MindSpore：CUDA编程（二）CUDA代码执行原理

我们把 CPU,内存这块区域叫做“主机（HOST）”，把GPU，显存这块区域叫做“设备（DEVICE）”。（是不是跟昇腾有点类似？）

CUDA的代码执行包含以下几步：

简述一下，就是 host_to_device-》在device上并行计算-》device_to_host。

cuda程序其实是一个对C的扩展程序。其后缀名为.cu，如果头文件则为.cuh。

这个.cu 程序除了C程序的语法外，还有一些cuda的特有部分，比如它在函数前面加了前缀，分为 __global__, __host__,__device__ 三种。

对于__global__：

所谓的“执行配置”，下面会提到，比如说是 <<< >>>中间的内容。

这个标识符将一个C函数声明成一个 核函数。它只能在设备（device）上执行。

对于__host__：

对于__device_：

这几个前缀定义了这些代码运行的设备，这会让程序决定在哪个设备上运行。

 

对于一个简单的Hello World代码而言：

#include <stdio.h>
 
void hello_from_cpu()
{
    printf("Hello World from the CPU!\n");
}
 
int main(void)
{
    hello_from_cpu();
    return 0;

 

如果我们想让它在GPU上运行，仅需要做两步：
（1）将被调用的函数 hello_from_cpu 改为 hello_from_gpu ，前面加上 __global__ 将其定义为核函数。

（2）在main主函数调用的时候，加上执行配置<<< >>>部分，如加上<<<1,1>>>则为并行1次，如加上<<<2,4>>>则运行 2X4次。

我们看看实际代码修改后的效果：

#include <stdio.h>
 
__global__ void hello_from_gpu()
{
    printf("Hello World from the GPU!\n");
}
 
int main(void)
{
    hello_from_gpu<<<1,1>>>();
    return 0;
}

cu代码必须使用nvcc编译，编译的时候要根据GPU架构的不同填不同的参数。

其中，arch参数如下：

code参数如下：

举个简单的例子，张小白这台笔记本的显卡是Quardo P1000，是Pascal架构，那么参数是compute_61和sm_61.

我们执行以下语句：

/usr/local/cuda/bin/nvcc -arch=compute_61 -code=sm_61 hello_cuda.cu -o hello_cuda

./hello_cuda

如果将执行配置改为2,4：

可以发现这个核函数被执行了8次。