当前位置：首页 > news >正文

高性能面试八股文之编译流程程序调度

news 2026/2/7 19:50:13

1. C的编译流程

C语言程序的编译过程通常包括预处理（Preprocessing）、编译（Compilation）、汇编（Assembly）、链接（Linking）四个主要阶段。下面是这些阶段的详细说明：

1.预处理（Preprocessing）:

目的：在编译前进行一些预处理操作，如宏替换、文件包含等，生成一个扩展名为.i的中间文件。
命令：gcc -E source.c -o output.i。
```
#include <stdio.h>#define PI 3.14159int main() {printf("The value of PI is: %f\n", PI);return 0;
}
```
经过预处理后的代码可能包含#include指令中的文件内容，以及宏替换后的内容。

2.编译（Compilation）:

目的：将预处理后的文件进行编译，生成一个汇编语言代码文件，扩展名为.s。
命令：gcc -S output.i -o output.s。
示例：

.section    __TEXT,__text,regular,pure_instructions
.globl    _main
.align    4, 0x90
_main:                                  ## @main.cfi_startproc
## BB#0:pushq    %rbp.cfi_def_cfa_offset 16.cfi_offset %rbp, -16movq    %rsp, %rbp.cfi_def_cfa_register %rbpsubq    $16, %rspleaq    L_.str(%rip), %rdimovabsq    $4614256656552045848, %rax # imm = 0x3FF921FB54442D18movq    %rax, -8(%rbp)movb    $0, %alcallq    _printfxorl    %eax, %eaxaddq    $16, %rsppopq    %rbpretq.cfi_endproc
L_.str:                                  ## @.str.asciz    "The value of PI is: %f\n".subsections_via_symbols

- 这是一个汇编语言的代码文件，展示了C代码的汇编翻译。

3.汇编（Assembly）:

目的：将汇编语言代码转换成机器码，生成一个目标文件，扩展名为.o。
命令：gcc -c output.s -o output.o。
示例：生成一个目标文件，包含机器可执行代码。
- 这是一个简化的编译过程，实际上可能涉及到更多的细节和选项。编译器（如gcc）通常会在后台处理这些步骤，使得编译过程对用户来说更加方便。

4.链接（Linking）:

目的：将程序中使用的函数和库连接在一起，生成最终的可执行文件。
命令：gcc output.o -o executable。
示例：将目标文件与系统库进行链接，生成可执行文件。

2. C++的编译流程

C++的编译流程与C语言的编译流程基本相似，因为C++是在C的基础上发展而来的，但C++引入了面向对象的特性，因此在编译过程中可能会包括更多的步骤。下面是C++程序的典型编译流程：

1.预处理（Preprocessing）:

目的：执行预处理，包括宏替换、文件包含等，生成一个扩展名为.ii的中间文件。
命令：g++ -E source.cpp -o output.ii。

示例：

#include <iostream>#define PI 3.14159int main() {std::cout << "The value of PI is: " << PI << std::endl;return 0;
}

经过预处理后的代码可能包含#include指令中的文件内容，以及宏替换后的内容。

2.编译（Compilation）:

