Depurar código en GPU suele ser más complejo que depurar en CPU por la naturaleza masivamente paralela de las GPUs y su arquitectura distinta. Las diferencias claves incluyen el gran número de hilos que se ejecutan simultáneamente, la ejecución asíncrona de lanzamientos de kernels y transferencias de memoria, la visibilidad limitada del estado interno de la GPU, el comportamiento no determinista resultado del orden variable de ejecución de hilos y las limitaciones históricas de las herramientas de depuración para GPU.

Principales retos

Paralelismo masivo: una GPU puede ejecutar miles o decenas de miles de hilos a la vez, lo que dificulta entender el estado global del programa mediante técnicas tradicionales como el paso a paso o la inspección manual de variables.

Ejecución asíncrona: operaciones como lanzamientos de kernels y transferencias de memoria suelen ser asíncronas, lo que complica reconstruir el orden de eventos y el estado en un momento dado.

Visibilidad limitada: a diferencia de una CPU, inspeccionar registros y el estado de hilos en una GPU suele requerir herramientas especializadas.

No determinismo: el orden de ejecución entre hilos puede variar entre ejecuciones, dificultando la reproducción de errores intermitentes.

Herramientas e infraestructura: aunque han mejorado mucho, las herramientas para depurar GPU siguen siendo distintas y a veces menos maduras que las de CPU.

Estrategias prácticas para depurar código GPU

Usar herramientas especializadas: aprovechar depuradores y perfiles como NVIDIA Nsight para CUDA, AMD GPU PerfStudio y depuradores de AMD, o Intel VTune para GPUs Intel ayuda a inspeccionar kernels, variables y la ejecución de hilos.

Simplificar e aislar el problema: crear ejemplos mínimos y reproducibles, reducir el tamaño de datos o el número de hilos para hacer el fallo manejable.

Usar printf y registros: imprimir desde kernels cuando el entorno lo permite para obtener diagnósticos. Usar printf con moderación porque puede impactar el rendimiento y el orden de ejecución.

Funciones específicas de GPU: aprovechar assert dentro de kernels y otras comprobaciones provistas por el modelo de programación para detectar condiciones inválidas en tiempo de ejecución.

Conocer la arquitectura: entender cómo se ejecutan los hilos, jerarquía de memoria y patrones de acceso ayuda a anticipar problemas y a optimizar accesos coalescentes.

Análisis estático y revisiones: usar análisis estático para detectar problemas antes de ejecutar y realizar code reviews para identificar patrones problemáticos.

Probar en distinto hardware: ejecutar la aplicación en diferentes modelos de GPU puede revelar comportamientos específicos de arquitectura y ayudar a reproducir errores.

Atención a patrones de acceso a memoria: muchos errores provienen de accesos fuera de límite o accesos no coalescentes; revisar índices y alineación de datos es crítico.

Técnicas agnósticas a GPU: comprobar NaN o valores infinitos, limitar la propagación de errores numéricos y validar resultados parciales en CPU para comparar.

Iterar y validar: depurar en GPU suele ser un proceso iterativo: cambiar, probar, validar y repetir hasta estabilizar el comportamiento.

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