数组的结构与结构数组

Structure of Arrays vs Array of Structures

本文关键字：结构 数组      更新时间：2023-10-16

从我在这里读到的一些评论来看，对于像CUDA这样的并行实现，最好是Structure of Arrays(SoA(而不是Array of Structures(AoS(。如果这是真的，谁能解释为什么？

选择

AoS与SoA以获得最佳性能通常取决于访问模式。然而，这不仅限于 CUDA - 类似的考虑适用于性能可能受到内存访问模式显着影响的任何架构，例如，您有缓存的地方或连续内存访问的性能更好(例如 CUDA 中的合并内存访问(。

例如，对于 RGB 像素与单独的 RGB 平面：

struct {
    uint8_t r, g, b;
} AoS[N];
struct {
    uint8_t r[N];
    uint8_t g[N];
    uint8_t b[N];
} SoA;

如果您要同时访问每个像素的 R/G/B 组件，那么 AoS 通常是有意义的，因为 R、G、B 组件的连续读取将是连续的，并且通常包含在同一缓存行中。对于 CUDA，这也意味着内存读/写合并。

但是，如果您要单独处理颜色平面，那么 SoA 可能是首选，例如，如果您想按某个比例因子缩放所有 R 值，则 SoA 意味着所有 R 分量都是连续的。

另一个考虑因素是填充/对齐。对于上面的 RGB 示例，AoS 布局中的每个元素都对齐为 3 个字节的倍数，这对于 CUDA、SIMD 等来说可能不方便 - 在某些情况下甚至可能需要在结构中填充以使对齐更方便(例如，添加一个虚拟uint8_t元素以确保 4 字节对齐(。然而，在SoA情况下，平面是字节对齐的，这对于某些算法/架构来说可能更方便。

对于大多数图像处理类型的应用程序，AoS 场景更为常见，但对于其他应用程序或特定的图像处理任务，情况可能并非总是如此。当没有明显的选择时，我会推荐 AoS 作为默认选择。

另请参阅此答案，了解有关 AoS 与 SoA 的更多一般性讨论。

我只想提供一个简单的示例，说明数组结构 (SoA( 的性能如何优于结构数组 (AoS(。

在示例中，我正在考虑同一代码的三个不同版本：

  1. SoA (v1(
  2. 直线数组 (v2(
  3. AoS (v3(

特别是，版本 2 考虑使用直数组。对于此示例，版本 2 和 3 的计时相同，结果优于版本 1 。我怀疑，一般来说，直数组可能更可取，尽管以牺牲可读性为代价，因为例如，在这种情况下，可以通过 const __restrict__ 启用从统一缓存加载。

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <stdio.h>
#include <thrustdevice_vector.h>
#include "Utilities.cuh"
#include "TimingGPU.cuh"
#define BLOCKSIZE   1024
/******************************************/
/* CELL STRUCT LEADING TO ARRAY OF STRUCT */
/******************************************/
struct cellAoS {
    unsigned int    x1;
    unsigned int    x2;
    unsigned int    code;
    bool            done;
};
/*******************************************/
/* CELL STRUCT LEADING TO STRUCT OF ARRAYS */
/*******************************************/
struct cellSoA {
    unsigned int    *x1;
    unsigned int    *x2;
    unsigned int    *code;
    bool            *done;
};

