gtc on demand | nvidia gtc digital - プログラムがうまく ......2013-07-30 gtc japan 2013 @...

プログラムがうまく動かない！ ―CUDA のバグの見つけ方―

北岡伸也

2013-07-30 1 GTC Japan 2013 @ Tokyo Midtown Hall & Conference

Agenda - 1 of 3 • デバッグのノウハウを紹介します。

• 商用ソフトウェア開発での実例をとりあげます。 – Particleworks の K20 対応

• (注) 今回は触れません – NVIDIA Parallel Nsight

– CUDA-GDB

– CUDA-MEMCHECK

– Etc.

2013-07-30 GTC Japan 2013 @ Tokyo Midtown Hall & Conference 2

Agenda - 2 of 3 • Particleworks - 商用流体解析ソフトウェア

– プロメテックソフトウェア株式会社で開発している製品

– v4.5 から CUDA 5.0 & Tesla K20 に対応 – Fundamental Algorithms

• MPS method - Moving Particle Simulation (Semi-implicit)

• DEM - Distinct Element Method

• Solver on GPUs – コード行数: ~150,000

– カーネル数:

Agenda - 3 of 3 • デバッグに役立ったこと

1. 詳細な実行ログを出力できるようにしておこう

• 意外と役立つ

2. CUDA カーネルに対応した HOST コードを用意しよう

• 単体テストができるように

3. HOST コードに置き換えて実行できるようにしておこう

• 結合テストができるように

4. HOST と DEVICE の計算結果を比較できるようにしておこう • 単体テストと結合テストの両方で

5. CUDA のしくみに詳しくなろう


Particleworks


Company Information ■会社名プロメテック・ソフトウェア株式会社

2004年10月29日 ■設立年月日

201,610千円 ■資本金

■主要株主株式会社構造計画研究所

三菱 UFJ キャピタル株式会社

大和企業投資株式会社

SMBC ベンチャーキャピタル株式会社

安田企業投資株式会社

りそなキャピタル株式会社

プロメテック・ソフトウェア協力研究者持株会

プロメテック・ソフトウェア従業員持株会

■役員岡本伸一藤澤智光越塚誠一

角家強志島田憲成花田孔明


Access


■所在地〒113-0033 東京都文京区本郷 7-3-1

東京大学アントレプレナープラザ 3 階

■URL http://www.prometech.co.jp/

Timeline


CUDA Toolkit v5.0

Particleworks v4.5

Tesla K20

2012-10

2013-02

2012-11

2012-12

2013-01

Tesla K20 Early Access Program

作業期間 (約2ヶ月)

NVIDIA Manufacturing Day 2013

K20c

Tasks • Software Testing

– すべての例題 (Particleworks に付録)

– いくつかの顧客事例

• Performance Measurements – いくつかの例題

– いくつかの顧客事例

• Performance Tunings

• (Software Debugs)


dam-break

gearbox

Development Environment (Windows) • Redmine

– Project Management

• Subversion (+ Git) – Version Control System

• Microsoft Visual Studio 2010 (+ CUDA 5.0) – IDE; Integrated Development Environment

• Google Test – Testing Framework

• Jenkins – CI; Continuous Integration


Performance Turnings for Kepler • Read Only Cache Memory

• Warp Shuffle Operations

• Grid and Block size Optimization


cf. NVIDIA Manufacturing Day 2013, Particleworks

Case 1 Case 2 Case 3 Case 4 Case 5

# of Particles 807,885 344,633 366,210 295,113 861,042

Pressure (Implicit) x x x x x

Viscosity (Implicit) x x

Surface Tension x x

Turbulence x

DEM x

Performance Gain 1.44 1.57 1.43 1.45 1.49

1.47x (C2075 / K20c)

Status • 動作確認済み

– GeForce GTX 640 (K10)

– Early Access Program (K20)

