CUDA: (六) 时间计算、CUDA stream(CUDA 流)

CUDA时间评估

LZ之前都是使用CPU timer来评估CUDA代码的性能的，但是这样做时候没有办法给出精确答案的，除了其他因素外，最常见的时间计算误差包括线程延迟开销和操作系统调度的开销。同时，使用GPU测量的时间还取决于高精度Cpu计时器的可用性。在很多情况下，主机在GPU内核运行时执行异步计算，因此，因此为了测量GPU内核消耗的时间，CUDA提供了对应于event的API。

CUDA event是在CUDA程序中指定位置记录GPU的时间戳，在这个API中，GPU记录了对应的时间戳，消除了上面提到的两个问题。

使用CUDA event有两个测量时间的步骤：创建事件和记录事件，最后计算中间的时间，得到最后代码的整体性能。

具体的代码块如下所示

#include 
#include 

int main(){
     

	// 一些数据准备
	...
	...
	
	// 实例化CUDA event
	cudaEvent_t e_start, e_stop;
	//创建事件
	cudaEventCreate(&e_start);
	cudaEventCreate(&e_stop);
	
	//记录事件，开始计算时间
	cudaEventRecord(e_start, 0);


	...
	//一顿操作猛如虎
	...
	
	
	//记录结束时事件
	cudaEventRecord(e_stop, 0);// 0 代表CUDA流0
	//等待事件同步后
	cudaEventSynchronize(e_stop);
	//计算对应的时间，评估代码性能
	float elapsedTime;
	cudaEventElapsedTime(&elapsedTime, e_start, e_stop);

}
	

CUDA stream(CUDA 流)的一些理解

使用多个block或者thread，只是把一个任务进行并行化操作，但是并没有体现任务的并行性。任务的并行性是指可以运行多个核函数，最常见的如图像处理可以一个流做图像上下翻转，一个流做随机crop，还可以一个流做resize但是这个并不是那么灵活。

CUDA流其实是在GPU执行中GPU操作队列具体顺序。这些功能包括内核功能，内存复制操作和CUDA事件操作，而这些操作添加队列的顺序其实就是对应操作执行的顺序。每个CUDA流可以看做一个单独的任务，所以我们可以使用多个流来开启多个任务。

#include 
#include 
#include 
#define RANDOM(x) (rand() % x)

#define MAX 10
#define M 128	// number of thread
#define N 50000 // Define number of elements in Array


//Define kernel function for vector addition
__global__ void gpuAdd(int *d_a, int *d_b, int *d_c){
     
	// getting block index of current kernel

	int tid = threadIdx.x + blockIdx.x *blockDim.x;
	while(tid<N){
     
		d_c[tid] = d_a[tid]+d_b[tid];
		tid +=  blockDim.x * gridDim.x;
	}
}



int main(){
     

	// define host arrays
	int *h_a, *h_b, *h_c;
	// define device pointers for stream0
	int *d_a0, *d_b0, *d_c0;
	// define device pointers for stream1
	int *d_a1, *d_b1, *d_c1;

	cudaStream_t stream0, stream1;
	cudaStreamCreate(&stream0);
	cudaStreamCreate(&stream1);

	cudaEvent_t e_start, e_stop;
	cudaEventCreate(&e_start);
	cudaEventCreate(&e_stop);
	cudaEventRecord(e_start, 0);

	// Allocate memory for host pointers
	cudaHostAlloc((void **)&h_a, 2*N*sizeof(int), cudaHostAllocDefault);
	cudaHostAlloc((void **)&h_b, 2*N*sizeof(int), cudaHostAllocDefault);
	cudaHostAlloc((void **)&h_c, 2*N*sizeof(int), cudaHostAllocDefault);

	// Allocate memory for device pointers
	cudaMalloc((void **)&d_a0, N*sizeof(int));
	cudaMalloc((void **)&d_b0, N*sizeof(int));
	cudaMalloc((void **)&d_c0, N*sizeof(int));
	cudaMalloc((void **)&d_a1, N*sizeof(int));
	cudaMalloc((void **)&d_b1, N*sizeof(int));
	cudaMalloc((void **)&d_c1, N*sizeof(int));

	for(int i= 0; i<N*2; ++i){
     
		h_a[i] = 2*i*i;
		h_b[i] = i;
	}

	cudaMemcpyAsync(d_a0, h_a, N*sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice, stream0);
	cudaMemcpyAsync(d_a1, h_a+N, N*sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice, stream1);
	cudaMemcpyAsync(d_b0, h_b, N*sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice, stream0);
	cudaMemcpyAsync(d_b1, h_b+N, N*sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice, stream1);

	// Kernel call
	gpuAdd <<<512, 512, 0, stream0>>>(d_a0, d_b0, d_c0);
	gpuAdd <<<512, 512, 0, stream1>>>(d_a1, d_b1, d_c1);

	// Copy result back to host memory from device memory
	cudaMemcpyAsync(h_c, d_c0, N*sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost, stream0);
	cudaMemcpyAsync(h_c+N, d_c1, N*sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost, stream1);

	cudaDeviceSynchronize();
	cudaStreamSynchronize(stream0);
	cudaStreamSynchronize(stream1);

	cudaEventRecord(e_stop, 0);
	cudaEventSynchronize(e_stop);
	float elapsedTime;
	cudaEventElapsedTime(&elapsedTime, e_start, e_stop);

	printf("Time to add %d numbers: %3.1f ms\n", 2*N, elapsedTime);

	int Correct = 1;
	printf("Vector addition on GPU:  \n");
	// print result on console
	for(int i = 0; i<2*N;i++){
     
		if(h_a[i]+h_b[i] != h_c[i]){
     
			Correct = 0;
		}
	}
	if(Correct == 1){
     
		printf("GPU has computed Sum Correctly\n");

	}
	else{
     
		printf("There is an Error in GPU computation\n");
	}

	// free up memory
	cudaFree(d_a0);
	cudaFree(d_b0);
	cudaFree(d_c0);
	cudaFree(d_a1);
	cudaFree(d_b1);
	cudaFree(d_c1);
	cudaFreeHost(h_a);
	cudaFreeHost(h_b);
	cudaFreeHost(h_c);


	return 0;
}

附一张运行示意图：

最后运行结果如图所示：

参考书籍：

1. Hands-On GPU-Accelerated Computer Vision with OpenCV and CUDA

PS：
每天起床第一件事，就是看下疫情有没有缓解，有些时候也只能干着急，帮不上什么忙，只能默默宅在家里，不出门添乱了，按照目前态势周六可能就破三万了，心里慌慌的，公司也是准备10号开始远程办公，怕人员太多，不便于管理的角度考虑，这个做法还是值得赞赏的。

但是觉得这个疫情情况界面可以再做好一些，对每个区域的新增人数最好也有直观的表示，而且是不是确诊病例绝大多数都是从疑似病例中确诊出来的，那么新增的疑似病例如果分析一下可能昨天一天就增加了8000多例！


武汉加油！湖北加油！中国加油！劲头上来了，能行！