CUDA C

一、CUDA结构

硬件：GPU（Graphics Processing Unit）   SM(Streaming Multiprocessor)     SP(Streaming Processor)

软件：Grid   Blcok   Thread

每个GPU由若干SM组成，每个SM由若干SP加上Register和shared memory组成，SP是真正执行线程的单元，这是GPU的硬件架构。

CUDA提供GBT逻辑结构，大致对应GSM

除此之外，GPU的调度单位是warp，基本上是32个Thread组成一个warp，由warp scheduler进行调度， 每个warp内的线程SIMT(Single Instruction Multi Thread)

 

二、CUDA基本语法

__global__    声明一个kernel函数 ， <<<block, thread>>>  调用kernel函数， block，thread可以是二维的（用dim3传入， dim3的结构为dim3(x, y, z)）

—divece__   声明一个函数，表示是在kernel中调用的

cudaMalloc(pointer, size);

cudaMemcpy(dest, src, size, direction)

cudaFree() 

cudaDevicePro结构体

并形编程时offset的计算，一维二维不同

** 显存和主存的指针可以相互传递，但显存的读写只能在GPU上操作，内存的读写只能在CPU上操作，即设备上不能读写主存，CPU上不能读写设备内存 **

cudaSetDevice(i)有多个GPU时，选择一个i

cuda的好多函数都会返回一个cudaError_t类型的状态，如果是cudaSuccess，表示成功执行

 

 注意：在执行了kernel函数后没有任何反应记得在kernel函数后添加cudaDeviceReset()指令，注意该指令必须要在kernel函数后，且在把设备内存中的内容复制到主存后。

三、cuda线程同步

__syncthreads()同步一个block内的线程，使block内的所有线程的__syncthreads()前面的代码全部运行完毕，才运行后面的代码，注意该同步指令不能放入分支结构中，否则会死锁永久等待。

注意：__syncthreads()只能同步一个block内的线程，无法同步block间的线程。

 

四、优化性能

__shared__   声明shared memory， 每个block 共享shared memory，可读可写，芯片内部内存，相当于高速缓存。

__constant__    声明constant memory，一般GPU会将显存分出64KB的constant memory，read-only，合理的使用constant memory有助于提高CUDA程序性能

注意：constant memory 只能静态分配，无需释放，其大小要在编译的时候确定， 并且要声明为全局。

原因：广播，half-warp thread 读同一个constant memory地址的时，只产生一次读操作 ，这样只占1/16的带宽（注意这个提升很大，因为GPU内部的处理单元很多，内存带宽已满足不了运算能力，the bottleneck is bandwidth）

    cache，第一次读后，硬件会cache the constant data to GPU

duoble-edged sword：half-warp thread 都读一个constant memory，好剑，但若不同，则这16条thread读constant memory 将串行化，如果在global memory中即使不同也是并行的。

注意：用这个cudaMemcpyToSymbol(dist, src, size)拷贝constant memory

 

纹理内存，同常量内存有点像。

 

五、cuda事件

cudaEvent_t  start, stop;

cudaEventCreate(&start);　　cudaEventCreate(&stop);

cudaEventRecord(start, 0);     cudaEventRecord(stop, 0);

cudaEventSynchronize(stop);

float elapseTime;

cudaEventElapsedTime(&elapseTime, start, stop);

cudaEventDestroy(start);        cudaEventDestroy(stop);

注意：cudaEvent is implemented directly on the GPU, it is not suitable to timing mixtures of divece and host code.

 

六、原子性

atomicAdd(&, value);

由于计算机中不满足浮点数加减法的结合率，故只提供了整数的atomicAdd()原子操作。但可以利用提供的对于整数的原子操作自己实现一个互斥锁，来实现临界资源的互斥访问。

struct Lock {
    int *mutex;
    Lock( void ) {
        HANDLE_ERROR( cudaMalloc( (void**)&mutex,
                              sizeof(int) ) );
        HANDLE_ERROR( cudaMemset( mutex, 0, sizeof(int) ) );
    }

    ~Lock( void ) {
        cudaFree( mutex );
    }

    __device__ void lock( void ) {
        while( atomicCAS( mutex, 0, 1 ) != 0 );
    __threadfence();
    }

    __device__ void unlock( void ) {
        __threadfence();
        atomicExch( mutex, 0 );
    }
};

【不确定】该互斥好像只能在块间有效执行，在块内线程之间就不行了。

 

七、流

前面的讨论的并行是相同任务不同数据的并行，流是不同任务间的并行（类似于CPU）

1、页锁定主机内存

cudaHostAlloc((void**)&add, ByteSize, cudaHostAllocDefault)分配固定内存，即不可分页，不可交换至磁盘（在释放之前），不可被其他程序占用

malloc(ByteSize)分配标准的可分页内存，可交换、可被占用

采用cudaHostAlloc分配的内存需要用cudaHostFree(add)释放，但还是可以用cudaMemcpy()，并且速度比用malloc()快

使用页锁定内存的一个好处：

• 加快主机内存和设备内存间的复制操作。由于设备内存和主机内存之间的交换用DMA来完成，不需要CPU的参与，故当使用可分页内存时，由于可能存在某页被换到磁盘中延缓DMA控制器的操作，故对于分页内存与设备内存交换时，系统先是申请了一块页锁定内存，先将内容拷贝进来，再将其与设备内存进行交换。即：可分页内存<->页锁定内存<->设备内存

2、流

创建流

cudaStream_t  stream;

cudaStreamCreate(&stream);

流就好比一个任务对列，每个流中的任务串行执行，不同的流之间可以并行执行，但并不能全部并行，只能在内存拷贝和执行核函数上面并行

cudaMemcpyAsync(dest, src, size, direction, stream) 不同于cudaMemcpy和memcpy，后面两个是同步的，即函数执行完了，内存拷贝也就完成了，前者是一个异步方式，只是在流中提出了一个请求，并不一定完成了。

kernel<<<block, thread, 0, stream>>>()核函数也要指定相应的流变成异步执行，第三个暂时未知

所以最后需要一个同步机制来等待流中的任务完成cudaStreamSynchronize(stream)

最后释放流cudaStreamDestroy(stream)

使用页锁定内存的另一个好处：

• 异步

下面给个两个流的并行过程：

流1：HostToDevice      kernel                DeviceToHost

流2：                            HostToDevice    kernel                         DeviceToHost

 

八、动态并行

前面讨论的并行是在主机函数调用kernel函数，但在kernel函数中能否继续调用kernel，cuda从某一版本开始后开始支持这一机制，称为动态并行。

 

九、注意点

• 在GPU中相邻线程访问相邻内存要比同一线程访问相邻内存的速度快。

 

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参考：《cuda by exemple》