目的：将预处理后的文件进行编译，生成一个汇编语言代码文件，扩展名为.s。
命令：g++ -S output.ii -o output.s。

示例：

.section    __TEXT,__text,regular,pure_instructions
.globl    _main
.align    4, 0x90
_main:                                  ## @main.cfi_startproc
## BB#0:pushq    %rbp.cfi_def_cfa_offset 16.cfi_offset %rbp, -16movq    %rsp, %rbp.cfi_def_cfa_register %rbpleaq    L_.str(%rip), %rdimovabsq    $4614256656552045848, %rax # imm = 0x3FF921FB54442D18movq    %rax, -8(%rbp)movb    $0, %alcallq    __ZStlsISt11char_traitsIcEERSt13basic_ostreamIcT_ES5_PKcmovabsq    $4614256656552045848, %rcx # imm = 0x3FF921FB54442D18movq    %rcx, -16(%rbp)movq    %rax, %rdicallq    __ZNSolsEdleaq    L_.str.1(%rip), %rdimovq    %rax, -24(%rbp)movq    %rax, %rsimovq    %rdi, %raxmovq    %rax, %rdicallq    __ZStlsISt11char_traitsIcEERSt13basic_ostreamIcT_ES5_PKcmovq    -16(%rbp), %rsimovabsq    $4614256656552045848, %rcx # imm = 0x3FF921FB54442D18movq    %rcx, %rdimovq    %rax, %rdxcallq    __ZNSolsEdleaq    L_.str.2(%rip), %rdimovq    %rax, %rsicallq    __ZStlsISt11char_traitsIcEERSt13basic_ostreamIcT_ES5_PKcmovq    %rax, %rsimovq    -24(%rbp), %rdicallq    __ZNSolsEPFRSoS_Emovl    $0, %eaxaddq    $8, %rsppopq    %rbpretq.cfi_endproc.section    __TEXT,__cstring,cstring_literals
L_.str:                                  ## @.str.asciz    "The value of PI is: %f\n".section    __TEXT,__cstring,cstring_literals
L_.str.1:                                ## @.str.1.asciz    "%f".section    __TEXT,__cstring,cstring_literals
L_.str.2:                                ## @.str.2.asciz    "\n".subsections_via_symbols

这是一个汇编语言的代码文件，展示了C++代码的汇编翻译。

3.汇编（Assembly）:

目的：将汇编语言代码转换成机器码，生成一个目标文件，扩展名为.o。
命令：g++ -c output.s -o output.o。
示例：生成一个目标文件，包含机器可执行代码。

4.链接（Linking）:

目的：将程序中使用的函数和库连接在一起，生成最终的可执行文件。
命令：g++ output.o -o executable。
示例：将目标文件与系统库进行链接，生成可执行文件。

这个流程大致描述了C++程序的编译过程。实际上，C++编译器（如g++）可能会在后台执行更多的优化和处理步骤。

3. cuda程序的编译流程

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种由NVIDIA提供的并行计算平台和编程模型，用于利用NVIDIA GPU的计算能力。CUDA程序的编译过程涉及到主机端（Host）和设备端（Device）两个部分。

以下是简化的CUDA程序编译流程：

CUDA源代码：
- 主机端代码（运行在CPU上）和设备端代码（运行在GPU上）都包含在CUDA源代码中，通常具有.cu或.cuh的文件扩展名。
主机端编译：
- 使用主机端编译器（如nvcc）对CUDA源代码进行编译。nvcc会将主机端代码编译成可执行文件，同时将设备端代码提取出来。
- 命令：nvcc -o executable host_code.cu。
设备端编译：
- 使用设备端编译器（PTX（Parallel Thread Execution）编译器）将设备端代码编译成PTX汇编代码。PTX是一种中间表示，可以在不同的GPU上运行。
- 命令：生成的PTX文件通常以.ptx为扩展名。
设备端汇编：
- 使用设备端汇编器将PTX汇编代码转换为针对特定GPU架构的二进制代码（CUBIN文件）。
- 命令：生成的CUBIN文件通常以.cubin为扩展名。
链接：
- 使用链接器将主机端可执行文件与设备端CUBIN文件进行链接，生成最终的可执行文件。
- 命令：通常不需要手动执行链接步骤，nvcc会自动完成。

总体来说，nvcc编译器会负责协调这些步骤，将主机端和设备端的代码整合在一起，生成可在GPU上执行的最终可执行文件。这个文件可以在CPU上运行主机端代码，并在GPU上运行设备端代码，实现协同计算。需要注意的是，CUDA编程通常需要考虑设备内存管理、线程调度等与GPU相关的特性。

4. cuda SM的调度逻辑以及如何进行调度优化

CUDA中的SM（Streaming Multiprocessor）是NVIDIA GPU中的一个核心执行单元，负责执行CUDA线程块（Thread Blocks）中的线程。SM的调度逻辑涉及到线程调度和指令调度两个方面。

线程调度：

Warp：
- SM中的线程以Warp为单位进行调度。Warp是包含32个线程的基本调度单元。
- 同一Warp中的线程同时执行相同的指令，称为SIMD（Single Instruction, Multiple Data）执行模型。
调度单元：
- SM包含多个调度单元（Scheduler），每个调度单元负责调度一个Warp的执行。
- 当一个Warp中的某个线程暂停（如等待数据或分支等待）时，调度单元可以调度其他活跃的Warp。
上下文切换：
- 当一个Warp中的线程在执行过程中发生分支等待或者数据相关的暂停时，调度单元会切换到另一个Warp，以保持GPU的执行单元忙碌。

