admin 教程 2022-12-28

CUDA该怎么玩CUDA编程入门极简教程

作者 | DoubleV0203 编辑 | 机器学习算法工程师

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前言

2006年，NVIDIA公司发布了CUDA（http://docs.nvidia.com/cuda/），CUDA是建立在NVIDIA的CPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型，基于CUDA编程可以利用GPUs的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。近年来，GPU最成功的一个应用就是深度学习领域，基于GPU的并行计算已经成为训练深度学习模型的标配。目前，最新的CUDA版本为CUDA 9。

GPU并不是一个独立运行的计算平台，而需要与CPU协同工作，可以看成是CPU的协处理器，因此当我们在说GPU并行计算时，其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。在异构计算架构中，GPU与CPU通过PCIe总线连接在一起来协同工作，CPU所在位置称为为主机端（host），而GPU所在位置称为设备端（device），如下图所示。

基于CPU+GPU的异构计算. 来源：Preofessional CUDA® C Programming

可以看到GPU包括更多的运算核心，其特别适合数据并行的计算密集型任务，如大型矩阵运算，而CPU的运算核心较少，但是其可以实现复杂的逻辑运算，因此其适合控制密集型任务。另外，CPU上的线程是重量级的，上下文切换开销大，但是GPU由于存在很多核心，其线程是轻量级的。因此，基于CPU+GPU的异构计算平台可以优势互补，CPU负责处理逻辑复杂的串行程序，而GPU重点处理数据密集型的并行计算程序，从而发挥最大功效。

基于CPU+GPU的异构计算应用执行逻辑. 来源：Preofessional CUDA® C Programming

CUDA是NVIDIA公司所开发的GPU编程模型，它提供了GPU编程的简易接口，基于CUDA编程可以构建基于GPU计算的应用程序。CUDA提供了对其它编程语言的支持，如C/C++，Python，Fortran等语言，这里我们选择CUDA C/C++接口对CUDA编程进行讲解。开发平台为Windows 10 + VS 2013，Windows系统下的CUDA安装教程可以参考这里http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html

CUDA编程模型基础

在给出CUDA的编程实例之前，这里先对CUDA编程模型中的一些概念及基础知识做个简单介绍。CUDA编程模型是一个异构模型，需要CPU和GPU协同工作。在CUDA中，host和device是两个重要的概念，我们用host指代CPU及其内存，而用device指代GPU及其内存。CUDA程序中既包含host程序，又包含device程序，它们分别在CPU和GPU上运行。同时，host与device之间可以进行通信，这样它们之间可以进行数据拷贝。典型的CUDA程序的执行流程如下：

分配host内存，并进行数据初始化；

分配device内存，并从host将数据拷贝到device上；

调用CUDA的核函数在device上完成指定的运算；

将device上的运算结果拷贝到host上；

释放device和host上分配的内存。

上面流程中最重要的一个过程是调用CUDA的核函数来执行并行计算，kernel（http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html#kernels）是CUDA中一个重要的概念，kernel是在device上线程中并行执行的函数，核函数用__global__符号声明，在调用时需要用来指定kernel要执行的线程数量，在CUDA中，每一个线程都要执行核函数，并且每个线程会分配一个唯一的线程号thread ID，这个ID值可以通过核函数的内置变量threadIdx来获得。

由于GPU实际上是异构模型，所以需要区分host和device上的代码，在CUDA中是通过函数类型限定词开区别host和device上的函数，主要的三个函数类型限定词如下：

__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，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。

要深刻理解kernel，必须要对kernel的线程层次结构有一个清晰的认识。首先GPU上很多并行化的轻量级线程。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，grid是线程结构的第一层次，而网格又可以分为很多线程块（block），一个线程块里面包含很多线程，这是第二个层次。线程两层组织结构如下图所示，这是一个gird和block均为2-dim的线程组织。grid和block都是定义为dim3类型的变量，dim3可以看成是包含三个无符号整数（x，y，z）成员的结构体变量，在定义时，缺省值初始化为1。因此grid和block可以灵活地定义为1-dim，2-dim以及3-dim结构，对于图中结构（主要水平方向为x轴），定义的grid和block如下所示，kernel在调用时也必须通过执行配置（http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html#execution-configuration）来指定kernel所使用的线程数及结构。

dim3 grid(3, 2); dim3 block(4, 3); kernel_fun>(prams…);

