[发明专利]针对GPU计算核进行性能统计分析的方法、装置及介质

说明书

本发明实施例公开了一种针对GPU计算核进行性能统计分析的方法、装置及介质；该方法可以包括：根据执行计算任务的调度顺序对被调度的调度单元进行排序；针对排序后的每个被调度的调度单元，将对应的执行时间统计至待分析的GPU中所述调度单元被调度至目标处理核的执行总时间；将所有被调度的目标处理核的执行总时间中的最大值确定为所述待分析的GPU执行所述计算任务所需的总体时间。

技术领域

本发明实施例涉及图形处理器（GPU，Graphics Processing Unit）技术领域，尤其涉及一种针对GPU计算核进行性能统计分析的方法、装置及介质。

背景技术

GPU通常采用单指令多线程（SIMT，Single Instruction Multiple Threads）的方式执行大规模的并行计算，也就是说，每取一条指令（或称计算任务）然后调度多个线程并行执行，其中所有的线程均执行相同的指令列表，而不同的线程各自处理不同数据。

在对GPU进行性能统计过程中，通常需要对GPU性能进行建模。具体来说，通常采用两种方式对GPU的性能进行建模：其一是仿真建模，比如使用软件模拟构建GPU的仿真模型，并根据仿真模型进行真实的执行过程以获取GPU真实性能数据；其二是分析建模，比如通过构建一定的映射函数（也可称之为分析模型）分析处理GPU的输入，从而计算得出相应性能结果。

目前常规采用分析建模方式对GPU进行性能统计分析的方案，均只解决了每个线程执行时间的统计，而对于所有线程执行的总体时间均采用各线程执行时间的简单相加，也就是说，目前常规方案对于GPU执行计算任务的总体时间属于串行相加，无法适配GPU本身并行执行的特点，由此会造成最终统计所得到的GPU执行计算任务的总体时间与真实值之间的误差较大。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例期望提供一种针对GPU计算核进行性能统计分析的方法、装置及介质；能够更加准确地统计出GPU中所有并行线程执行计算任务的总时间，提高针对GPU计算核进行性能统计分析的准确度。

本发明实施例的技术方案是这样实现的：

第一方面，本发明实施例提供了一种针对GPU计算核进行性能统计分析的方法，所述方法包括：

根据执行计算任务的调度顺序对被调度的调度单元进行排序；

针对排序后的每个被调度的调度单元，将对应的执行时间统计至待分析的GPU中所述调度单元被调度至目标处理核的执行总时间；

将所有被调度的目标处理核的执行总时间中的最大值确定为所述待分析的GPU执行所述计算任务所需的总体时间。

第二方面，本发明实施例提供了一种针对GPU计算核进行性能统计分析的装置，所述装置包括：排序部分、统计部分和确定部分；其中，

所述排序部分，经配置为根据执行计算任务的调度顺序对被调度的调度单元进行排序；

所述统计部分，经配置为针对排序后的每个被调度的调度单元，将对应的执行时间统计至待分析的GPU中所述调度单元被调度至目标处理核的执行总时间；

所述确定部分，经配置为将所有被调度的目标处理核的执行总时间中的最大值确定为所述待分析的GPU执行所述计算任务所需的总体时间。

第三方面，本发明实施例提供了一种计算设备，所述计算设备包括：存储器和处理器；其中，

所述存储器，用于存储能够在所述处理器上运行的计算机程序；

所述处理器，用于在运行所述计算机程序时，执行第一方面所述针对GPU计算核进行性能统计分析的方法步骤。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有针对GPU计算核进行性能统计分析的程序，所述针对GPU计算核进行性能统计分析的程序被至少一个处理器执行时实现第一方面所述针对GPU计算核进行性能统计分析的方法步骤。