如何编写PTX 代码
一、通过 CUDA 编译器生成 PTX 代码
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安装 CUDA Toolkit
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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。
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编写 CUDA C/C++ 代码
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使用 CUDA C/C++ 编写一个简单的内核函数(kernel)。例如:1234
__global__ void add(int *a, int *b, int *c) {
int tid = threadIdx.x;
c[tid] = a[tid] + b[tid];
}
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使用 nvcc 编译器生成 PTX
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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1
nvcc -ptx my_kernel.cu -o my_kernel.ptx
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这里,
my_kernel.cu
是您的 CUDA 源代码文件,my_kernel.ptx
是生成的 PTX 文件。
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查看 PTX 代码
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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:
123456789101112131415161718192021222324252627282930.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;
}
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二、直接编写 PTX 代码
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了解 PTX 的基本结构
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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。
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大致的结构如下:
12345678910111213141516171819.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
}
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选择目标架构
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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。
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编写函数和指令
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使用 PTX 的指令集编写您需要的内核函数。常见的指令包括:
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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
)
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示例:从全局内存加载数据并进行运算:
1234cvta.to.global.u64 %SP, %SP;
ld.global.u32 %r2, [%SP];
add.s32 %r3, %r2, 5;
st.global.u32 [%SP], %r3;
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三、调试和优化 PTX 代码
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使用工具分析 PTX 代码
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NVIDIA 提供了多种工具来分析和调试 PTX 代码,如:
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Nsight Compute:可以查看内核的执行时间、寄存器使用情况等。
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Nsight Systems:用于分析 GPU 和 CPU 的整体性能。
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cuobjdump:可以查看生成的 PTX 和机器代码之间的映射关系。
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优化策略
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减少数据依赖,提高指令级并行性
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使用共享内存(shared memory)减少全局内存访问
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合理分配寄存器,避免寄存器溢出
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使用 PTX 的特殊指令优化热点代码
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四、将 PTX 转换为机器代码
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使用 ptxas 工具
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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:
1ptxas my_kernel.ptx -o my_kernel.o -gencode arch=compute_86,code=sm_86
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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。
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生成可执行文件
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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。
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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
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