvprof 是一個可用于 Linux 、 Windows 和 OS X 的命令行探查器。乍一看， nvprof 似乎只是 NVIDIA Visual Profiler 和 NSight 日蝕版 中圖形分析功能的無 GUI 版本。但是 nvprof 遠不止這些；對我來說， nvprof 是一個輕量級的分析器，它達到了其他工具所不能達到的水平。

使用 nvprof 進行快速檢查

我經(jīng)常想知道我的 CUDA 應(yīng)用程序是否按預期運行。有時這只是一個正常的檢查：應(yīng)用程序是否在 GPU 上運行內(nèi)核？它是否執(zhí)行過多的內(nèi)存復制？通過使用 nvprof ./myApp 運行我的應(yīng)用程序，我可以快速看到它所使用的所有內(nèi)核和內(nèi)存副本的摘要，如下面的示例輸出所示。

    ==9261== Profiling application: ./tHogbomCleanHemi

    ==9261== Profiling result:

    Time(%)      Time     Calls       Avg       Min       Max  Name

     58.73%  737.97ms      1000  737.97us  424.77us  1.1405ms  subtractPSFLoop_kernel(float const *, int, float*, int, int, int, int, int, int, int, float, float)

     38.39%  482.31ms      1001  481.83us  475.74us  492.16us  findPeakLoop_kernel(MaxCandidate*, float const *, int)

      1.87%  23.450ms         2  11.725ms  11.721ms  11.728ms  [CUDA memcpy HtoD]

      1.01%  12.715ms      1002  12.689us  2.1760us  10.502ms  [CUDA memcpy DtoH]

在默認的 摘要模式 中， nvprof 提供了應(yīng)用程序中 GPU 內(nèi)核和內(nèi)存副本的概述。摘要將對同一內(nèi)核的所有調(diào)用組合在一起，顯示每個內(nèi)核的總時間和總應(yīng)用程序時間的百分比。除了摘要模式之外， nvprof 還支持 GPU – 跟蹤和 API 跟蹤模式 ，它可以讓您看到所有內(nèi)核啟動和內(nèi)存副本的完整列表，在 API 跟蹤模式下，還可以看到所有 CUDA API 調(diào)用的完整列表。

下面是一個使用 nvprof --print-gpu-trace 評測在我的電腦上的兩個 GPUs 上運行的 nbody 示例應(yīng)用程序的示例。我們可以看到每個內(nèi)核在哪個 GPU 上運行，以及每次啟動使用的網(wǎng)格維度。當您想驗證 multi- GPU 應(yīng)用程序是否按預期運行時，這非常有用。

nvprof --print-gpu-trace ./nbody --benchmark -numdevices=2 -i=1

...

==4125== Profiling application: ./nbody --benchmark -numdevices=2 -i=1

==4125== Profiling result:

   Start  Duration            Grid Size      Block Size     Regs*    SSMem*    DSMem*      Size  Throughput           Device   Context    Stream  Name

260.78ms     864ns                    -               -         -         -         -        4B  4.6296MB/s   Tesla K20c (0)         2         2  [CUDA memcpy HtoD]

260.79ms     960ns                    -               -         -         -         -        4B  4.1667MB/s  GeForce GTX 680         1         2  [CUDA memcpy HtoD]

260.93ms     896ns                    -               -         -         -         -        4B  4.4643MB/s   Tesla K20c (0)         2         2  [CUDA memcpy HtoD]

260.94ms     672ns                    -               -         -         -         -        4B  5.9524MB/s  GeForce GTX 680         1         2  [CUDA memcpy HtoD]

268.03ms  1.3120us                    -               -         -         -         -        8B  6.0976MB/s   Tesla K20c (0)         2         2  [CUDA memcpy HtoD]

268.04ms     928ns                    -               -         -         -         -        8B  8.6207MB/s  GeForce GTX 680         1         2  [CUDA memcpy HtoD]

268.19ms     864ns                    -               -         -         -         -        8B  9.2593MB/s   Tesla K20c (0)         2         2  [CUDA memcpy HtoD]

268.19ms     800ns                    -               -         -         -         -        8B  10.000MB/s  GeForce GTX 680         1         2  [CUDA memcpy HtoD]

274.59ms  2.2887ms             (52 1 1)       (256 1 1)        36        0B  4.0960KB         -           -   Tesla K20c (0)         2         2  void integrateBodies(vec4::Type*, vec4::Type*, vec4::Type*, unsigned int, unsigned int, float, float, int) [242]