所以，一个线程需要两个内置的坐标变量（blockIdx，threadIdx）来唯一标识，它们都是dim3类型变量，其中blockIdx指明线程所在grid中的位置，而threaIdx指明线程所在block中的位置，如图中的Thread (1,1)满足：

threadIdx.x = 1threadIdx.y = 1blockIdx.x = 1blockIdx.y = 1

一个线程块上的线程是放在同一个流式多处理器（SM)上的，但是单个SM的资源有限，这导致线程块中的线程数是有限制的，现代GPUs的线程块可支持的线程数可达1024个。有时候，我们要知道一个线程在blcok中的全局ID，此时就必须还要知道block的组织结构，这是通过线程的内置变量blockDim来获得。它获取线程块各个维度的大小。对于一个2-dim的block，线程（x,y)的ID值为,如果是3-dim的block,线程(x,y,z)的ID值为。另外线程还有内置变量gridDim，用于获得网格块各个维度的大小。

kernel的这种线程组织结构天然适合vector,matrix等运算，如我们将利用上图2-dim结构实现两个矩阵的加法，每个线程负责处理每个位置的两个元素相加，代码如下所示。线程块大小为(16, 16)，然后将N*N大小的矩阵均分为不同的线程块来执行加法运算。

// Kernel定义__global__ void MatAdd(float A[N][N], float B[N][N], float C[N][N]) { int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; int j = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y; if (i < N && j < N) C[i][j] = A[i][j] + B[i][j]; }int main() { ... // Kernel 线程配置 dim3 threadsPerBlock(16, 16); dim3 numBlocks(N / threadsPerBlock.x, N / threadsPerBlock.y); // kernel调用 MatAdd(A, B, C); ...}

此外这里简单介绍一下CUDA的内存模型，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）。内存结构涉及到程序优化，这里不深入探讨它们。

CUDA内存模型

还有重要一点，你需要对GPU的硬件实现有一个基本的认识。上面说到了kernel的线程组织层次，那么一个kernel实际上会启动很多线程，这些线程是逻辑上并行的，但是在物理层却并不一定。这其实和CPU的多线程有类似之处，多线程如果没有多核支持，在物理层也是无法实现并行的。但是好在GPU存在很多CUDA核心，充分利用CUDA核心可以充分发挥GPU的并行计算能力。GPU硬件的一个核心组件是SM，前面已经说过，SM是英文名是 Streaming Multiprocessor，翻译过来就是流式多处理器。SM的核心组件包括CUDA核心，共享内存，寄存器等，SM可以并发地执行数百个线程，并发能力就取决于SM所拥有的资源数。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，这要看SM本身的能力。那么有可能一个kernel的各个线程块被分配多个SM，所以grid只是逻辑层，而SM才是执行的物理层。SM采用的是SIMT（链接：http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html#simt-architecture）(Single-Instruction, Multiple-Thread，单指令多线程)架构，基本的执行单元是线程束（wraps)，线程束包含32个线程，这些线程同时执行相同的指令，但是每个线程都包含自己的指令地址计数器和寄存器状态，也有自己独立的执行路径。所以尽管线程束中的线程同时从同一程序地址执行，但是可能具有不同的行为，比如遇到了分支结构，一些线程可能进入这个分支，但是另外一些有可能不执行，它们只能死等，因为GPU规定线程束中所有线程在同一周期执行相同的指令，线程束分化会导致性能下降。当线程块被划分到某个SM上时，它将进一步划分为多个线程束，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。这是因为资源限制，SM要为每个线程块分配共享内存，而也要为每个线程束中的线程分配独立的寄存器。所以SM的配置会影响其所支持的线程块和线程束并发数量。总之，就是网格和线程块只是逻辑划分，一个kernel的所有线程其实在物理层是不一定同时并发的。所以kernel的grid和block的配置不同，性能会出现差异，这点是要特别注意的。还有，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。