CUDA编程入门

我们用host指代CPU及其内存，而用device指代GPU及其内存。

global：在device上执行，从host中调用（一些特定的GPU也可以从device上调用），返回类型必须是void，不支持可变参数参数，不能成为类成员函数。注意用__global__定义的kernel是异步的，这意味着host不会等待kernel执行完就执行下一步。
device：在device上执行，单仅可以从device中调用，不可以和__global__同时用。
host：在host上执行，仅可以从host上调用，一般省略不写，不可以和__global__同时用，但可和__device__，此时函数会在device和host都编译。

1.CUDA的整体结构
kernel是在device上线程中并行执行的函数，核函数用__global__符号声明，在调用时需要用<<<grid, block>>>来指定kernel要运行的线程，在CUDA中，每一个线程都要执行核函数。kernel在device上执行时实际上是启动很多线程，一个kernel所启动的所有线程称为一个网格（grid），同一个网格上的线程共享相同的全局内存空间。每一个grid由多个block组成，每一个block由多个线程组成。
在这里插入图片描述
从上图可以看出每一个block可以组织成三维的，但其实block可以1维、2维或3维组织。Grid可以1维、2维组织。
2.CUDA内存模型
如下图所示。可以看到，每个线程有自己的私有本地内存（Local Memory），而每个线程块有包含共享内存（Shared Memory）,可以被线程块中所有线程共享，其生命周期与线程块一致。此外，所有的线程都可以访问全局内存（Global Memory）。还可以访问一些只读内存块：常量内存（Constant Memory）和纹理内存（Texture Memory）。
在这里插入图片描述
3. Streaming Multiprocessor，SM
SM是GPU的处理器，SM可以并发地执行数百个线程。

当一个kernel被执行时，它的gird中的线程块被分配到SM上，一个线程块只能在一个SM上被调度。
SM一般可以调度多个线程块，一个kernel的各个线程块可能被分配多个SM。
当线程块被划分到某个SM上时，它将被进一步划分为多个线程束（一个线程束包含32个线程），因为这才是SM的基本执行单元，但是一个SM同时并发的线程束数是有限的
由于SM的基本执行单元是包含32个线程的线程束，所以block大小一般要设置为32的倍数。

SM中包含多个SP，一个GPU可以有多个SM（比如16个），最终一个GPU可能包含有上千个SP。
每个线程由每个线程处理器（SP）执行
线程块由多核处理器（SM）执行
一个kernel其实由一个grid来执行，一个kernel一次只能在一个GPU上执行
在这里插入图片描述
block是软件概念，一个block只会由一个sm调度，程序员在开发时，通过设定block的属性，告诉GPU硬件，我有多少个线程，线程怎么组织。而具体怎么调度由sm的warps scheduler负责，block一旦被分配好SM，该block就会一直驻留在该SM中，直到执行结束。一个SM可以同时拥有多个blocks，但需要序列执行

4.cuda编程的相关函数

在device上申请一定字节大小的显存:

 cudaMalloc(void** devPtr, size_t size); // 在device上申请一定字节大小的显存
 // devPtr是指向所分配内存的指针 
 // 与cudaFree函数配合使用

内存和显存之间的数据拷贝：

cudaMemcpy(void* dst, const void* src, size_t count, cudaMemcpyKind kind);

src指向数据源，而dst是目标区域，count是复制的字节数，其中kind控制复制的方向：cudaMemcpyHostToHost, cudaMemcpyHostToDevice, cudaMemcpyDeviceToHost及cudaMemcpyDeviceToDevice，如cudaMemcpyHostToDevice将host上数据拷贝到device上。

获取线程的id
我们可以用dim3类来表示网格和线程块的组织方式，网格grid可以表示为一维和二维格式，线程块block可以表示为一维、二维和三维的数据格式。

dim3 DimGrid(100, 50);  //5000个线程块，维度是100*50
dim3 DimBlock(4, 8, 8);  //每个线层块内包含256个线程，线程块内的维度是4*8*8**

最常见的组织方式如下：

dim3 dimGrid(M, N);
dim3 dimBlock(P, Q);
threadId.x = blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x; // x轴方向上的id号
threadId.y = blockIdx.y*blockDim.y+threadIdx.y; // y轴方向上的id号

