Skip to main content

Pemrograman Paralel dengan CUDA

Image

CUDA (Compute Unified Device Architecture) adalah suatu skema yang dibuat oleh NVIDIA agar NVIDIA selaku GPU (Graphic Processing Unit) mampu melakukan komputasi tidak hanya untuk pengolahan grafis namun juga untuk tujuan umum. Jadi, dengan CUDA, kita dapat memanfaatkan cukup banyak processor yang dimiliki oleh NVIDIA untuk berbagai perhitungan. GPU yang ada  saat ini seperti ATI pun sudah memiliki banyak processor di dalamnya. Pada ATI, skema yang mereka bangun disebut ATI Stream.

Saat ini pemrograman paralel menjadi sangat penting karena kebutuhan kemampuan komputasi komputer yang terus meningkat seperti kemampuan multitasking dan pengolahan grafis yang andal. Metode saat ini dalam peningkatan peforma komputer juga berbeda dengan masa lampau dimana peningkatan clock dari processor yang diutamakan. Peningkatan clock juga dibatasi oleh kemampuan fisik dari perangkat digital yaitu persoalan daya dan panas. Pada 2005 berbagai industri komputer mulai menawakan komputer dengan beberapa core mulai dari 2, 3, 4, 6, dst. Pada awal perkembangan GPU dengan banyak core, pemanfaatan GPU hanya dapat dilakukan dengan antarmuka seperti OpenGL dan DirectX dimana antarmuka tersebut dikhususkan hanya untuk pengolahan grafis.

Seri-seri terbaru dari NVIDIA saat ini telah mendukung CUDA tepatnya keluaran setelah tahun 2006. Untuk daftar dari seri yang mendukung CUDA dapat dilihat pada http://nvidia.com/cuda. Sebagai tahap awal dalam belajar pemrograman paralel dengan memanfaatkan CUDA sebaiknya menggunakan bahasa pemrograman C atau C++. CUDA C telah menjadi bahasa pemrograman khusus pertama yang dikembangkan oleh suatu perusahaan GPU untuk memfasilitasi general-purpose computing pada GPU. Beberapa hal yang perlu dipersiapkan dalam penggunaan CUDA C untuk membuat suatu aplikasi adalah sebagai berikut.

  • CUDA-enabled graphics processor 
  • NVIDIA device driver
  • CUDA development toolkit
  • Standard C compiler

Kebutuhan seperti toolkit dan driver dapat diunduh di http://developer.nvidia.com/cuda-downloads. CUDA C menyediakan kebutuhan tersebut untuk Windows, Linux, dan Mac. Jika telah memasang CUDA toolkit pada komputer Anda maka akan ada aplikasi compiler yang dapat Anda gunakan yaitu nvcc. Selain itu, jika Anda menggunakan Windows sebaiknya Anda juga memasang Visual Studio untuk kemudahan pembuatan aplikasi dan ada program bernama cl.exe dari Visual Studio yang diperlukan dalam kompilasi.

Hal khusus dalam kode program yang menggunakan CUDA C adalah adanya kernel call. Sebagai contoh adalah cuplikan kode berikut.

#include 
__global__ void kernel( void ) {
}
int main( void ) {
    kernel<<<1>>>();
    printf( "Hello, World!\n" );
    return 0;
}

Penambahan variabel __global__ pada fungsi kernel() berfungsi untuk menunjukkan pada compiler bahwa program tersebut dikompilasi untuk berjalan pada device dan bukan pada host. Selanjutnya kita akan melihat contoh program lagi dimana terdapat bagian pengiriman nilai.

#include 
#include "book.h"
__global__ void add( int a, int b, int *c ) {
    *c = a + b;
}
int main( void ) {
    int c;
    int *dev_c;
    HANDLE_ERROR( cudaMalloc( (void**)&dev_c, sizeof(int) ) );
    add<<<1>>>( 2, 7, dev_c );
    HANDLE_ERROR( cudaMemcpy( &c, dev_c, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost   ) );
    printf( "2 + 7 = %d\n", c );
    cudaFree( dev_c );
    return 0;
}

Variabel dev_c adalah variabel yang akan digunakan untuk menampung nilai yang akan dilewatkan dari host ke device dan setelah itu nilai tersebut akan diambil dari device dan dikirim ke host. Metode pengalokasian memori memanfaatkan fungsi cudaMalloc() yang fungsinya mirip malloc() pada C. Untuk mengambil nilai dari device memanfaakan fungsi cudaMemcpy().