274.67ms  981.47us             (32 1 1)       (256 1 1)        36        0B  4.0960KB         -           -  GeForce GTX 680         1         2  void integrateBodies(vec4::Type*, vec4::Type*, vec4::Type*, unsigned int, unsigned int, float, float, int) [257]

276.94ms  2.3146ms             (52 1 1)       (256 1 1)        36        0B  4.0960KB         -           -   Tesla K20c (0)         2         2  void integrateBodies(vec4::Type*, vec4::Type*, vec4::Type*, unsigned int, unsigned int, float, float, int) [275]

276.99ms  979.36us             (32 1 1)       (256 1 1)        36        0B  4.0960KB         -           -  GeForce GTX 680         1         2  void integrateBodies(vec4::Type*, vec4::Type*, vec4::Type*, unsigned int, unsigned int, float, float, int) [290]



Regs: Number of registers used per CUDA thread.

SSMem: Static shared memory allocated per CUDA block.

DSMem: Dynamic shared memory allocated per CUDA block.

使用nvprofto ProfileAnything

nvprof 知道如何評測運行在 GPUs NVIDIA 上的 CUDA 內(nèi)核，不管它們是用什么語言編寫的（只要它們是使用 CUDA 運行時 API 或驅(qū)動程序 API 啟動的）。這意味著我可以使用 nvprof 來評測 OpenACC 程序（沒有顯式內(nèi)核），甚至可以在內(nèi)部生成 PTX 匯編內(nèi)核的程序。 Mark Ebersole 在他最近關(guān)于 CUDA Python 的 CUDA Cast （ 第十集 ）中展示了一個很好的例子，其中他使用 NumbaPro 編譯器（來自 Continuum Analytics ）及時編譯了一個 Python 函數(shù)，并在 GPU 上并行運行。

在 OpenACC 或 CUDA Python 程序的初始實現(xiàn)過程中，函數(shù)是否在 nvprof 或 GPU 上運行可能并不明顯（尤其是如果您沒有計時）。在 Mark 的例子中，他在 GPU 內(nèi)部運行 Python 解釋器，捕捉應(yīng)用程序的 CUDA 函數(shù)調(diào)用和內(nèi)核啟動的跟蹤，顯示內(nèi)核確實在 GPU 上運行，以及用于將數(shù)據(jù)從 CPU 傳輸?shù)?GPU 的 cudaMemcpy 調(diào)用。這是一個很好的例子，說明了像 nvprof 這樣的輕量級命令行 GPU 探查器的“健全性檢查”功能。

使用nvprof進行遠程分析

有時，您正在部署的系統(tǒng)不是您的桌面系統(tǒng)。例如，如果您使用的是 GPU 集群或云系統(tǒng)，如 Amazon EC2 ，并且您只能通過終端訪問機器。這是 nvprof 的另一個重要用途。只需連接到遠程計算機（例如使用 ssh ，并在 nvprof 下運行應(yīng)用程序。

通過使用 --output-profile 命令行選項，您可以輸出一個數(shù)據(jù)文件，以便以后導入到 nvprof 或 NVIDIA 可視化探查器中。這意味著您可以在遠程計算機上捕獲一個概要文件，然后在可視化分析器中可視化并分析桌面上的結(jié)果（有關(guān)詳細信息，請參見“ 遠程分析 ”）。

nvprof 提供了一個方便的選項（ --analysis-metrics ），用于捕獲 visualprofiler 在其“引導分析”模式下所需的所有 GPU 指標。下面的屏幕截圖顯示了用于確定內(nèi)核瓶頸的可視化分析器。此分析的數(shù)據(jù)是使用下面的命令行捕獲的。

nvprof --analysis-metrics -o  nbody-analysis.nvprof ./nbody --benchmark -numdevices=2 -i=1

非常方便的工具

如果您是命令行工具的粉絲，我想您會喜歡使用 nvprof 。 nvprof 可以做的還有很多，我在這里還沒有提到，比如在 NVIDIA 可視化分析器中收集分析指標。關(guān)于作者

Mark Harris 是 NVIDIA 杰出的工程師，致力于 RAPIDS 。 Mark 擁有超過 20 年的 GPUs 軟件開發(fā)經(jīng)驗，從圖形和游戲到基于物理的模擬，到并行算法和高性能計算。當他還是北卡羅來納大學的博士生時，他意識到了一種新生的趨勢，并為此創(chuàng)造了一個名字： GPGPU （圖形處理單元上的通用計算）。

審核編輯：郭婷