比較CPU和GPU中的矩陣計(jì)算

作者：Andrew Zhu 2022-10-24 15:56:55

GPU 計(jì)算與 CPU 相比能夠快多少？在本文中，我將使用 Python 和 PyTorch 線性變換函數(shù)對(duì)其進(jìn)行測(cè)試。

以下是測(cè)試機(jī)配置：

CPU：英特爾 i7 6700k (4c/8t) GPU：RTX 3070 TI（6,144 個(gè) CUDA 核心和 192 個(gè) Tensor 核心）內(nèi)存：32G 操作系統(tǒng)：Windows 10

無(wú)論是cpu和顯卡都是目前常見(jiàn)的配置，并不是頂配（等4090能夠正常發(fā)貨后我們會(huì)給出目前頂配的測(cè)試結(jié)果）?

NVIDIA GPU 術(shù)語(yǔ)解釋

CUDA 是Compute Unified Device Architecture的縮寫。可以使用 CUDA 直接訪問(wèn) NVIDIA GPU 指令集，與專門為構(gòu)建游戲引擎而設(shè)計(jì)的 DirectX 和 OpenGL 不同，CUDA 不需要用戶理解復(fù)雜的圖形編程語(yǔ)言。但是需要說(shuō)明的是CUDA為N卡獨(dú)有，所以這就是為什么A卡對(duì)于深度學(xué)習(xí)不友好的原因之一。

Tensor Cores是加速矩陣乘法過(guò)程的處理單元。

例如，使用 CPU 或 CUDA 將兩個(gè) 4×4 矩陣相乘涉及 64 次乘法和 48 次加法，每個(gè)時(shí)鐘周期一次操作，而Tensor Cores每個(gè)時(shí)鐘周期可以執(zhí)行多個(gè)操作。

上面的圖來(lái)自 Nvidia 官方對(duì) Tensor Cores 進(jìn)行的介紹視頻

CUDA 核心和 Tensor 核心之間有什么關(guān)系？Tensor Cores 內(nèi)置在 CUDA 核心中，當(dāng)滿足某些條件時(shí)，就會(huì)觸發(fā)這些核心的操作。

測(cè)試方法

GPU的計(jì)算速度僅在某些典型場(chǎng)景下比CPU快。在其他的一般情況下，GPU的計(jì)算速度可能比CPU慢!但是CUDA在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中被廣泛使用，因?yàn)樗诓⑿芯仃嚦朔ê图臃ǚ矫嫣貏e出色。

上面的操作就是我們常見(jiàn)的線性操作，公式是這個(gè)

這就是PyTorch的線性函數(shù)torch.nn.Linear的操作。可以通過(guò)以下代碼將2x2矩陣轉(zhuǎn)換為2x3矩陣:

import torch
 in_row,in_f,out_f = 2,2,3
 tensor           = torch.randn(in_row,in_f)
 l_trans           = torch.nn.Linear(in_f,out_f)
 print(l_trans(tensor))

CPU 基線測(cè)試

在測(cè)量 GPU 性能之前，我需要線測(cè)試 CPU 的基準(zhǔn)性能。

為了給讓芯片滿載和延長(zhǎng)運(yùn)行時(shí)間，我增加了in_row、in_f、out_f個(gè)數(shù)，也設(shè)置了循環(huán)操作10000次。

import torch
 import torch.nn
 import timein_row, in_f, out_f = 256, 1024, 2048
 loop_times = 10000

現(xiàn)在，讓我們看看CPU完成10000個(gè)轉(zhuǎn)換需要多少秒:

s       = time.time()
 tensor = torch.randn(in_row, in_f).to('cpu')
 l_trans = torch.nn.Linear(in_f, out_f).to('cpu')
 for _ in range(loop_times):
  
 print('cpu take time:',time.time()-s)
 
 #cpu take time: 55.70971965789795

可以看到cpu花費(fèi)55秒。

GPU計(jì)算

為了讓GPU的CUDA執(zhí)行相同的計(jì)算，我只需將. To (' cpu ')替換為. cuda()。另外，考慮到CUDA中的操作是異步的，我們還需要添加一個(gè)同步語(yǔ)句，以確保在所有CUDA任務(wù)完成后打印使用的時(shí)間。

s       = time.time()
 tensor = torch.randn(in_row, in_f).cuda()
 l_trans = torch.nn.Linear(in_f, out_f).cuda()
 for _ in range(loop_times):
  
 
 torch.cuda.synchronize()
 print('CUDA take time:',time.time()-s)
 
 #CUDA take time: 1.327127456665039

并行運(yùn)算只用了1.3秒，幾乎是CPU運(yùn)行速度的42倍。這就是為什么一個(gè)在CPU上需要幾天訓(xùn)練的模型現(xiàn)在在GPU上只需要幾個(gè)小時(shí)。因?yàn)椴⑿械暮?jiǎn)單計(jì)算式GPU的強(qiáng)項(xiàng)

如何使用Tensor Cores

CUDA已經(jīng)很快了，那么如何啟用RTX 3070Ti的197Tensor Cores?，啟用后是否會(huì)更快呢？在PyTorch中我們需要做的是減少浮點(diǎn)精度從FP32到FP16。，也就是我們說(shuō)的半精度或者叫混合精度

s       = time.time()
 tensor = torch.randn(in_row, in_f).cuda().half()
 layer   = torch.nn.Linear(in_f, out_f).cuda().half()
 for _ in range(loop_times):
  
 torch.cuda.synchronize()
 print('CUDA with tensor cores take time:',time.time()-s)
 
 #CUDA with tensor cores take time:0.5381264686584473

又是2.6倍的提升。

總結(jié)

在本文中，通過(guò)在CPU、GPU CUDA和GPU CUDA +Tensor Cores中調(diào)用PyTorch線性轉(zhuǎn)換函數(shù)來(lái)比較線性轉(zhuǎn)換操作。下面是一個(gè)總結(jié)的結(jié)果:

NVIDIA的CUDA和Tensor Cores確實(shí)大大提高了矩陣乘法的性能。

后面我們會(huì)有兩個(gè)方向的更新

1、介紹一些簡(jiǎn)單的CUDA操作（通過(guò)Numba），這樣可以讓我們了解一些細(xì)節(jié)

2、我們會(huì)在拿到4090后發(fā)布一個(gè)專門針對(duì)深度學(xué)習(xí)的評(píng)測(cè)，這樣可以方便大家購(gòu)買可選擇

責(zé)任編輯：華軒來(lái)源： DeepHub IMBA