Como Melhorar o Desempenho de Kernels CUDA com Spill de Registros na Memória Compartilhada (CUDA 13.0)

Visão geral

Quando um kernel CUDA requer mais registradores de hardware do que os disponíveis, o compilador pode derramar o excesso de variáveis para memória local, localizada na memória global do dispositivo. Esse spilling de registradores pode prejudicar o desempenho, devido à maior latência e largura de banda das leituras/gravações na memória local. O CUDA 13.0 apresenta uma nova otimização: spill de registradores na memória compartilhada para kernels CUDA. O compilador prioriza derramar os registradores para a memória compartilhada disponível primeiro e, caso o espaço seja insuficiente, derrama para memória local. Essa memória on‑chip de baixa latência mantém os dados derramados mais próximos da SM, reduzindo a pressão na cache L2 e melhorando o desempenho em caminhos com alta pressão de registradores. No CUDA 13.0, o PTXAS adiciona suporte para derramamento de registradores para memória compartilhada em kernels CUDA. Se a funcionalidade estiver habilitada, o compilador tenta derramar para a memória compartilhada primeiro e recorre à memória local apenas quando necessário, preservando a correção do programa. Essa otimização complementa as grandes caches L1/L2, buscando reduzir a latência da memória on‑chip para dados derramados. Anteriormente, os derrames eram sempre direcionados para a memória local. O novo caminho pode levar a ganhos significativos em kernels com alta pressão de registradores, como laços apertados ou seções de código executadas com frequência. O recurso foi avaliado em vários kernels CUDA da biblioteca QUDA, usada para cálculos de lattice QCD em GPUs, e mostrou ganhos típicos na faixa de 5–10%, atribuídos à redução ou eliminação de spills para memória local. A otimização não está disponível em toolkits anteriores ao CUDA 13.0. Ela requer que os desenvolvedores usem CUDA 13.0 ou posterior e façam a opt‑in via inline assembly.

O que muda no compilador

No CUDA 13.0, o PTXAS introduz um mecanismo de opt‑in que redireciona spills para a memória compartilhada quando há espaço para eles. Quando habilitado, o compilador utiliza primeiro a memória compartilhada para spills e só usa memória local se a memória compartilhada se esgota. Um kernel compilado com esse recurso mostra, em saídas de debug/benchmark, o uso de memória compartilhada por bloco (por exemplo, 46080 bytes de smem). A ideia é manter os dados derramados próximos à SM, reduzindo a pressão de eviction na L2 em regiões de desempenho crítico. Essa otimização é ativada inserindo uma diretiva PTX (pragma) enable_smem_spilling via assembly inline dentro da função, logo após a declaração da função. O recurso é válido apenas dentro do escopo de uma função. Não é recomendado usá‑lo quando os limites de lançamento (launch bounds) não forem especificados explicitamente, pois a estimulação de blocos por SM pode se tornar imprecisa, possivelmente limitando a concorrência e reduzindo o desempenho. Quando os limites de lançamento são bem definidos e o uso de memória compartilhada é estável, ativar o spill para memória compartilhada pode melhorar o desempenho.

Principais recursos

Suporte do PTXAS para derramamento de registradores para memória compartilhada (CUDA 13.0+).
Spill priorizado para memória compartilhada on‑chip; fallback para memória local se não houver espaço.
Potenciais ganhos de desempenho devido à redução da latência e menor pressão na L2 em regiões críticas.
Ativação via inline assembly PTX: enable_smem_spilling, colocado após a declaração da função.
Válido apenas dentro do escopo de uma função; recomenda-se para kernels com limites de lançamento bem definidos.
Demonstração de ganhos típicos na faixa de 5–10% em cargas como QUDA lattice QCD.
Disponível apenas no CUDA 13.0 e posteriores; toolkits anteriores não suportam spilled registers na memória compartilhada.
Se a memória compartilhada por bloco for consistentemente subutilizada, a otimização pode ainda assim ser benéfica quando a pressão de registradores é alta.

