CUDA零复制(Zero Copy)(零拷贝内存)

零复制(Zero Copy)(零拷贝内存)

零复制是一种特殊形式的内存映射，它允许你将主机内存直接映射到GPU内存空间上。因此，当你对GPU上的内存解引用时，如果它是基于GPU的，那么你就获得了全局内存的高速带宽（180GB/s）。如果GPU代码读取一个主机映射变量，它会提交一个PCI-E读取事务，很长时间之后，主机会通过PCI-E总线返回数据。
如果程序是计算密集型，那么零复制可能是一项非常有用的技术。它节省了设备显示传输的时间。事实上，是将计算和数据传输操作重叠了，而且无需执行显式的内存管理。
实际上，使用零复制内存，将传输和内核操作分成更小的块，然后以流水线的方式执行它们。
然而，采用零复制内存的传输实际上是相当小的。PCI-E总线在两个方向上的带宽的总是相同的。由于基于PCI-E的内存读取存在高延迟，因此实际上大多数读操作应该在所有写操作之前被放入读队列。我们可能获得比显式内存复制版本节省大量执行时间的效果。

在论坛上的问答：
Q:我在程序中使用了零拷贝内存，程序反而变得更慢了，看书上说
“当输入内存和输出内存都只能使用一次时，那么在独立GPU上使用零拷贝内存将带来性能提升”。
请问 “当输入内存和输出内存都只能使用一次时” 具体是什么意思？我下面的做法有什么问题？
程序情况是这样的：
在主机申请了3个零拷贝内存 buf1,buf2,buf3，然后通过cudaHostGetDevicePointer() 获得这块内存在GPU上的有效指针dev1,dev2,dev3。其中 buf1,buf2,buf3 是从影像中读取的数据，然后在核函数中对dev1,dev2,dev3进行处理，值依然存放在dev1,dev2,dev3中，然后调用GDAL将buf1,buf2,buf3 写出。
A:
LZ您好：
zero copy和普通的cudaMemcpy一样也是要走pci-e总线的，只不过cudaMemcpy是一次性全部copy过去，而zero copy是用的时候自动在后台通过pci-e总线传输。
zero copy这样的机制多少可以利用计算来掩盖一些copy的时间，而如果使用cudaMemcpy要实现类似的计算和传输互相掩盖的话，需要使用异步版本的cudaMemcpy函数，并使用页锁定内存以及多个stream。
zero copy的读入信息是不在device端缓冲的，也就是说device端使用几次就需要从host端走较慢的pci-e 总线读入几次。所以，一般建议只使用一次的数据以及少量的返回数据可以使用zero copy，其他情况建议copy到显存使用，显存DRAM的带宽要比pci-e的带宽高出一个量级。
以上是对zero copy的简要介绍。

使用零复制的三步

1、启用零复制

需要在任何CUDA上下文创建之前进行下面的调用：

//Enable host mapping to device
 memoryCUDA_CALL(cudaSetDeviceFlags(cudaDeviceMapHost));

当CUDA上下文被创建时，驱动程序会知道它需要支持主机内存映射，没有驱动程序的支持，零复制将无法工作。如果该支持在CUDA上下文创建之后完成，内存也无法工作。请注意对cudaHostAlloc
这样的函数调用，尽管在主机内存上执行，也仍然创建一个GPU上下文。
虽然大多数设备支持零复制内存，但是一些早期的设备却不支持。显式检查：

struct cudaDeviceProp device_prop
cudaGetDeviceProperties(&device_prop,device_num);
zero_copy_supported=device_prop.canMapHostMemory;

2、分配主机内存

分配了主机内存，这样它就可以被映射到设备内存。我们对cudaHostAlloc
函数使用额外的标志cudaHostAllocMapped
就可以实现。

//Allocate zero copy pinned 
cudaHostAlloc((void**)&host_data_to_device,size_in_bytes,cudaHostAllocWriteCombined|cudaHostAllocMapped);

3、将常规的主机指针转换成指向设备内存空间的指针

通过cudaHostGetDevicePointer
函数：

//Conver to a GPU host 
cudaHostGetDevicePointer(&dev_host_data_to_device,host_data_to_device,0);

在这个调用中，我们将之前在主机内存空间分配的host_data_to_device
转换成GPU内存空间的指针。在GPU内核中，只使用转换后的指针，原始的指针只出现在主机执行的代码中。因此，为了之后释放内存，需要在主机上执行一个操作，其他的调用保持不变：

//Free pinned 
cudaFreeHost(host_data_to_device);

代码参考

简单的代码，进行两个数组之间数据的拷贝，这里只是为了说明零复制的使用，并无实际意义。

#include 
#include 
#include 
void checkCUDAError(const char *msg) {
    cudaError_t err = cudaGetLastError();
    if (cudaSuccess != err) {
        fprintf(stderr, "Cuda error: %s: %s.\n", msg, cudaGetErrorString(err));
        exit(EXIT_FAILURE);
    }
}

__global__ void sumNum( int *data) {

    int i = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    if(i<1000000000){
     data[i]=10;
    }
}
int main(void) {
    size_t size = 1*1000000000 * sizeof(int);//4G
    //1.启用零复制
    cudaSetDeviceFlags (cudaDeviceMapHost);
    int* data;
    //2.分配主机内存
    cudaHostAlloc((void**) &data, size,
            cudaHostAllocWriteCombined | cudaHostAllocMapped);
     checkCUDAError("cudaHostAlloc data");
    
     memset(data, 0, 1*1000000000 * sizeof(int));
    int *gpudata;
    //3.将常规的主机指针转换成指向设备内存空间的指针
    cudaHostGetDevicePointer(&gpudata, data, 0);
    checkCUDAError("cudaHostGetDevicePointer");
    //sumNum<<<1000000000/1024+1023, 1024>>>(gpudata);
    //注意！！因为下面要打印出来测试，所以要先同步数据，这个函数可以保证cpu等待gpu的kernel函数结束才往下运行。如果数据暂时用不到，可以在整体结束以后再加这句话。明显等待kernel函数结束会占用程序进行的时间。
    cudaDeviceSynchronize();
    for (int i = 99999999; i < 1000000000; i=i+100000000) {
        printf("%d \n", data[i]);
    }
    //记得零拷贝的free是这个函数
    cudaFreeHost(data);
    return 0;
}

参考：https://www.findhao.net/easycoding/1448