指令调度：

指令发射：
- 每个调度单元负责将Warp中的指令发射到执行单元。发射的指令会进入指令缓存。
执行单元：
- SM包含多个执行单元，每个执行单元可以执行特定类型的指令（整数、浮点数、特殊操作等）。
- 每个Warp中的指令通过执行单元并行执行，以提高整体吞吐量。

调度优化：

Warp Divergence：
- 尽量避免Warp中的线程分支等待导致的Warp Divergence，即不同线程执行不同的分支。
- 同一Warp中的线程应尽量执行相同的代码路径，以最大程度地利用SIMD执行模型。
隐藏内存访问延迟：
- 通过使用共享内存、使用纹理缓存等手段，尽量隐藏对全局内存的访问延迟，以充分利用SM中的调度资源。
减小资源竞争：
- 避免过多的资源竞争，例如使用原子操作时可能导致的竞争问题，以减小SM中调度单元的负担。
最大化吞吐量：
- 在设计CUDA内核时，应考虑尽量提高Warp的吞吐量，使得SM能够同时执行多个Warp以充分发挥并行计算能力。
使用适当的数据类型：
- 选择适当的数据类型可以提高内存带宽利用率，从而优化调度效率。

调度优化是一个复杂的任务，需要深入理解GPU架构、CUDA编程模型和具体应用的特点。通过合理设计CUDA内核，可以最大程度地发挥GPU的性能。可以使用CUDA的性能分析工具，如NVIDIA Visual Profiler（nvvp）等，来进行调度效率的评估和优化。

5. 多stream程序调度优化

在CUDA编程中，使用多个流（streams）可以提高并行性，充分利用GPU资源。流是一组按照顺序执行的CUDA操作，而多个流可以在同一设备上并发执行。以下是一些多流程序调度的优化策略：

流的创建和销毁：
- 尽可能在程序的生命周期中创建一次流并多次重复使用，而不是频繁地创建和销毁流。
- 流的创建和销毁本身会涉及一些开销，因此最好在初始化阶段创建所需的流，并在整个应用程序的执行过程中重复使用它们。
异步执行：
- 在程序中使用异步执行，即在主机端和设备端之间异步启动和等待流。
- 通过异步执行，可以在主机端执行计算或数据传输的同时，让设备端执行其他任务，提高整体性能。
流之间的任务划分：
- 将任务划分到不同的流中，确保在同一流上的任务之间有一定的并行性。
- 如果任务之间存在依赖关系，确保这些依赖关系不会导致流之间的同步，以最大程度地发挥流并发性。
数据传输优化：
- 在使用多流时，考虑数据传输的优化。可以使用异步传输、使用页锁内存（pinned memory）以及使用DMA引擎等技术来最小化主机与设备之间的数据传输时间。
流同步：
- 在需要等待某个流上的任务完成时使用显式同步。可以使用cudaStreamSynchronize函数等待流上的任务完成。
- 注意，不同流之间的同步会导致性能损失，因此只在必要时使用同步。
流的数量：
- 流的数量不是越多越好，过多的流可能导致资源竞争和调度开销。
- 在选择流的数量时，可以进行一些实验和性能分析，以找到最佳的流的数量，以平衡并行性和调度开销。
使用CUDA事件：
- 使用CUDA事件（cudaEvent_t）可以更细粒度地控制流之间的同步和异步操作。
- 通过记录事件，可以在流之间建立更复杂的依赖关系，提高并行性。
动态并行性调整：
- 根据硬件配置和程序特点，动态调整并行性。有些情况下，调整并行任务的数量和大小可以获得更好的性能。

通过合理利用这些优化策略，可以最大程度地发挥多流程序的性能，提高GPU资源的利用率。在实践中，通过使用性能分析工具（如NVIDIA Visual Profiler）可以更好地了解程序在GPU上的执行情况，帮助识别性能瓶颈和进行进一步的优化。

