如何确定CUDA的哪些行使用最多的寄存器？

Question

我有一个有点复杂的内核，具有以下统计数据：

ptxas info    : Compiling entry function 'my_kernel' for 'sm_21'
ptxas info    : Function properties for my_kernel
    32 bytes stack frame, 64 bytes spill stores, 40 bytes spill loads
ptxas info    : Used 62 registers, 120 bytes cmem[0], 128 bytes cmem[2], 8 bytes cmem[14], 4 bytes cmem[16]

我不清楚内核的哪一部分在寄存器使用方面是“高水位线”。内核的本质是这样的，即删除常量值的各个部分会导致优化器对后面的部分进行常量折叠，等等（至少看起来是这样，因为当我这样做时得到的数字并没有赚到太多钱）感觉）。

CUDA 分析器同样无济于事 AFAICT，只是告诉我我有寄存器压力。

有没有办法获得有关寄存器使用的更多信息？我更喜欢某种工具，但我也有兴趣了解直接挖掘已编译的二进制文件（如果需要的话）。

编辑：我当然有可能采用这种自下而上的方法（即进行实验性代码更改、检查对寄存器使用的影响等），但我宁愿从自上而下开始，或者至少获得一些关于何处的指导开始自下而上的调查。

Answer 1

您可以通过编译到带注释的 PTX 来感受编译器输出的复杂性，如下所示：

nvcc -ptx -Xopencc="-LIST:source=on" branching.cu

它将发出一个 PTX 汇编程序文件，其中包含原始 C 代码作为注释：

        .entry _Z11branchTest0PfS_S_ (
                .param .u64 __cudaparm__Z11branchTest0PfS_S__a,
                .param .u64 __cudaparm__Z11branchTest0PfS_S__b,
                .param .u64 __cudaparm__Z11branchTest0PfS_S__d)
        {
        .reg .u16 %rh<4>;
        .reg .u32 %r<5>;
        .reg .u64 %rd<10>;
        .reg .f32 %f<5>;
        .loc    16      1       0
 //   1  __global__ void branchTest0(float *a, float *b, float *d)
$LDWbegin__Z11branchTest0PfS_S_:
        .loc    16      7       0
 //   3         unsigned int tidx = threadIdx.x + blockDim.x*blockIdx.x;
 //   4         float aval = a[tidx], bval = b[tidx];
 //   5         float z0 = (aval > bval) ? aval : bval;
 //   6  
 //   7         d[tidx] = z0;
        mov.u16         %rh1, %ctaid.x;
        mov.u16         %rh2, %ntid.x;
        mul.wide.u16    %r1, %rh1, %rh2;
        cvt.u32.u16     %r2, %tid.x;
        add.u32         %r3, %r2, %r1;
        cvt.u64.u32     %rd1, %r3;
        mul.wide.u32    %rd2, %r3, 4;
        ld.param.u64    %rd3, [__cudaparm__Z11branchTest0PfS_S__a];
        add.u64         %rd4, %rd3, %rd2;
        ld.global.f32   %f1, [%rd4+0];
        ld.param.u64    %rd5, [__cudaparm__Z11branchTest0PfS_S__b];
        add.u64         %rd6, %rd5, %rd2;
        ld.global.f32   %f2, [%rd6+0];
        max.f32         %f3, %f1, %f2;
        ld.param.u64    %rd7, [__cudaparm__Z11branchTest0PfS_S__d];
        add.u64         %rd8, %rd7, %rd2;
        st.global.f32   [%rd8+0], %f3;
        .loc    16      8       0
 //   8  }
        exit;
$LDWend__Z11branchTest0PfS_S_:
        } // _Z11branchTest0PfS_S_

请注意，这不会直接告诉您有关寄存器的任何信息用法，因为 PTX 使用静态单赋值，但它向您显示汇编器作为输入给出的内容以及它与原始代码的关系。使用 CUDA 4.0 工具包，您可以将 C 编译为 Fermi 架构的 cubin 文件：

$ nvcc -cubin -arch=sm_20 -Xptxas="-v" branching.cu
ptxas info    : Compiling entry function '_Z11branchTest1PfS_S_' for 'sm_20'
ptxas info    : Function properties for _Z11branchTest1PfS_S_
    0 bytes stack frame, 0 bytes spill stores, 0 bytes spill loads

并使用 cuobjdump 实用程序反汇编汇编器生成的机器代码。

$ cuobjdump -sass branching.cubin 

code for sm_20
    Function : _Z11branchTest0PfS_S_
/*0000*/     /*0x00005de428004404*/     MOV R1, c [0x1] [0x100];
/*0008*/     /*0x94001c042c000000*/     S2R R0, SR_CTAid_X;
/*0010*/     /*0x84009c042c000000*/     S2R R2, SR_Tid_X;
/*0018*/     /*0x10015de218000000*/     MOV32I R5, 0x4;
/*0020*/     /*0x2000dc0320044000*/     IMAD.U32.U32 R3, R0, c [0x0] [0x8], R2;
/*0028*/     /*0x10311c435000c000*/     IMUL.U32.U32.HI R4, R3, 0x4;
/*0030*/     /*0x80319c03200b8000*/     IMAD.U32.U32 R6.CC, R3, R5, c [0x0] [0x20];
/*0038*/     /*0x9041dc4348004000*/     IADD.X R7, R4, c [0x0] [0x24];
/*0040*/     /*0xa0321c03200b8000*/     IMAD.U32.U32 R8.CC, R3, R5, c [0x0] [0x28];
/*0048*/     /*0x00609c8584000000*/     LD.E R2, [R6];
/*0050*/     /*0xb0425c4348004000*/     IADD.X R9, R4, c [0x0] [0x2c];
/*0058*/     /*0xc0329c03200b8000*/     IMAD.U32.U32 R10.CC, R3, R5, c [0x0] [0x30];
/*0060*/     /*0x00801c8584000000*/     LD.E R0, [R8];
/*0068*/     /*0xd042dc4348004000*/     IADD.X R11, R4, c [0x0] [0x34];
/*0070*/     /*0x00201c00081e0000*/     FMNMX R0, R2, R0, !pt;
/*0078*/     /*0x00a01c8594000000*/     ST.E [R10], R0;
/*0080*/     /*0x00001de780000000*/     EXIT;
    ......................................

通常可以从汇编程序追溯到 PTX，并至少粗略地了解“贪婪”代码部分在哪里。话虽如此，管理寄存器压力是目前 CUDA 编程更困难的方面之一。如果/当 NVIDIA 记录他们的设备代码 ELF 格式时，我认为一个合适的代码分析工具对某人来说将是一个很棒的项目。