Sekarang bagaimanakah paralel pada GPU? Kita lihat program penjumlahan vektor berikut ini.

#include "../common/book.h"
#define N 10

__global__ void add( int *a, int *b, int *c ) {
 int tid = blockIdx.x; 

 // handle the data at this index
 if (tid < N) {
  c[tid] = a[tid] + b[tid]; 
 }
}

int main( void ) { 
int a[N], b[N], c[N]; 
int *dev_a, *dev_b, *dev_c; 

// allocate the memory on the GPU 
HANDLE_ERROR( cudaMalloc( (void**)&dev_a, N * sizeof(int) ) ); 
HANDLE_ERROR( cudaMalloc( (void**)&dev_b, N * sizeof(int) ) );
HANDLE_ERROR( cudaMalloc( (void**)&dev_c, N * sizeof(int) ) ); 

// fill the arrays 'a' and 'b' on the CPU 
for (int i = 0; i < N; i++) { a[i] = -i; b[i] = i * i; } 

// copy the arrays 'a' and 'b' to the GPU 
HANDLE_ERROR( cudaMemcpy( dev_a, a, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice ) ); 
HANDLE_ERROR( cudaMemcpy( dev_b, b, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice ) );

add<<< N,1 >>>( dev_a, dev_b, dev_c );

// copy the array 'c' back from the GPU to the CPU 
HANDLE_ERROR( cudaMemcpy( c, dev_c, N * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost ) ); 

// display the results 
for (int i = 0; i < N; i++) { printf( "%d + %d = %d\n", a[i], b[i], c[i] ); } 

// free the memory allocated on the GPU 
cudaFree( dev_a ); cudaFree( dev_b ); cudaFree( dev_c ); return 0;

Program yang dapat dijadikan paralel adalah program yang digunakan untuk menghasilkan satu nilai dimana nilai keluarannya tersebut tidak dipengaruhi oleh nilai lain dari komputasi dengan fungsi yang sama. Contohnya adalah dalam program penjumlahan vektor ini. Dalam penjumlahan vektor nilai c(0) adalah penjumlahan antara a(0) dan b(0) dan tidak dipengaruhi oleh nilai c(1), c(2), dst.

Pada program ini juga terdapat bagian yang bertuliskan add<<<N,1>>>. Bagian ini menunjukkan bahwa program memanfaatkan N buah thread. Nilai N buah ini diperoleh dari:

N buah block x 1 thread per block

Untuk menentukan jumlah thread yang akan digunakan dapat diatur dengan mengubah kedua nilai tersebut. Fungsi add<<<1,N>>> akan menghasilkan penggunaan jumlah thread yang sama dengan fungsi ini add<<<N,1>>>. Jumlah block dan thread per block tentu saja terbatas dan untuk setiap device akan berbeda jumlahnya. Anda dapat melihatnya menggunakan fungsi properti dari CUDA. Program di atas juga hanya menggunakan 1 thread pada setiap block. Oleh karena itu identifikasi posisi cukup dengan mengambil posisi block yang menjalankan komputasi dengan memanggil variabel blockIdx.x.

Hal lain yang akan menjadi penting dalam pemanfaatan CUDA ada kemampuan untuk merepresentasikan array 2D atau 3D dalam array 1D. Kemampuan ini akan mempermudah kita dalam pembuatan program untuk pengalokasian memori serta pengaturan jumlah thread. Untuk belajar lebih jauh lagi tentang pemrograman paralel dengan CUDA dapat mempelajari berbagai bahan untuk belajar yang disediakan oleh NVIDIA seperti pada http://developer.nvidia.com//suggested-reading dan http://developer.nvidia.com/cuda-training.