6. Cuda内存管理，资源申请及内存释放

CUDA内存管理是GPU编程中的重要方面，合理的资源申请和内存释放可以显著影响程序的性能。以下是一些CUDA内存管理的优化方案：

资源申请：

使用静态内存分配：
- 对于大小已知且固定的数据结构，可以使用静态内存分配，即通过定义数组或结构体来分配内存。这样可以避免动态内存分配的开销和管理。
使用共享内存：
- 在CUDA编程中，共享内存是每个线程块（block）私有的高速缓存，对于线程块内的线程可以共享数据。共享内存的访问速度比全局内存快得多。
- 将频繁访问的数据放入共享内存，以提高访问速度。
使用纹理内存：
- 对于某些访问模式，如全局内存的随机访问，可以考虑使用纹理内存。纹理内存具有缓存机制，适用于某些数据访问模式，可以提高存取效率。
延迟内存分配：
- 在程序初始化阶段，将可能的内存分配推迟到真正需要使用时。这样可以避免在启动时一次性分配大量内存，节省资源。

内存释放：

手动管理内存：
- 在某些情况下，手动管理内存的释放可以提高性能。CUDA提供了cudaMalloc和cudaFree等函数，可以手动分配和释放内存。
使用对象池（Object Pool）：
- 对于需要频繁创建和销毁的对象，可以考虑使用对象池。对象池在程序初始化时分配一块内存，然后重复使用其中的对象，而不是频繁地进行内存分配和释放。
内存合并：
- 当多个小内存块需要释放时，可以考虑将它们合并成一个较大的内存块，再进行释放。这可以减少内存碎片，提高内存利用率。
使用统一内存：
- 对于一些较新的NVIDIA GPU，支持统一内存（Unified Memory）。统一内存可以由CPU和GPU同时访问，CUDA运行时会自动进行数据迁移。使用统一内存可以简化内存管理，但需要注意性能开销。
注意内存对齐：
- 确保数据结构和数组的内存对齐，以提高访问效率。可以使用cudaMallocPitch等函数来分配按照特定对齐方式的内存。
使用内存池：
- 对于多次申请和释放同样大小的内存块，可以使用内存池，避免频繁的内存分配和释放，提高效率。

在进行内存管理时，除了考虑性能，还需要考虑代码的可读性和维护性。选择适当的内存管理策略取决于具体应用场景和需求。在进行优化时，建议通过性能分析工具（如NVIDIA Visual Profiler）来评估和验证内存管理的效果

7. GPU中tensor core及cuda core的关系

简单介绍一下 tensor core 和 cuda core
1. Tensor Cores 是 NVIDIA GPU 中的一种硬件功能，旨在加速深度学习任务的矩阵乘法运算。CUDA Cores 是 GPU 中的通用处理单元，负责执行通用的计算任务。
  
  在 NVIDIA Volta 架构及之后的一些架构中，Tensor Cores 被引入以提高深度学习任务的性能。这些 Tensor Cores 是在 GPU 的 SM（Streaming Multiprocessor）中的特殊功能单元，与传统的 CUDA Cores 不同。Tensor Cores 主要用于执行矩阵乘法运算，这是深度学习中的一个关键操作。
  