• すぐにテストをパスできるだろう……


あれっ？


Logs

• 実行ログをチェック – どういう状況で停止しているか確認できる

• printf debug

• Logger – 出力の詳細度を変更できるようにしておく

• 変数のウォッチ

• コールツリー



Bugs • 特定のテストケースで解析が発散する

– しかも Tesla K20c で実行したときだけ

• クーラン条件を満たせなくなり解析が停止する – 安定した解析のための条件

– 粒子の速度が大きくなりすぎること

– どこかのカーネルの計算がおかしい

• 止まるときと止まらないときがある – 粒子数が多い解析 (20 万以上) で止まりやすい

– 並列計算に関するバグ？


CFL condition – Courant-Friedrichs-Lewy


条件を満たしている条件を満たしていない

Time Step: t

Time Step: t+1

衝突すり抜ける

Unit Testing (Tesla K20)


[spmv.cpp]

void hst_spmv(…) { … }

[spmv.cu]

__global__ void spmv_kernel(…) { … } void dev_spmv(…) { spmv_kernel(…); }

[spmv.h]

void hst_spmv(…); void dev_spmv(…);


Integration Testing (Tesla K20) - 1 of 2


hst_spmv( y .get(hst_mode, write_mode), row_ptr.get(hst_mode), col_ind .get(hst_mode), a .get(hst_mode), x .get(hst_mode), n);

メモリバッファを抽象化しておく • HOST と DEVICE を対応付けて管理する • 変更を相互に反映させる • 取得時に変更されていたらコピーする


dev_spmv( y .get(dev_mode, write_mode), row_ptr.get(dev_mode), col_ind .get(dev_mode), a .get(dev_mode), x .get(dev_mode), n);

動作 • 変数はすべて抽象化したバッファ • 取得モードで返す生ポインタのアドレスを変更 • 読み込みモードで取得されたあと異なる取得モードでとりだされたら cudaMemcpy する

Integration Testing (Tesla K20) - 2 of 2


… Prometech::NeighborSearchGPU::Calculate { Prometech::NeighborSearchGPU::calculate_distribution { pw::ArrayManagerMethod::exchange_distributed_buffer_all { } debug: exchange_distributed_buffer_all : end . @ pw::ArrayManager::exec(2497) } Prometech::NeighborSearchGPU::calculate_particle { pw::ArrayManagerMethod::construct_neighbor_table_large { debug: buffer = particle.collide_hash.int2.1.2 , size = 203334 @ pw::ArrayManagerMethod::set_array(526) debug: buffer = particle.collide_mibb_buf.double3.1.1 , size = 64 @ pw::ArrayManagerMethod::set_array(526) debug: buffer = particle.collide_mabb_buf.double3.1.1 , size = 64 @ pw::ArrayManagerMethod::set_array(526) debug: bbmin = -1.10553 -0.685474 -0.637836 @ pw::ArrayManagerMethod::set_collision_slice(304) debug: bbmax = 1.10555 1.10542 0.637635 @ pw::ArrayManagerMethod::set_collision_slice(305) debug: ngrid = 45 36 26 @ pw::ArrayManagerMethod::set_collision_slice_array(313) debug: buffer = particle.collide_slice_sum.int.1.1 , size = 27 @ pw::ArrayManagerMethod::set_array(526) debug: buffer = particle.collide_slice.int4.1.1 , size = 26 @ pw::ArrayManagerMethod::set_array(526) debug: buffer = particle.collide_slice_offset.int4.1.1 , size = 26 @ pw::ArrayManagerMethod::set_array(526) …

Logger の出力結果:

4. HOST と DEVICE の計算結果を比較できるようにしておこう

3 Bugs 1. Prefix Sum (scan)

2. Sort

3. 粉体計算部: 接触判定 + 摩擦力計算 – 原因不明

– 単体テストはパスする

– HOST も DEVICE も似ている

• 同じようなコード

– 計算結果が化けているようにみえる

• レジスタの値が変


Thrust に置き換え

ところで


NVCC - NVIDIA CUDA Compiler • たまにコンパイラが落ちる

– 複雑なヘッダファイルを読ましていると字句解析でアサーションがでる


…ん？


NVCC has bugs? これまで計算に問題はなかった

– Tesla K20 特有の問題？

Tesla K20 で変わったこと: – Compute Capability が 3.5 になった

– 利用できるレジスタ数が増えた

• バグがあるとしたらここ？

ためしに __launch_bounds__(T, B) を調整してみる…… – T: ブロックあたりの最大スレッド数

– B: マルチプロセッサあたりの最小ブロック数


動いた！


PTX - Parallel Thread eXecution


.visible .entry _Z28dem_collision_pp_calc_... … ) .maxntid 384, 1, 1 .minnctapersm 1 { .reg .pred %p; .reg .s32 %r; .reg .s64 %rd; .reg .f64 %fd; …

