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

Rangkaian Sensor Infrared dengan Photo Dioda

Keunggulan photodioda dibandingkan LDR adalah photodioda lebih tidak rentan terhadap noise karena hanya menerima sinar infrared, sedangkan LDR menerima seluruh cahaya yang ada termasuk infrared. Rangkaian yang akan kita gunakan adalah seperti gambar di bawah ini. Pada saat intensitas Infrared yang diterima Photodiode besar maka tahanan Photodiode menjadi kecil, sedangkan jika intensitas Infrared yang diterima Photodiode kecil maka tahanan yang dimiliki photodiode besar. Jika  tahanan photodiode kecil  maka tegangan  V- akan kecil . Misal tahanan photodiode mengecil menjadi 10kOhm. Maka dengan teorema pembagi tegangan: V- = Rrx/(Rrx + R2) x Vcc V- = 10 / (10+10) x Vcc V- = (1/2) x 5 Volt V- = 2.5 Volt Sedangkan jika  tahanan photodiode besar  maka tegangan  V- akan besar  (mendekati nilai Vcc). Misal tahanan photodiode menjadi 150kOhm. Maka dengan teorema pembagi tegangan: V- = Rrx/(Rrx + R2) x Vcc V- = 150 / (1...
7 comments
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

API Gateway Using KrakenD

The increasing demands of users for high-quality web services create the need to integrate various technologies into our application. This will cause the code base to grow larger, making maintenance more difficult over time. A microservices approach offers a solution, where the application is built by combining multiple smaller services, each with a distinct function. For example, one service handles authentication, another manages business functions, another maintains file uploads, and so on. These services communicate and integrate through a common channel. On the client side, users don't need to understand how the application is built or how it functions internally. They simply send a request to a single endpoint, and processes like authentication, caching, or database querying happen seamlessly. This is where an API gateway is effective. It handles user requests and directs them to the appropriate handler. There are several tools available for building an API gateway, su...
Post a Comment
Read more

Deploying a Web Server on UpCloud using Terraform Modules

In my earlier post , I shared an example of deploying UpCloud infrastructure using Terraform from scratch. In this post, I want to share how to deploy the infrastructure using available Terraform modules to speed up the set-up process, especially for common use cases like preparing a web server. For instance, our need is to deploy a website with some conditions as follows. The website can be accessed through HTTPS. If the request is HTTP, it will be redirected to HTTPS. There are 2 domains, web1.yourdomain.com and web2.yourdomain.com . But, users should be redirected to "web2" if they are visiting "web1". There are 4 main modules that we need to set up the environment. Private network. It allows the load balancer to connect with the server and pass the traffic. Server. It is used to host the website. Load balancer. It includes backend and frontend configuration. Dynamic certificate. It is requ...
Post a Comment
Read more

Installing VSCode Server Manually on Ubuntu

I've ever gotten stuck on updating the VSCode server on my remote server because of an unstable connection between my remote server and visualstudio.com that host the updated server source codes. The download and update process failed over and over so I couldn't remotely access my remote files through VSCode. The solution is by downloading the server source codes through a host with a stable connection which in my case I downloaded from a cloud VPS server. Then I transfer the downloaded source codes as a compressed file to my remote server through SCP. Once the file had been on my remote sever, I extracted them and align the configuration. The more detailed steps are as follows. First, we should get the commit ID of our current VSCode application by clicking on the About option on the Help menu. The commit ID is a hexadecimal number like  92da9481c0904c6adfe372c12da3b7748d74bdcb . Then we can download the compressed server source codes as a single file from the host. ...
Post a Comment
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...
Post a Comment
Read more