ConvTranspose2dKernel 최적화 전략 및 예상 성능 향상

[sigridjineth]

ConvTranspose2dKernel 최적화 전략 및 예상 성능 향상

현재 구현 분석

• 각 출력 픽셀에 대해 하나의 스레드가 할당됨
• 중첩된 for 루프를 사용하여 입력과 가중치를 곱하고 더함
• 조건문을 사용하여 유효한 입력 위치만 처리

최적화 전략

1. 공유 메모리 활용

   • 입력 데이터와 가중치를 공유 메모리에 로드하여 글로벌 메모리 접근 감소
   • 예상 성능 향상: 20-30%

2. 루프 언롤링

   • 내부 for 루프를 언롤링하여 명령어 수준 병렬성 향상
   • 예상 성능 향상: 10-15%

3. 벡터화된 연산 사용

   • half2 타입을 사용하여 두 개의 half 연산을 동시에 수행
   • 예상 성능 향상: 30-40%

4. 타일링 기법 적용

   • 출력을 타일 단위로 나누어 처리하고, 각 타일을 하나의 스레드 블록에서 담당
   • 예상 성능 향상: 15-25%

5. CUDA 코어와 텐서 코어 활용

   • 행렬 곱 연산을 CUDA 코어와 텐서 코어에 최적화된 형태로 재구성
   • 예상 성능 향상: 40-50%

6. 메모리 접근 패턴 최적화

   • 연속적인 메모리 접근을 위해 데이터 레이아웃 변경
   • 예상 성능 향상: 10-20%

7. 스레드 블록 크기 최적화

   • GPU의 특성에 맞게 스레드 블록 크기 조정
   • 예상 성능 향상: 5-10%

총 예상 성능 향상

• 개별 최적화 기법들을 모두 적용했을 때, 최대 70-80%의 성능 향상 기대
• 실제 성능 향상은 하드웨어 특성과 입력 데이터의 특성에 따라 달라질 수 있음

주의사항

• 최적화 과정에서 정확도 손실이 발생하지 않도록 주의 필요
• 각 최적화 기법 적용 후 중간 결과를 확인하고 검증 필요