简介：随着人工智能（AI）的迅速发展，越来越多的应用需要巨大的GPU计算资源。CUDA是一种并行计算平台和编程模型，由Nvidia推出，可利用GPU的强大处理能力进行加速计算。
CUDA 异步执行模型
对于GPU运算集中的AI应用场景，为了提升系统的性能，最大化地利用GPU资源是一个重要的优化方向。比较常用的方式是尽量将GPU运算转换为异步操作，CPU侧负责任务提交，保证有足够的cuda kernel发送到GPU，GPU按照CUDA Stream流队列中的Kernel顺序执行。只要这中间不存在同步操作，GPU完全可以不用等待，顺序地将所有的kernel执行完，然后再通知CPU。CPU运算和GPU运算是相互独立的协作关系。
以上的模型是一个理想化的状态，听起来合乎逻辑，而且很完美。大致的运行效果如图1。可以看到CPU通过CUDA API已经将Kernel提前准备好，GPU的任务一个接一个。GPU的利用率也比较高。
图1 GPU异步执行的典型场景?
对于一般的性能优化，达到这种状态已经很好了。但如果想进一步的优化就需要知道模型的实际运行情况。随着GPU算力的提升，计算任务的执行时间在慢慢缩小，一个GPU执行单元可能在us或者ms级完成。
通常情况下一个好的AI运算框架或模型应该尽量让GPU Kernel的运算时间长一些，从而使得GPU的性能能够更好地发挥，因为有个事实是：GPU Kernel提交到硬件也是有开销的，虽然这个时间可能只有0.x us。这里的提交不是指的cudaLaunchKernel而是更底层驱动和硬件之间的真正的提交。
如果业务场景中有很多小的us级Kernel要执行，则整个系统的性能会随着短Kernel的比例增加整体性能输出越来越差，GPU资源并不能充分利用起来。?
CUDA Graph 性能优化效果
CUDA Graph可以通过Capture或Create的方式将多个Kernel组合在一起生成一个Graph，与Kernel融合不同，在Graph内部仍然是多个Kernel的形式存在，但提交操作只需要一次，如果可以将尽量多的Kernel组合在一起，那么理论上可以节约很多Kernel提交的开销。
但CUDA Graph也有其自身的限制，它的设计思路是将多个任务单元作为一个快照进行组合，也就意味着这个快照的参数和结构组成是固定的，不能变换，同时实例化这个快照是比较耗时的，但如果这个快照被反复执行（replay）的次数足够多，实例化快照的时间是可以忽略的。
以一个简单的Kernel为例介绍CUDA Graph是如何影响性能输出的。这里需要自己开发构造一个Kernel：可以根据运算复杂度调整执行时间，但在运行过程中没有Host与Device侧的数据交互。
以下分析均基于这个自定义Kernel进行。通过对比CUDA Graph优化前后的性能数据（图2）可以看到CUDA Graph对于执行时间越小的Kernel性能提升越明显，原因是Kernel提交的开销占比会更大（假设单次提交的开销是固定的，接下来会证明这一假设）。
图 不同执行时间kernel CUDA Graph优化后性能提升对照表?
CUDA Graph 性能优化原理
为什么Kernel的提交会有系统开销并最终影响到GPU卡的性能输出？
从图1的GPU异步执行逻辑来看，GPU完全可以按照CUDA Stream的队列顺序自己控制Kernel的执行节奏，只要队列中的任务足够，就能输出最大的性能。
Kernel提交的开销究竟在哪里？
图3 可以有一个侧面的解释。在Kernel的执行过程中是有持续的双向数据流量的。而且这个流量和Kernel的执行时间是成反比的。这是个很重要的信息，因为Kernel执行过程中是没有运算数据流量的，HostToDevice的流量就是CPU侧Kernel提交产生的，DeviceToHost的流量就是GPU执行完Kernel需要和Host交互产生的。而且这个流量是和Kernel的提交频率有关，和Kernel本身并没有关系。
图 不同执行时间kernel对应的GPU流量对照表?
进一步研究Kernel提交究竟会有多大的数据流量，图4 做了一个展示，单次Kernel的提交产生数据流量大约在1KB，GPU执行与Host同步的数据量大约在0.22KB，而且从统计结果看与Kernel的大小无关。这也可以证明前面的假设：Kernel的提交开销总体上是固定的。
图4. 不同Kernel单次提交产生的数据流量对照表
CUDA Graph引入分析总结：
? cuda kernel在执行时存在确定的Host和Device侧交互
? 交互的频率或流量与cuda kernel的提交频率有关，与cuda kernel大小无关
? CUDA Graph通过组合Kernel的方式可以将Kernel提交频率大幅降低，提高GPU的性能输出，但对于执行时间长的Kernel性能优化不明显。
? 对于Host与Device端延时明显的场景，这种优化都是有益的。因为这个Kernel的提交开销本质上就是H2D 延时的开销，延时越小Kernel提交的效率就越高。
? 对于物理机为了能够得到极致的性能可以尽量减少中间PCIe Switch的级数，因为每一级的switch引入RTT延时大约在0.3us，我们目前使用的GPU Box机型普遍有2级Switch，引入RTT延时在0.6us。如果是采用gn7i的机型，GPU卡直连PCIe Root Complex，这0.6us是完全没有的，性能表现在小Kernel占比较高的场景中会更优越。
![[译][AI OpenAI-doc] 延迟优化](https://ucc.alicdn.com/tbo73ymmu5nmu_20240513_802c2d330d8f44d1bed5bdb43be55cba.png?x-oss-process=image/resize,h_160,m_lfit)