Labels:

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

Increase of Malicious Activities and Implementation of reCaptcha

In recent time, I've seen the increase of malicious activities such as login attempts or phishing emails to some accounts I manage. Let me list some of them and the actions taken. SSH Access Attempts This happened on a server that host a Gitlab server. Because of this case, I started to limit the incoming traffic to the server using internal and cloud firewall provided by the cloud provider. I limit the exposed ports, connected network interfaces, and allowed protocols. Phishing Attempts This typically happened through email and messaging platform such as Whatsapp and Facebook Page messaging. The malicious actors tried to share a suspicious link lured as invoice, support ticket, or something else. Malicious links shared Spammy Bot The actors leverage one of public endpoint on my website to send emails. Actually, the emails won't be forwarded anywhere except to my own email so this just full my inbox. This bot is quite active, but I'm still not sure what...
Post a Comment
Read more

Configuring Swap Memory on Ubuntu Using Ansible

If we maintain a Linux machine with a low memory capacity while we are required to run an application with high memory consumption, enabling swap memory is an option. Ansible can be utilized as a helper tool to automate the creation of swap memory. A swap file can be allocated in the available storage of the machine. The swap file then can be assigned as a swap memory. Firstly, we should prepare the inventory file. The following snippet is an example, you must provide your own configuration. [server] 192.168.1.2 [server:vars] ansible_user=root ansible_ssh_private_key_file=~/.ssh/id_rsa Secondly, we need to prepare the task file that contains not only the tasks but also some variables and connection information. For instance, we set /swapfile  as the name of our swap file. We also set the swap memory size to 2GB and the swappiness level to 60. - hosts: server become: true vars: swap_vars: size: 2G swappiness: 60 For simplicity, we only check the...
3 comments
Read more

Deliver SaaS According Twelve-Factor App

If you haven't heard of  the twelve-factor app , it gives us a recommendation or a methodology for developing SaaS or web apps structured into twelve items. The recommendation has some connections with microservice architecture and cloud-native environments which become more popular today. We can learn the details on its website . In this post, we will do a quick review of the twelve points. One Codebase Multiple Deployment We should maintain only one codebase for our application even though the application may be deployed into multiple environments like development, staging, and production. Having multiple codebases will lead to any kinds of complicated issues. Explicitly State Dependencies All the dependencies for running our application should be stated in the project itself. Many programming languages have a kind of file that maintains a list of the dependencies like package.json in Node.js. We should also be aware of the dependencies related to the pla...
2 comments
Read more

Kenshin VS The Assassin

It is an assassin versus assassin.
Post a Comment
Read more

Handling PDF Generation in Web Service

If we are building a website that requires a PDF generation feature, there are several options for implementing it based on the use cases or user requirements. First, we can generate the PDF on the client side using any available client library. It is suitable if the use case is to print out some data that is already available inside certain website components, and we want to maintain the styles of the components in the document. Second, we can do it fully in the back-end using any library available, such as PDF-lib, jsPDF, and so on. This approach is suitable if we want to keep the data processing or any related business functions in the back-end server. This second approach might have disadvantages, such as the difficulty of maintaining the design assets and styles which are already on our website. Third, it is using a hybrid approach, where certain processes are handled on the client side, and some are handled on the back-end. In this post, I want to discuss more about the...
Post a Comment
Read more

Free Cloud Services from UpCloud

Although I typically deploy my development environment or experimental services on UpCloud , I do not always stay updated on its announcements. Recently, I discovered that UpCloud has introduced a new plan called the Essentials plan, which enables certain cloud services to be deployed at no cost. The complimentary services are generally associated with network components or serve as the foundation for other cloud services. This feature is particularly useful when retaining foundational services, such as a load balancer, is necessary, while tearing down all services and reconfiguring the DNS and other application settings each time we temporarily clean up infrastructure to reduce costs is undesirable.  When reviewing the service specifications of the cloud services in the Essentials plan, they appear to be very similar to those in the Development plan. The difference in service levels is unclear, but it could be related to hardware or resource allocation. For instance, the loa...
Post a Comment
Read more