  下面是 Tensor Cores 和 CUDA Cores 之间的关系：
2. CUDA Cores：
  - CUDA Cores 是通用的处理单元，负责执行通用的 GPU 计算任务。它们可以执行各种类型的指令，适用于广泛的计算工作负载，包括图形渲染、科学计算、物理模拟等。
  - 在深度学习任务中，CUDA Cores 也会执行一些通用的计算，但并不专门优化矩阵乘法等深度学习操作。
3. Tensor Cores：
  - Tensor Cores 是一种专门用于执行深度学习中矩阵乘法运算的硬件单元。它们采用低精度（通常是半精度浮点数）运算，通过同时处理多个元素来提高计算性能。
  - Tensor Cores 通常以矩阵乘法的形式工作，如 A*B=C，其中 A、B 和 C 都是矩阵。Tensor Cores 对于矩阵乘法的计算效率更高。
tensor core的实现原理
1. Mixed-Precision Arithmetic：
  - Tensor Cores 使用混合精度算术进行计算，主要包括浮点 16 位（half precision）和整数 32 位（integer）计算。
  - 输入和输出通常是浮点 16 位，而中间计算过程可能使用整数 32 位。
2. 4x4 Matrix Multiply and Accumulate（MMA）：
  - Tensor Cores 主要通过 4x4 矩阵乘法和累加（MMA）来执行计算。这意味着它们能够同时处理 4x4 的矩阵块，从而实现更高的计算并行度。
  - 计算过程中，输入矩阵被加载到 Tensor Cores 中，进行 4x4 矩阵乘法，然后结果累加到输出矩阵中。
3. 数据压缩：
  - Tensor Cores 使用权重和激活值的低精度表示，从而减少了内存带宽需求和计算开销。
  - 例如，在矩阵乘法计算中，通常使用 float16 数据类型进行计算，减少了数据传输和计算时的存储需求。
4. Fused Multiply-Add（FMA）：
  - Tensor Cores 支持融合乘法累加（FMA）操作，即乘法和加法可以在一个时钟周期内完成。
  - 这使得 Tensor Cores 能够在单个指令中同时执行乘法和累加，提高计算效率。
5. 独立单元：
  - Tensor Cores 是 GPU 中的特殊硬件单元，与 CUDA Cores 独立。它们具有专门的电路和指令集，用于执行深度学习中的矩阵乘法。
6. 支持 FP16 和 INT8 算术：
  - Tensor Cores 可以执行浮点 16 位（FP16）和整数 8 位（INT8）的混合精度计算，以适应不同的深度学习模型需求。
fp16 非卷积和矩阵乘预算是在哪里执行
1. 简而言之：
  1. 矩阵乘法： Tensor Cores 设计用于加速大规模矩阵乘法运算，专门使用 FP16 或 INT8 数据类型。
  2. 非矩阵操作： 除矩阵乘法之外的操作，例如卷积、逐元素操作和其他非矩阵数学运算，通常由 CUDA Cores 完成。
  3. 在使用 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习框架时，框架会在支持的 GPU 上自动利用 Tensor Cores 加速适用的矩阵运算。对于非矩阵操作，CUDA Cores 负责执行计算。
    
    值得注意的是，不同 GPU 架构的确切功能和特性可能有所不同，而 Tensor Cores 的利用也取决于深度学习框架的实现和配置方式。
如何高效的使用tensor core 和cuda core
1. 高效使用 Tensor Cores：
2. 使用 FP16 数据类型：
  - Tensor Cores 主要用于加速 FP16（float16）计算。确保你的深度学习模型和框架支持使用 FP16 数据类型。
3. 合理设置混合精度：
  - 在深度学习框架中，如 TensorFlow 和 PyTorch，启用混合精度训练（mixed precision training）。这样可以在前向传播时使用 FP16 计算，从而利用 Tensor Cores 进行加速。
4. 注意数据范围：
  - 由于 FP16 的数据范围相对较小，确保在使用时不会导致数值溢出或损失过多的精度。
5. 优化数据传输：
  - 减少主机与设备之间的数据传输次数，使用异步传输和页锁定内存（pinned memory）来优化数据传输性能。
6. 减小线程阻塞：
  - 优化 CUDA Kernel 中的线程布局和块大小，以减小线程阻塞，确保 GPU 的计算资源得到最大利用。
7. 使用共享内存：
  - 对于涉及共享内存的计算密集型任务，合理使用共享内存以提高访问速度。
8. 减少数据竞争：
  - 考虑减少线程间的数据竞争，使用原子操作或其他同步机制以避免竞争条件。
9. 并行任务划分：
  - 将任务划分成适当的大小，以充分利用 CUDA Cores 的并行性。这包括适当的网格和块大小设置。
10. 使用 Warp-Level Primitives：
  - NVIDIA提供了 Warp-Level Primitives 库，其中包含了一些 Warp 级别的原语，可用于高效的 Warp 级别操作。
11. 合理利用流：
  - 使用 CUDA 流（stream）以实现异步执行，充分利用 GPU 上的计算和数据传输资源。
12. 适用性能分析工具：
  - 使用性能分析工具，如 NVIDIA Nsight、NVIDIA Visual Profiler 等，来评估和优化你的 CUDA Kernel 和整体程序性能。