/*******************************************/
/* KERNEL MANIPULATING THE ARRAY OF STRUCT */
/*******************************************/
__global__ void AoSvsSoA_v1(cellAoS *d_cells, const int N) {
    const int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    if (tid < N) {
        cellAoS tempCell = d_cells[tid];
        tempCell.x1 = tempCell.x1 + 10;
        tempCell.x2 = tempCell.x2 + 10;
        d_cells[tid] = tempCell;
    }
}
/******************************/
/* KERNEL MANIPULATING ARRAYS */
/******************************/
__global__ void AoSvsSoA_v2(unsigned int * __restrict__ d_x1, unsigned int * __restrict__ d_x2, const int N) {
    const int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    if (tid < N) {
        d_x1[tid] = d_x1[tid] + 10;
        d_x2[tid] = d_x2[tid] + 10;
    }
}
/********************************************/
/* KERNEL MANIPULATING THE STRUCT OF ARRAYS */
/********************************************/
__global__ void AoSvsSoA_v3(cellSoA cell, const int N) {
    const int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    if (tid < N) {
        cell.x1[tid] = cell.x1[tid] + 10;
        cell.x2[tid] = cell.x2[tid] + 10;
    }
}
/********/
/* MAIN */
/********/
int main() {
    const int N = 2048 * 2048 * 4;
    TimingGPU timerGPU;
    thrust::host_vector<cellAoS>    h_cells(N);
    thrust::device_vector<cellAoS>  d_cells(N);
    thrust::host_vector<unsigned int>   h_x1(N);
    thrust::host_vector<unsigned int>   h_x2(N);
    thrust::device_vector<unsigned int> d_x1(N);
    thrust::device_vector<unsigned int> d_x2(N);
    for (int k = 0; k < N; k++) {
        h_cells[k].x1 = k + 1;
        h_cells[k].x2 = k + 2;
        h_cells[k].code = k + 3;
        h_cells[k].done = true;
        h_x1[k] = k + 1;
        h_x2[k] = k + 2;
    }
    d_cells = h_cells;
    d_x1 = h_x1;
    d_x2 = h_x2;
    cellSoA cell;
    cell.x1 = thrust::raw_pointer_cast(d_x1.data());
    cell.x2 = thrust::raw_pointer_cast(d_x2.data());
    cell.code = NULL;
    cell.done = NULL;
    timerGPU.StartCounter();
    AoSvsSoA_v1 << <iDivUp(N, BLOCKSIZE), BLOCKSIZE >> >(thrust::raw_pointer_cast(d_cells.data()), N);
    gpuErrchk(cudaPeekAtLastError());
    gpuErrchk(cudaDeviceSynchronize());
    printf("Timing AoSvsSoA_v1 = %fn", timerGPU.GetCounter());
    //timerGPU.StartCounter();
    //AoSvsSoA_v2 << <iDivUp(N, BLOCKSIZE), BLOCKSIZE >> >(thrust::raw_pointer_cast(d_x1.data()), thrust::raw_pointer_cast(d_x2.data()), N);
    //gpuErrchk(cudaPeekAtLastError());
    //gpuErrchk(cudaDeviceSynchronize());
    //printf("Timing AoSvsSoA_v2 = %fn", timerGPU.GetCounter());
    timerGPU.StartCounter();
    AoSvsSoA_v3 << <iDivUp(N, BLOCKSIZE), BLOCKSIZE >> >(cell, N);
    gpuErrchk(cudaPeekAtLastError());
    gpuErrchk(cudaDeviceSynchronize());
    printf("Timing AoSvsSoA_v3 = %fn", timerGPU.GetCounter());
    h_cells = d_cells;
    h_x1 = d_x1;
    h_x2 = d_x2;
    // --- Check results
    for (int k = 0; k < N; k++) {
        if (h_x1[k] != k + 11) {
            printf("h_x1[%i] not equal to %in", h_x1[k], k + 11);
            break;
        }
        if (h_x2[k] != k + 12) {
            printf("h_x2[%i] not equal to %in", h_x2[k], k + 12);
            break;
        }
        if (h_cells[k].x1 != k + 11) {
            printf("h_cells[%i].x1 not equal to %in", h_cells[k].x1, k + 11);
            break;
        }
        if (h_cells[k].x2 != k + 12) {
            printf("h_cells[%i].x2 not equal to %in", h_cells[k].x2, k + 12);
            break;
        }
    }
}

以下是计时(在 GTX960 上执行的运行(：

Array of struct        9.1ms (v1 kernel)
Struct of arrays       3.3ms (v3 kernel)
Straight arrays        3.2ms (v2 kernel)

SoA 非常适合 SIMD 处理。出于多种原因，但基本上在寄存器中加载 4 个连续浮点数更有效。像这样：

 float v [4] = {0};
 __m128 reg = _mm_load_ps( v );

比使用：

 struct vec { float x; float, y; ....} ;
 vec v = {0, 0, 0, 0};

并通过访问所有成员创建__m128数据：

 __m128 reg = _mm_set_ps(v.x, ....);

如果您的阵列是 16 字节对齐的数据加载/存储速度更快，并且某些操作可以直接在内存中执行。

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