在Imagination GPU上优化计算任务的十大技巧

Imagination「开发者文档」网站正式上线，涵盖了从计算机图形学基础到如何充分发挥Imagination 高能效 PowerVR GPU 架构优势的丰富内容。网站中不仅增加了针对我们最新架构代际和计算任务的开发指南，还在现有的 PowerVR 入门、OpenGL ES 与 Vulkan 教程，以及工具手册等材料中补充了细节。

在最新更新的「开发者文档网站」中，新增了一个全新的章节，向开发者展示如何在 Imagination GPU 上高效运行计算任务并实现最佳性能。

GPU核心在运行计算型工作负载时以高效著称——尤其是当开发者能够针对设备进行软件优化时。它们的设计初衷就是处理这类工作负载：同一段代码需要在大量线程上重复执行，操作之间仅在输入数据上有所不同，但依旧严格遵循相同的执行步骤和指令序列。

虽然这种架构和处理模型最初是为加速现代 3D 图形而设计的，但它与当今的 AI 模型高度契合，特别是在矩阵乘法和卷积等任务上展现出极高的执行效率。

Imagination GPU 架构由高度可编程的核心组成，这些核心能够高效并高性能地执行通用计算任务。不同版本的底层架构，其核心特性会有所差异。所有核心均支持OpenGL ES 3.2、OpenCL 3.0 和 Vulkan 1.4。

详情可查看
https://docs.imgtec.com/performance-guides/compute-recommendations/html/...

我们最新的「开发者文档」为开发者提供了在基于 Imagination 架构进行开发时做出正确决策所需的信息——无论其在 API 和编程语言方面偏好何种方式。结合我们提供的其他开发资源（如计算库和编译器），开发者便能够实现高资源利用率、快速性能以及优异的能效表现。

以下是在 Imagination PowerVR GPU 上优化计算性能的十大技巧。更多技巧与深入见解，请访问我们「开发者文档」中的Compute Development Recommendations（计算开发推荐）章节。

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1. 为并行而设计

为了实现系统整体的最佳性能，任务需要同时在 CPU 和 GPU核心上运行。应考虑哪些任务可以被表达为并行任务并在 GPU 上执行，从而让 CPU 有余力处理其他工作。

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2. 深入理解 GPU 架构

Imagination GPU 中的每个统一着色集群（USC）都能够独立执行一个完整的工作组。请根据目标 GPU 的能力来设计工作负载，以避免资源利用不足。

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3. 最小化工作组内的分歧

避免使用导致工作组内线程走不同执行路径的分支逻辑。分歧会降低 SIMD 的执行效率。

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4. 优化工作组大小

选择与目标 PowerVR 核心的原生线程分组相匹配的工作组大小，以确保完全占用并最大化并行执行效率。理想值为：Rogue GPU 为 32，Volcanic GPU 为128。

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5. 平衡内核执行时长

过短的内核会因启动开销过高而低效；过长的内核则可能造成瓶颈。为应用找到合适的平衡点至关重要。

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6. 提供足够的数据让 GPU 保持运转

通常情况下，每个 USC 超过 512 个数据项的工作集能提供足够的工作量来维持高利用率和高占用率，更多的数据项则能进一步提升效率。

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7. 避免过度访问全局内存

系统内存资源有限，且需在所有资源之间共享。许多应用的性能瓶颈正是由此引起，因此这是优化的重点。应采用缓存策略并尽量减少冗余的读写操作。

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8. 将内存访问集中化

尽可能将内存访问操作集中安排，便于识别和优化。通常在内核开头进行读取、在结尾进行写入，能获得最佳效率。

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9. 谨慎插入本地内存访问后的屏障

避免在访问本地或常量内存之后立即插入屏障——这样会阻止编译器在此期间重排指令，从而掩盖延迟。

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10. 针对不同 API 特性进行优化

OpenCL：CPU 与 GPU 共享的内存对象应使用 CL-ALLOC-HOST-PTR标志。

Vulkan：使用 USAGE标志来分配内存；这需要同步机制，但要注意避免数据复制。

OpenGL ES Compute：缓冲区分配由驱动半透明管理，并在分配时使用提示；当数据频繁变化时，应优先使用映射方案（glMapBufferRange），而非显式上传（glBufferSubData）。

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如果您对在边缘设备上运行 GPU 计算任务感兴趣，可以了解一下Imagination 最新的 E-Series 架构。这一新设计在 GPU 着色器中深度集成了 AI 加速器，可同时服务于图形、计算及 AI 工作负载。