Casos de uso comuns

Kernels com alta pressão de registradores e laços apertados, onde spills para memória local eram gargalos.
Cargas em que boa parte da memória compartilhada por bloco permanece ociosa, tornando viável alocar dados derramados na memória on‑chip.
Cenários em que o occupancy é limitado pelo uso de registradores em vez da memória compartilhada.
Aplicações com limites de lançamento bem definidos e uso previsível de memória compartilhada que tolerem o acréscimo de footprint de memória por bloco.

Setup & instalação (comandos exatos)

Garanta que você está usando o CUDA 13.0 ou posterior.
Faça a opt‑in para spill de memória compartilhada inserindo uma pragma PTX inline após a declaração da função: enable_smem_spilling. Esse acionamento é descrito como válido dentro do escopo de uma função e deve ser usado quando os limites de lançamento estiverem explicitamente definidos. Observação: a fonte descreve o método de opt‑in e avisa sobre as restrições, mas não fornece comandos de instalação externos além da exigência da versão do toolkit CUDA.

// Ativar spill de memória compartilhada (CUDA 13.0+)
// Colocar após a declaração da função
// Inline PTX pragma: enable_smem_spilling

Quick start (exemplo mínimo executável)

Abaixo existem dois esboços de kernel mínimos para ilustrar conceitualmente a ideia. O primeiro mostra um kernel simples sem a opt‑in de spilling. O segundo indica onde e como a opt‑in de spilling seria aplicada no código, seguindo a orientação de CUDA 13.0.

// Kernel mínimo (base, sem a opt‑in de spilling)
extern "C" __global__ void demo_kernel(float* in, float* out) {
int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
float v = in[idx];
out[idx] = v * 2.0f;
}

// Kernel mínimo (conceitual: enable_smem_spilling após a declaração da função)
extern "C" __global__ void demo_kernel(float* in, float* out) {
// Ativar spill de memória compartilhada (CUDA 13.0+)
// Inline PTX pragma: enable_smem_spilling
int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
float v = in[idx];
out[idx] = v * 2.0f;
}

Observação: a sintaxe exata para habilitar via inline PTX é descrita na fonte como uma pragma PTX colocada após a declaração da função. Os exemplos acima ilustram passagem e intenção, não necessariamente uma diretiva de compilador literal.

Prós e contras

Prós
Ganhos de desempenho potenciais (tipicamente 5–10%) em kernels com alta pressão de registradores, ao reduzir spills para memória local.
Mantém spilled data na memória compartilhada on‑chip, reduzindo latência e pressão na L2 quando há espaço disponível.
Fornece um caminho de otimização direcionado para kernels com limites de lançamento bem definidos e uso estável de memória compartilhada.
Contras
Requer ativação explícita; não é automático para todos os kernels.
Não é aplicável se a memória compartilhada por bloco já estiver saturada ou se a pressão de registradores não for o gargalo.
Pode haver imprecisão na ocupação se os limites de lançamento não forem especificados, potencialmente reduzindo a ocupação.
Disponível apenas no CUDA 13.0 e posterior; toolkits mais antigos não suportam spills na memória compartilhada.

Alternatives (comparações rápidas)

| Abordagem | Prós | Contras |---|---|---| | Spill de registradores na memória compartilhada (CUDA 13.0+) | Reduz spills para memória local; usa memória on‑chip | Requer ativação explícita; depende da disponibilidade de memória compartilhada |Spill para memória local (comportamento pré‑CUDA 13.0) | Sem necessidade de alterações de código | Latência maior; maior pressão na L2 |Otimização de código para reduzir pressão de registradores | Reduz spills de forma geral | Pode exigir refatoração significativa; nem sempre é viável |

Pricing or License

Informação de preço ou licenciamento não é fornecida na fonte apresentada. A funcionalidade é descrita como parte do conjunto de ferramentas CUDA 13.0.