5.实现矩阵乘法

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

#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include "malloc.h"
using namespace std;


const int Row = 512; // 行数
const int Col = 512; // 列数

__global__
void matrix_mul_gpu(int *M, int* N, int* P, int width) // width代表列数
{
	int i = threadIdx.x + blockDim.x * blockIdx.x; // 第i列的线程
	int j = threadIdx.y + blockDim.y * blockIdx.y; // 第j行的线程

	int sum = 0;
	for (int k = 0; k < width; k++)
	{
		int a = M[j*width + k]; // 第j行的某一个值
		int b = N[k*width + i]; // 第i列的某一个值
		sum += a * b;
	}
	P[j*width + i] = sum;
}

void matrix_mul_cpu(int *M, int* N, int* P, int width)
{
	for (int i = 0; i < width; i++)
		for (int j = 0; j < width; j++)
		{
			int sum = 0.0;
			for (int k = 0; k < width; k++)
			{
				int a = M[i*width + k];
				int b = N[k*width + j];
				sum += a * b;
			}
			P[i*width + j] = sum;
		}
}

int main()
{
	clock_t GPUstart, GPUend, GPUresult;

	int *A = (int *)malloc(sizeof(int) * Row * Col);
	int *B = (int *)malloc(sizeof(int) * Row * Col);
	int *C = (int *)malloc(sizeof(int) * Row * Col);
	//malloc device memory
	int *d_dataA, *d_dataB, *d_dataC;
	cudaMalloc((void**)&d_dataA, sizeof(int) *Row*Col);
	cudaMalloc((void**)&d_dataB, sizeof(int) *Row*Col);
	cudaMalloc((void**)&d_dataC, sizeof(int) *Row*Col);
	//set value
	for (int i = 0; i < Row*Col; i++) {
		A[i] = 90;
		B[i] = 10;
	}

	GPUstart = clock();
	cudaMemcpy(d_dataA, A, sizeof(int) * Row * Col, cudaMemcpyHostToDevice);
	cudaMemcpy(d_dataB, B, sizeof(int) * Row * Col, cudaMemcpyHostToDevice);
	dim3 threadPerBlock(16, 16);
	// (Col + threadPerBlock.x - 1)/threadPerBlock.x=Col/threadPerBlock.x+1，即多拿一个block来装不能整除的部分
	dim3 blockNumber((Col + threadPerBlock.x - 1) / threadPerBlock.x, (Row + threadPerBlock.y - 1) / threadPerBlock.y);
	printf("Block(%d,%d)   Grid(%d,%d).\n", threadPerBlock.x, threadPerBlock.y, blockNumber.x, blockNumber.y);
	// 每一个线程进行某行乘某列的计算，得到结果中的一个元素。也就是d_dataC中的每一个计算结果都和GPU中线程的布局<blockNumber, threadPerBlock >一致
	matrix_mul_gpu << <blockNumber, threadPerBlock >> > (d_dataA, d_dataB, d_dataC, Col);
	//拷贝计算数据-一级数据指针
	cudaMemcpy(C, d_dataC, sizeof(int) * Row * Col, cudaMemcpyDeviceToHost);

	//释放内存
	free(A);
	free(B);
	free(C);
	cudaFree(d_dataA);
	cudaFree(d_dataB);
	cudaFree(d_dataC);

	GPUend = clock();
	int GPUtime = GPUend - GPUstart;
	printf("GPU运行时间：%d\n", GPUtime );

	
	// CPU计算
	clock_t CPUstart, CPUend, CPUresult;

	int *A2 = (int *)malloc(sizeof(int) * Row * Col);
	int *B2 = (int *)malloc(sizeof(int) * Row * Col);
	int *C2 = (int *)malloc(sizeof(int) * Row * Col);

	//set value
	for (int i = 0; i < Row*Col; i++) {
		A2[i] = 90;
		B2[i] = 10;
	}

	CPUstart = clock();
	matrix_mul_cpu(A2, B2, C2, Col);
	CPUend = clock();
	int CPUtime = CPUend - CPUstart;
	printf("CPU运行时间：%d\n", CPUtime);
	printf("加速比为：%lf\n",double(CPUtime)/GPUtime);

	return 0;
}

【注】.cu文件好像只能以英文命名，不然可能出错

posted @ 2022-07-26 19:51 好人~ 阅读(308) 评论(0) 编辑收藏举报

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