如何编写PTX 代码

一、通过 CUDA 编译器生成 PTX 代码

1. 安装 CUDA Toolkit
   • 首先，确保您的系统上安装了 NVIDIA CUDA Toolkit。CUDA Toolkit 为您提供了一个完整的开发环境，包括编译器、库、调试器和性能分析工具等。
2. 编写 CUDA C/C++ 代码
   • 使用 CUDA C/C++ 编写一个简单的内核函数（kernel）。例如：

     __global__ void add(int *a, int *b, int *c) {
         int tid = threadIdx.x;
         c[tid] = a[tid] + b[tid];
     }
     

     　　

3. 使用 nvcc 编译器生成 PTX
   • 使用 CUDA 编译器（nvcc）将 CUDA 代码编译为 PTX 代码。可以通过以下命令：
     bash复制

     nvcc -ptx my_kernel.cu -o my_kernel.ptx
     

     　　

   • 这里，my_kernel.cu 是您的 CUDA 源代码文件，my_kernel.ptx 是生成的 PTX 文件。
4. 查看 PTX 代码
   • 生成的 PTX 文件可以通过文本编辑器打开。PTX 文件的示例内容可能如下：
     
     

     .version 7.8
     .target sm_86
     .address_size 64
     
     .visible .entry add(
         .param .u64 _param0,
         .param .u64 _param1,
         .param .u64 _param2
     )
     {
         .reg .u64 %SP;
         .reg .u32 %r<4>;
         .reg .s32 %r<4>;
     
         ld.param.u64 %SP, [_param0];
         ld.param.u64 %SP, [_param1];
         ld.param.u64 %SP, [_param2];
         mov.u32 %r1, %tid.x;
         cvta.to.global.u64 %SP, %SP;
         ld.global.u32 %r2, [%SP];
         mov.u32 %r3, %r2;
     
         cvta.to.global.u64 %SP, %SP;
         ld.global.u32 %r4, [%SP];
         add.s32 %r5, %r3, %r4;
     
         cvta.to.global.u64 %SP, %SP;
         st.global.u32 [%SP], %r5;
         ret;
     }
     

     　　

二、直接编写 PTX 代码

1. 了解 PTX 的基本结构
   • PTX 代码包含版本号、目标架构、地址空间大小、函数定义等部分。
   • 大致的结构如下：
     
     

     .version x.y  // PTX 版本
     .target compute_xx, sm_xx  // 目标架构
     .address_size 64  // 地址空间大小
     
     .visible .entry my_function( // 函数入口点
         .param .u64 my_param0,  // 参数
         .param .u64 my_param1
     )
     {
         .reg .u32 %r<16>;  // 通用寄存器
         .reg .f32 %f<16>; // 浮点寄存器
     
         // 函数体
         mov.u32 %r1, %tid.x;  // 获取线程 ID
         ld.global.u32 %r2, [my_param0 + %r1]; // 从全局内存加载数据
         add.u32 %r3, %r2, %r2; // 简单运算
         st.global.u32 [my_param1 + %r1], %r3; // 将结果存回内存
         ret;  // 返回
     }
     

     　　

2. 选择目标架构
   • 根据您要编译的 GPU 架构选择合适的目标架构，例如 sm_86 表示支持 Maxwell 架构的 GPU。
3. 编写函数和指令
   • 使用 PTX 的指令集编写您需要的内核函数。常见的指令包括：
     • 数据传输指令（如 ld、st）
     • 算术运算指令（如 add、mul）
     • 流控制指令（如 bra、call）
   • 示例：从全局内存加载数据并进行运算：
     
     

     cvta.to.global.u64 %SP, %SP;
     ld.global.u32 %r2, [%SP];
     add.s32 %r3, %r2, 5;
     st.global.u32 [%SP], %r3;
     

     　　

三、调试和优化 PTX 代码

1. 使用工具分析 PTX 代码
   • NVIDIA 提供了多种工具来分析和调试 PTX 代码，如：
     • Nsight Compute：可以查看内核的执行时间、寄存器使用情况等。
     • Nsight Systems：用于分析 GPU 和 CPU 的整体性能。
     • cuobjdump：可以查看生成的 PTX 和机器代码之间的映射关系。
2. 优化策略
   • 减少数据依赖，提高指令级并行性
   • 使用共享内存（shared memory）减少全局内存访问
   • 合理分配寄存器，避免寄存器溢出
   • 使用 PTX 的特殊指令优化热点代码

四、将 PTX 转换为机器代码

1. 使用 ptxas 工具
   • NVIDIA 提供的 ptxas 工具可以将 PTX 代码编译为特定 GPU 架构的机器代码。例如：
     
     

     ptxas my_kernel.ptx -o my_kernel.o -gencode arch=compute_86,code=sm_86
     

     　　

   • 这里，-gencode 参数指定了目标 GPU 架构，sm_86 表示将 PTX 编译为适用于 Maxwell 架构的机器代码。
2. 生成可执行文件
   • 可以将生成的目标文件（my_kernel.o）与其他 CUDA 代码或主机代码链接，生成最终的可执行文件。

通过以上步骤，您可以方便地获得或编写 PTX 代码。PTX 是 CUDA 编程中的重要组成部分，掌握它有助于您深入了解 GPU 并行计算的底层机制