3
Я пытаюсь измерить время выполнения графического процессора и сравнить его с CPU. Я написал функцию simple_add, чтобы добавить все элементы короткого int vector. Ядро код:Мой тест opencl работает не быстрее, чем CPU
global const int * A, global const uint * B, global int* C)
{
///------------------------------------------------
/// Add 16 bits of each
int AA=A[get_global_id(0)];
int BB=B[get_global_id(0)];
int AH=0xFFFF0000 & AA;
int AL=0x0000FFFF & AA;
int BH=0xFFFF0000 & BB;
int BL=0x0000FFFF & BB;
int CL=(AL+BL)&0x0000FFFF;
int CH=(AH+BH)&0xFFFF0000;
C[get_global_id(0)]=CH|CL;
}
Я написал другую версию процессора для выполнения этой функции и после 100 время казни измерили их время выполнения
clock_t before_GPU = clock();
for(int i=0;i<100;i++)
{
queue.enqueueNDRangeKernel(kernel_add,1,
cl::NDRange((size_t)(NumberOfAllElements/4)),cl::NDRange(64));
queue.finish();
}
clock_t after_GPU = clock();
clock_t before_CPU = clock();
for(int i=0;i<100;i++)
AddImagesCPU(A,B,C);
clock_t after_CPU = clock();
результат был ниже после того, как 10 раз вызывая всю функцию измерения :
CPU time: 1359
GPU time: 1372
----------------
CPU time: 1336
GPU time: 1269
----------------
CPU time: 1436
GPU time: 1255
----------------
CPU time: 1304
GPU time: 1266
----------------
CPU time: 1305
GPU time: 1252
----------------
CPU time: 1313
GPU time: 1255
----------------
CPU time: 1313
GPU time: 1253
----------------
CPU time: 1384
GPU time: 1254
----------------
CPU time: 1300
GPU time: 1254
----------------
CPU time: 1322
GPU time: 1254
----------------
Проблема в том, что я действительно ожидал, что GPU будет намного быстрее, чем процессор, но это не так. Я не понимаю, почему скорость моего GPU не намного выше, чем у процессора. Есть ли какие-то проблемы в моих кодах? Вот мои свойства GPU:
-----------------------------------------------------
------------- Selected Platform Properties-------------:
NAME: AMD Accelerated Parallel Processing
EXTENSION: cl_khr_icd cl_amd_event_callback cl_amd_offline_devices cl_khr_d3d10_sharing
VENDOR: Advanced Micro Devices, Inc.
VERSION: OpenCL 1.2 AMD-APP (937.2)
PROFILE: FULL_PROFILE
-----------------------------------------------------
------------- Selected Device Properties-------------:
NAME : ATI RV730
TYPE : 4
VENDOR : Advanced Micro Devices, Inc.
PROFILE : FULL_PROFILE
VERSION : OpenCL 1.0 AMD-APP (937.2)
EXTENSIONS : cl_khr_gl_sharing cl_amd_device_attribute_query cl_khr_d3d10_sharing
MAX_COMPUTE_UNITS : 8
MAX_WORK_GROUP_SIZE : 128
OPENCL_C_VERSION : OpenCL C 1.0
DRIVER_VERSION: CAL 1.4.1734
==========================================================
и просто сравнить это мои спецификации процессоров:
------------- CPU Properties-------------:
NAME : Intel(R) Core(TM) i3-2100 CPU @ 3.10GHz
TYPE : 2
VENDOR : GenuineIntel
PROFILE : FULL_PROFILE
VERSION : OpenCL 1.2 AMD-APP (937.2)
MAX_COMPUTE_UNITS : 4
MAX_WORK_GROUP_SIZE : 1024
OPENCL_C_VERSION : OpenCL C 1.2
DRIVER_VERSION: 2.0 (sse2,avx)
==========================================================
Я также измерил время настенных часов, используя QueryPerformanceCounter и вот результаты:
CPU time: 1304449.6 micro-sec
GPU time: 1401740.82 micro-sec
----------------------
CPU time: 1620076.55 micro-sec
GPU time: 1310317.64 micro-sec
----------------------
CPU time: 1468520.44 micro-sec
GPU time: 1317153.63 micro-sec
----------------------
CPU time: 1304367.29 micro-sec
GPU time: 1251865.14 micro-sec
----------------------
CPU time: 1301589.17 micro-sec
GPU time: 1252889.4 micro-sec
----------------------
CPU time: 1294750.21 micro-sec
GPU time: 1257017.41 micro-sec
----------------------
CPU time: 1297506.93 micro-sec
GPU time: 1252768.9 micro-sec
----------------------
CPU time: 1293511.29 micro-sec
GPU time: 1252019.88 micro-sec
----------------------
CPU time: 1320753.54 micro-sec
GPU time: 1248895.73 micro-sec
----------------------
CPU time: 1296486.95 micro-sec
GPU time: 1255207.91 micro-sec
----------------------
Снова я попробовал профилирование opencl для выполнения.
queue.enqueueNDRangeKernel(kernel_add,1,
cl::NDRange((size_t)(NumberOfAllElements/4)),
cl::NDRange(64),NULL,&ev);
ev.wait();
queue.finish();
time_start=ev.getProfilingInfo<CL_PROFILING_COMMAND_START>();
time_end=ev.getProfilingInfo<CL_PROFILING_COMMAND_END>();
Результаты для одного выполнения времени были более или менее то же самое:
CPU time: 13335.1815 micro-sec
GPU time: 11865.111 micro-sec
----------------------
CPU time: 13884.0235 micro-sec
GPU time: 11663.889 micro-sec
----------------------
CPU time: 19724.7296 micro-sec
GPU time: 14548.222 micro-sec
----------------------
CPU time: 19945.3199 micro-sec
GPU time: 15331.111 micro-sec
----------------------
CPU time: 17973.5055 micro-sec
GPU time: 11641.444 micro-sec
----------------------
CPU time: 12652.6683 micro-sec
GPU time: 11632 micro-sec
----------------------
CPU time: 18875.292 micro-sec
GPU time: 14783.111 micro-sec
----------------------
CPU time: 32782.033 micro-sec
GPU time: 11650.444 micro-sec
----------------------
CPU time: 20462.2257 micro-sec
GPU time: 11647.778 micro-sec
----------------------
CPU time: 14529.6618 micro-sec
GPU time: 11860.112 micro-sec
'clock()' измеряет время процессора вместо часов настенных часов. Он не будет учитываться при работе графического процессора. Время, которое вы измеряете, вероятно, принимается вызовами OpenCL API. Попробуйте 'clock_gettime()' в C или 'std :: chrono :: stable_clock' в C++ вместо этого. Вы не указали блок вашего «процессорного времени». Если это необработанный вывод функции 'clock()' (которую нужно разделить на 'CLOCKS_PER_SEC', чтобы получить количество секунд), 1200 действительно короткий период. – cuihao
См. [Этот ответ] (http://stackoverflow.com/a/29972269/1231073) для измерения времени ядра OpenCL. – sgarizvi
Поскольку я сравнивал два времени выполнения, я думаю, что не важно использовать время процессора или время настенных часов. Тем не менее, я попытался измерить время настенных часов в микросекундах и добавить это измерение. – Afshin