CUDA[1] Introductory

Section 0 ：Induction of CUDA

CUDA是啥？CUDA®: A General-Purpose Parallel Computing Platform and Programming Model

为什么用显卡就可以实现比CPU高得多的运算性能呢？这要从GPU的结构讲起：

GPU天生是为了图像处理而设计的，讲道理的话它能处理一些简单的运算工作（比如单独的顶点和线段）。但是在一个GPU中包含了许多个流处理器（Stream Processor），这些流处理器都可以并行工作。In this sense, GPUs are stream processors – processors that can operate in parallel by running one kernel on many records in a stream at once. [Reference]

对于CPU来说，12核已经是上天了的配置。然而今天，随意一个亮机卡GPU都有96个CUDA计算单元（每个相当于一个计算核心）。其并行计算能力不可同日而语。

 

Section 1 ：Thread Hierarchy

在CUDA的计算模型中，有如下几个concept：

1.thread

　　这里的线程和CPU中其实是一个意思。是执行运算的最小单位。

　　在执行时，每个线程都有一个自己独特的标识符 threadIdx。threadIdx可以是一维/二维/三维的。（threadIdx.x，threadIdx.y，threadIdx.z）

2.block (thread block)

　　一个线程块包含了多个线程

3.Streaming Multiprocessor

　　每个SM相当于一个计算单元，里面又包含很多个Streaming Processor。每个SM可并行运行一个block里的线程。

4.Kernel

　　kernel可以理解成一个函数。同一个kernel函数可以在多个线程中被执行。

　　比如下面的向量加法的程序：

// Kernel definition
__global__ void VecAdd(float* A, float* B, float* C)
{
int i = threadIdx.x;
C[i] = A[i] + B[i];
}
int main()
{
...
// Kernel invocation with N threads
VecAdd<<<1, N>>>(A, B, C);
...
}

　　line 2：用__global__关键字定义了一个kernel函数

　　line 4：threadIdx表示当前执行该kernel函数的这个thread的一个标号（可以理解为this指针的用途）

　　line 11：在调用kernel函数时，需要分配<<number_of_blocks , threads_per_block>> 。上述程序中分配了一个block，每个block中N个thread

　　虽然多个线程调用的都是同一个kernel function，但是它们分别在不同的数据空间进行加法运算（注意A、B、C的数组下标）。因此将一个大向量的加法运算给分解开了。

5.Grid

　　不同种类的kernel，每种kernel可以调度若干个block。这些block逻辑上被判为一个Grid。

 

thread、block和Streaming Multiprocessors的关系如下：

[Source: CUDA C Programming Guide.pdf]

如图，每个SM可以处理一个block，从而实现了并行计算。

两个层次的并行： • grid内多个block的并行 • block内多个thread的并行

 

注意：block和thread都是逻辑上的概念，物理上只存在SM。并不是一个SM一定严格对应一个block

比如对于我的亮机卡

每个SM可以跑1536个线程，而每个block最多1024个

但是实际上因为寄存器大小不一定够，并不一定能全部跑满这些线程。如果强行跑，就可能会爆掉

 

Section 2：Memory Hierarchy

[注意这里说的Memory都是指显存。CPU无法直接访问显存中的数据。][Reference]

因此，一个CUDA程序必然少不了以下三步：

☻cudaMalloc：创建新的动态显存堆

☻cudaMemcpy：将主机(Host)内存复制到设备(Device)显存

☻显存处理完之后，cudaMemcpy：设备(Device)显存复制回主机(Host)内存，释放显存cudaFree

CPU/RAM与GPU/VRAM的关系如图：[Reference]

 

Gird、block、thread的内存访问/共享机制如下图：

 

这里有几个概念：

　　Local Memory：单个线程内使用的内存空间

　　Shared Memory：一个block内所有线程共享的内存空间，常用于线程之间的通信。

　　　　　　　　　　   每个SM（StreamingMultiprocessor）大约有16KB的shared memory

　　Global Memory：所有的block共享的内存空间。比shared速度慢，但是大许多

　　Constant Memory：存储常量。一块显卡大约有64KB的constant memory

 

从硬件的角度来看结构是这样的：[Reference] [Reference]