GPU에서 비교가 왜 그렇게 비쌉니까?

충돌 감지 클래스의 성능을 향상시키는 동안 gpu에서 보낸 시간의 ~ 80 %가 루프를 통과 해야하는 버킷의 경계를 파악하려는 경우 if / else 조건에 소비되는 것으로 나타났습니다.

더 정확하게:

1. 각 스레드는 ID를 얻습니다.이 ID로 메모리에서 삼각형을 가져옵니다 (각 정수 3 개). 그러면 3만큼 정점을 가져옵니다 (3은 각각 float).

2. 그런 다음 정점을 정수 격자 점 (현재 8x8x8)으로 변환하고 해당 격자의 삼각형 경계로 변환합니다.

3. 3 개의 점을 경계로 변환하기 위해 각 점 중 각 차원의 최소 / 최대를 찾습니다.

내가 사용하는 프로그래밍 언어에 minmax 내장 함수가 누락되었으므로 직접 만들었습니다.

procedure MinMax(a, b, c):
   local min, max

   if a > b:
      max = a
      min = b
   else:
      max = b
      min = a
   if c > max:
      max = c
   else:
      if c < min:
         min = c

   return (min, max)

따라서 평균적으로 2.5 * 3 * 3 = 22.5 비교 여야합니다. 실제 삼각형-모서리 교차 테스트보다 약 많은 시간을 소비합니다 (약 100 * 11-50 지침).

사실, CPU에서 필요한 버킷을 사전 계산하고 (단일 스레드, 벡터화 없음) 버킷 정의와 함께 GPU보기에서 스택하고 GPU가 스레드 당 ~ 4 추가 읽기를 수행하는 것이 시도보다 6 배 빠릅니다. 그 자리에서 경계를 알아낼 수 있습니다. (동적 메쉬를 다루기 때문에 매 실행 전에 재 계산됩니다.)

그렇다면 왜 GPU에서 비교가 그렇게 끔찍한가요?

GPU는 SIMD 아키텍처입니다. SIMD 아키텍처에서는 처리하는 모든 요소에 대해 모든 명령을 실행해야합니다. (이 규칙에는 예외가 있지만 거의 도움이되지 않습니다).

따라서 MinMax일상적으로 모든 호출에서 세 가지 분기 명령어를 모두 가져와야 할뿐만 아니라 (평균 2.5 개만 평가되는 경우에도) 모든 할당 명령문도주기를 사용합니다 (실제로 "실행"되지 않은 경우에도) ).

이 문제를 때때로 스레드 발산 이라고 합니다 . 컴퓨터에 32 개의 SIMD 실행 레인이있는 경우 여전히 단일 페치 장치 만 갖습니다. 여기에서 "스레드"라는 용어는 기본적으로 "SIMD 실행 레인"을 의미합니다. 따라서 내부적으로 각 SIMD 실행 레인에는 "I 'm enabled / disabled"비트가 있으며 지점은 실제로 해당 비트를 조작합니다. 단, 모든 SIMD 레인이 비활성화되는 시점에서는 페치 장치가 일반적으로 "else"절로 바로 이동합니다.

따라서 코드에서 모든 SIMD 실행 레인은 다음을 수행합니다.

compare (a > b)
assign (max = a if a>b)
assign (min = b if a>b)
assign (max = b if not(a>b))
assign (min = a if not(a>b))
compare (c > max)
assign (max = c if c>max)
compare (c < min if not(c>max))
assign (min = c if not(c>max) and c<min)

일부 GPU의 경우 GPU가 자체적으로 수행하는 경우 조건부에서 예측으로의 변환이 느려질 수 있습니다. @ PaulA.Clayton이 지적한 것처럼 프로그래밍 언어 및 아키텍처에 조건부 조건부 이동 작업 (특히 형식 중 하나 if (c) x = y else x = z)이있는 경우 더 잘 수행 할 수 있습니다. (그러나 아마별로 좋지는 않습니다).

또한, 상기 배치 c < min조건 내측 else의 것은 c > max불필요하다. 그것은 확실히 당신을 아무것도 저장하지 않으며 (GPU가 자동으로 예측으로 변환해야한다는 사실을 감안할 때) 실제로 두 개의 다른 조건에 중첩되어 아프게 될 수 있습니다.