CUDA学习5 常量内存与纹理内存

1.常量内存

当线程束中的所有线程都访问相同的只读数据时,使用常量内存将获得额外的性能提升。

常量内存大小限制为64k。

以下摘自hackairM的博文CUDA学习--内存处理之常量内存(4)

常量内存其实只是全局内存的一种虚拟地址形式,并没有特殊保留的常量内存块。常量内存有两个特性,一个是高速缓存,另一个是它支持将单个值广播到线程束中的每个线程。但要注意的是,对于那些数据不太集中或者数据重用率不高的内存访问,尽量不要使用常量内存。

当常量内存将数据分配或广播到线程束中的每个线程时(注意,实际上硬件会将单次内存读取操作广播到半个线程束),广播能够在单个周期内发生,因此这个特性是非常有用的。虽然当所有16个线程都读取相同地址时,这个功能可以极大提高性能,但当所有16个线程分别读取不同的地址时,它实际上会降低性能。如果半个线程束中的所有16个线程需要访问常量内存中的不同数据,那么这个16次不同的读取操作会被串行化,从而需要16倍的时间来发出请求。但如果从全局内存中读取,那么这些请求就会同时发出。这种情况下,从常量内存读取就会慢于从全局内存中读取。

需要注意的是,当我们声明一个内核常量的时候,在编译器将CUDA C代码转换成PTX汇编代码时会用字面值(0x55555555)直接替换常量值(data)的地址。

const int data = 0x55555555;
int d = data;   //此时data会直接编译为字面值0x55555555

但当我们声明的是一个常量数组时,编译器在将C代码转换成PTX汇编代码时将会使用数组地址在汇编代码中。

const int data[3] = {0x11111111, 0x22222222, 0x33333333};
int d = data[1];    //此时data[1]会被编译为data[1]的地址

这时,在费米(计算能力为2.x的硬件)架构的设备上,全局内存借助一级缓存也能达到与常量内存相同的访问速度。只有在计算能力为1.x的设备上,由于全局内存没有用到缓存技术,此时使用常量内存才会获得明显的性能提升。

 

下例中使用常量内存性能并未获得提升(Time to generate与不使用常量内存接近)。

运行《CUDA By Example》第六章示例有约8%的提升(4.8ms到5.2ms,小样本)。

 

#include <windows.h>
#include <iostream>

__constant__ float dev_input[5*5*24*24];  //57600<64000
__global__ void MaxPool2d(const int height, const int pooled_height, float* top_data)
{
    int x = blockIdx.x;
    int y = blockIdx.y;
    int dx = gridDim.x;
    int tx = threadIdx.x;
    int ty = threadIdx.y;
    int dtx = blockDim.x;
    int dty = blockDim.y;
    float s = -10000.0;
    int index2 = y*dx*dtx*dty + x*dtx*dty + ty*dtx + tx;
    int index = y*dx*height*height + x*height*height + ty*pooled_height*height + tx*pooled_height;
    for (int u = 0; u < pooled_height && (u + pooled_height*ty)<height; ++u)
    for (int v = 0; v < pooled_height && (v + pooled_height*tx)<height; ++v)
    if (*(dev_input + index + u*height + v)>s)
        s = *(dev_input + index + u*height + v);
    *(top_data + index2) = s;
}

int main()
{
    cudaEvent_t start, stop;
    cudaEventCreate(&start);
    cudaEventCreate(&stop);

    const int N = 5, M = 5, H = 24, W = 24, D = 2;
    const int PH = H / D + H % D;
    int image_size = N*M*H*W*sizeof(float);
    int out_size = N*M*PH*PH*sizeof(float);
    float mul_by = 0.01;
    float *input, *output, *dev_output;
    
    input = new float[image_size];
    output = new float[out_size];
    for (int i = 0; i<N*M*H*W; i++)
        *(input + i) = i*mul_by;

    cudaMalloc((void**)&dev_output, out_size);
    //cudaMalloc((void**)&dev_input, image_size);
    cudaMemcpyToSymbol(dev_input, input, image_size);
    dim3    grid(M, N);
    dim3    threads(PH, PH);
    DWORD start_time = GetTickCount();
    cudaEventRecord(start,0);
    MaxPool2d << <grid, threads >> >( H, D, dev_output);
    cudaMemcpy(output, dev_output, out_size, cudaMemcpyDeviceToHost);
    DWORD end_time = GetTickCount();
    cudaEventRecord(stop, 0);
    cudaEventSynchronize(stop);
    float elapsedTime;
    cudaEventElapsedTime(&elapsedTime,
        start, stop);
    std::cout << "Time to generate: "<<elapsedTime<< "ms\n";
    cudaEventDestroy(start);
    cudaEventDestroy(stop);

    std::cout << "Cost: " << end_time - start_time << "ms." << std::endl;
    for (int i = 0; i<10; i++)
        std::cout << *(output + i) << std::endl;

