Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu về việc sử dụng GPU (Graphics Processing Unit) để tăng tốc độ tính toán của phép nhân hai ma trận.
Tại sao lại sử dụng GPU?
GPU là một phần của card đồ họa, được sử dụng để xử lý đồ họa nhanh hơn. Tại sao lại sử dụng GPU cho tính toán?
Câu trả lời là có thể, GPU có khả năng tính toán cao hơn CPU. Để hiểu được chức năng của GPU, hãy cùng nhìn vào lĩnh vực đồ họa máy tính.
Một hình ảnh máy tính được tạo thành từ các pixel. Trong trường hợp là game, các dữ liệu hình ảnh sẽ được load từ đĩa và truyền vào GPU. Tại đây, GPU sẽ tiến hành xử lý và tính toán các hình ảnh này thành các pixel để hiển thị trên màn hình.
Vì quá trình xử lý này diễn ra liên tục và đòi hỏi tốc độ cao, GPU phải làm việc với một lượng tính toán lớn. Mặc dù CPU cũng có khả năng xử lý hình ảnh, nhưng không đạt được hiệu suất cao như GPU.
GPU vs CPU
So sánh kiến trúc của GPU và CPU, ta có thể thấy GPU có nhiều khối tính toán hơn CPU, cho phép nó tính toán nhanh hơn.
Một lợi thế khác của GPU là khả năng xử lý song song. Tuy nhiên, việc debug trên GPU khó hơn so với CPU do code GPU chạy song song và cần phải đồng bộ hóa giữa các core.
Sử dụng GPU trong các ngành công nghiệp
Ngoài việc xử lý đồ họa, GPU còn có ứng dụng trong các ngành công nghiệp khác. Ví dụ, trong lĩnh vực Bitcoin mining, GPU được sử dụng để tăng tốc độ tính toán. GPU cũng được sử dụng trong Machine Learning để tăng tốc độ tính toán đối với các vector dữ liệu lớn.
Implement chương trình OpenCL
Để sử dụng GPU để tính toán, chúng ta sẽ sử dụng OpenCL, một framework cho phép lập trình song song trên nhiều loại bộ xử lý.
Implement một chương trình OpenCL đơn giản, chúng ta sẽ tính tổng từ 0 đến 100 triệu.
Đầu tiên, chúng ta sẽ implement phần Host Program.Ở đây, chúng ta khởi tạo các đối tượng như Device, Context, Command Queue, Program Object, Kernel. Sau đó, chúng ta khởi tạo bộ nhớ cho Compute Device và gửi dữ liệu vào bộ nhớ đó. Cuối cùng, chúng ta chạy Kernel và đọc kết quả từ bộ nhớ trở lại Console.
Tiếp theo, chúng ta implement phần Kernel Program. Kernel Program sẽ được nạp vào Program Object và thực hiện phép tính toán.
Kết quả cuối cùng sẽ là tổng từ 0 đến 100 triệu và thời gian thực hiện.
Hy vọng qua bài viết này, các bạn đã nắm được phần nào về việc sử dụng GPU để tăng tốc độ tính toán. Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu cách implement thuật toán nhân ma trận trên GPU.
Xin cảm ơn các bạn đã theo dõi bài viết và hẹn gặp lại trong các bài viết sắp tới!