変更前: __launch_bounds__(384, 1)

.visible .entry _Z28dem_collision_pp_calc_... … ) .maxntid 1024, 1, 1 .minnctapersm 1 { .reg .pred %p; .reg .s32 %r; .reg .s64 %rd; .reg .f64 %fd; …

変更後: __launch_bounds__(1024, 1)

maxntid 以外はすべて同じ

LLVM - Low Level Virtual Machine

– LLVM を基礎としている

• 独自拡張もできる – CUDA Compiler SDK

• NVVM IR (libNVVM)

• CUDA driver があやしい


CUDA C/C++ front-end

NVVM IR (LLVM IR 互換)

LLVM optimizer

PTX back-end

CUDA C/C++ (*.cu)

PTX (*.ptx)

CUDA binary

CUDA driver (JIT compiler)


Bug Report • 動作確認ができたのでソフトウェアは Fix (1 月末)

• CUDA Registered Developer Program https://developer.nvidia.com/rdp/cuda-registered-developer-program

– CUDA/GPU Bug Reporting https://developer.nvidia.com/rdp/bugs/cudagpu-bug-reporting

– Submissions https://developer.nvidia.com/node/233301/submissions

• NVIDIA 側でも不具合の再現 (2 月末)

• CUDA 5.5 RC の driver で修正 (5 月初)


プログラムがうまく動かない！ ―CUDA のバグの見つけ方―

北岡伸也

2013-07-30 29 GTC Japan 2013 @ Tokyo Midtown Hall & Conference

CUDA driver のバグを見つけました。


Summary • デバッグに役立ったこと


• 意外と役立つ


• 単体テストができるように


• 結合テストができるように

4. HOST と DEVICE の計算結果を比較できるようにしておこう • 単体テストと結合テストの両方で



Event - Simulation Conference 2013


2013-09-12 (木) 10:00 @ 東京コンファレンスセンター・品川

参加費: 無料 (要事前登録)

株式会社日立製作所

株式会社資生堂

積水エンジニアリング株式会社

株式会社キタック

株式会社トプコン

住友重機械工業株式会社

大日本スクリーン製造株式会社

■主催プロメテック・ソフトウェア株式会社日本 GPU コンピューティング有限責任事業組合

NVIDIA Japan 株式会社構造計画研究所株式会社エルザジャパンサイバネットシステム株式会社ほか

■協賛

■基調講演青木素直 (株式会社三菱総合研究所副理事長) 姫野龍太郎 (独立法人理化学研究所情報基盤センター長) 越塚誠一 (東京大学大学院工学系研究科教授)

■パネルディスカッション

メニ―コア新時代！ソフトウェア開発の現場から見えてきた課題と期待

■特別講演／事例講演

http://www.prometech.co.jp/

Job Offer – Product Development Dept. • Researches

– Mathematics

• Linear Algebra

• Mathematical Analysis

– Differential equations

– (Function Approximation)

– Physics

• Incompressible Fluid

– (Non-Newtonian Fluid)

– (Turbulence)

– (Surface tension)

– (Heat conduction/transfer)

• Powder / Rigid Body

– Numeric analysis

• MPS / SPH / DEM

• (LBM / FDM / FEM / BEM)

• Software Developments

– OSs

• Windows

• Linux / (Mac)

– Languages

• C++ (STL, Boost, 11/14)

• CUDA

• Java

• (Python)

– Techniques

• Algorithms & Data Structures

• OOP / (TMP) / Design Patterns

• SIMD (SPMD) / OpenMP / MPI

• (Concurrency Programming)

• HCI (UI / UX)


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