    //cudaFree(dev_input);
    cudaFree(dev_output);
    delete[] output;
    delete[] input;
    system("pause");
}

/*
Time to generate: 0.071552ms
Cost: 0ms.
0.25
0.27
0.29
0.31
0.33
0.35
0.37
0.39
0.41
0.43
*/

 

2.纹理内存

和常量内存一样,纹理内存是另一种类型的只读内存,在特定的访问模式中(以下例子并非这种特定的访问模式),纹理内存同样能够提升性能。

介绍摘自《GPU高性能编程CUDA实战》。

纹理内存缓存在芯片上,因此在某些情况中,它能够减少对内存的请求并提供更高效的内存带宽。纹理缓存是专门为那些在内存访问模式中存在大量空间局部性(Spatial Locality)的图形应用程序而设计的。在某个计算应用程序中,这意味着一个线程读取的位置可能与邻近线程的读取位置“非常接近”,如下图所示。

从数学的角度,上图中的4个地址并非连续的,在一般的CPU缓存中,这些地址将不会缓存。但由于GPU纹理缓存是专门为了加速这种访问模式而设计的,因此如果在这种情况中使用纹理内存而不是全局内存,那么将会获得性能的提升。

 

#include "device_launch_parameters.h"
#include "cuda_runtime.h"
#include <iostream>

#define max(a,b) (a>b?a:b)
texture<float> t_input;

__global__ void MaxPool2d(const int height, const int pooled_height, float* top_data)
{
    int x = blockIdx.x;
    int y = blockIdx.y;
    int dx = gridDim.x;
    int tx = threadIdx.x;
    int ty = threadIdx.y;
    int dtx = blockDim.x;
    int dty = blockDim.y;
    float s = -10000.0;
    float a1, a2, a3, a4, a12, a34;
    int index2 = y*dx*dtx*dty + x*dtx*dty + ty*dtx + tx;
    int index = y*dx*height*height + x*height*height + ty*pooled_height*height + tx*pooled_height;
    int index3 = 0;
    bool b1 = 1 + 2 * ty == height;
    bool b2 = 1 + 2 * tx == height;
    
    if (b1&&b2)
    {
        a1 = tex1Dfetch(t_input, index );
        s = max(a1, s);
    }
    if ( !b2)
    {
        a1 = tex1Dfetch(t_input, index );
        a2 = tex1Dfetch(t_input, index + 1);
        a12 = max(a1,a2);
        s = max(a12, s);
        index3 = height + 1;
    }
    if (!b1)
    {
        a3 = tex1Dfetch(t_input, index + index3);
        a4 = tex1Dfetch(t_input, index + height);
        a34 = max(a3, a4);
        s = max(a34, s);
    }
    *(top_data + index2) = s;
}

int main()
{
    cudaEvent_t start, stop;
    cudaEventCreate(&start);
    cudaEventCreate(&stop);

    const int N = 5, M = 5, H = 25, W = 25, D = 2;
    const int PH = H / D + H % D;
    const int image_size = N*M*H*W*sizeof(float);
    const int out_size = N*M*PH*PH*sizeof(float);
    float mul_by = 0.01;
    float *input, *output, *dev_input, *dev_output;


    input = new float[image_size];
    output = new float[out_size];
    for (int i = 0; i<N*M*H*W; i++)
        *(input + i) = i*mul_by;

    cudaMalloc((void**)&dev_output, out_size);
    cudaMalloc((void**)&dev_input, image_size);
    cudaBindTexture(NULL, t_input, dev_input,
        image_size);
    cudaMemcpy(dev_input, input, image_size,
        cudaMemcpyHostToDevice);

    dim3    grid(M, N);
    dim3    threads(PH, PH);
    cudaEventRecord(start, 0);
    MaxPool2d <<<grid, threads >>>(H, D, dev_output);
    cudaMemcpy(output, dev_output, out_size, cudaMemcpyDeviceToHost);
    cudaEventRecord(stop, 0);
    cudaEventSynchronize(stop);
    float elapsedTime;
    cudaEventElapsedTime(&elapsedTime,
        start, stop);
    std::cout << "Time to generate: " << elapsedTime << "ms\n";
    cudaEventDestroy(start);
    cudaEventDestroy(stop);
    for (int i = 0; i<10; i++)
        std::cout << *(output + i) << std::endl;

    cudaFree(dev_input);
    cudaFree(dev_output);
    cudaUnbindTexture(t_input);
    delete[] output;
    delete[] input;
    system("pause");
}

/*
Time to generate: 0.128448ms
*/

 

posted on 2017-02-20 11:47  1357  阅读(3801)  评论(0编辑  收藏

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