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cuda编程入门

文章目录

        • P2 CUDA编程入门01-GPU硬件架构综述
          • bank的访问冲突
          • 规约的一个有效的算法
        • p3 CUDA编程模型
          • CUDA程序执行流程
          • CUDA程序层次结构
          • CUDA kernel函数的grid, block调用情况
          • CUDA内置变量
        • P4向量加法
        • P5Grid-Block-Warp-Thread
          • CUDA程序层次结构
        • P6GPU内存介绍
        • P7内存如何管理
          • CPU内存
          • GPU内存
          • GPU全局内存分配释放
          • 统一(unified)内存分配释放
          • 共享内存
        • P8内存管理，代码示例
        • P9CUDA程序执行与硬件映射
        • P10什么是规约算法
        • P11并行规约算法-二叉树算法
        • P12并行规约算法-改进warp divergence
        • P13并行规约算法-改进共享内存访问，消除冲突
        • P14并行规约算法-改进全局内存访问
        • P17并行规约算法-成功优化的关键
        • P18完整并行规约算法-三阶段算法与完整代码
        • P18完整并行规约算法应用-内积
      • 另一个博主

参考blibli

P2 CUDA编程入门01-GPU硬件架构综述

cuda编程入门_第1张图片

bank的访问冲突

cuda编程入门_第2张图片
cuda编程入门_第3张图片
冲突的情况
cuda编程入门_第4张图片

规约的一个有效的算法

cuda编程入门_第5张图片

p3 CUDA编程模型

cuda编程入门_第6张图片

CUDA程序执行流程

cuda编程入门_第7张图片##### Block和grid的关系
cuda编程入门_第8张图片

CUDA程序层次结构

cuda编程入门_第9张图片

CUDA kernel函数的grid, block调用情况

cuda编程入门_第10张图片

注意用__global__定义的kernel是异步的：调用这个函数cpu就走了，不管GPU是否算完，不会等待GPU完成，而GPU会一个个执行kernel函数

CUDA内置变量

P4向量加法

# GPU申请内存的函数：
cudaMalloc((void **)&dx, nbytes) //你首先得给我一个pointer to pointer of sth, 然后你要申请多少内存空间

cuda编程入门_第11张图片

P5Grid-Block-Warp-Thread

CUDA程序层次结构


P6GPU内存介绍

左边是Device的图
右边是单个Multi-processor的图
cuda编程入门_第12张图片
GPU内存类型

P7内存如何管理

内存管理，全局内存是我的数据主要存放的地方，共享内存就是block内线程数据共享和同步
cuda编程入门_第13张图片

CPU内存

栈的内存有限几M,堆的话看电脑32G,64G
cuda编程入门_第14张图片

GPU内存

cuda编程入门_第15张图片

GPU全局内存分配释放

cuda编程入门_第16张图片

统一(unified)内存分配释放

避免GPU和CPU数据传输，因为都可以访问
cuda编程入门_第17张图片
同步拷贝： src全部拷贝给dst，这个函数才会终止执行下一个函数
cuda编程入门_第18张图片
异步拷贝： 只要启动这个函数就不管了(留着GPU与CPU自己完成)，就执行这个函数后面的语句，异步拷贝有一个缺点：就是你不知道是否拷贝完成，你就使用他有可能使用的是以前的旧数据
cuda编程入门_第19张图片

共享内存

cuda编程入门_第20张图片

常用的使用共享内存的两种方式
cuda编程入门_第21张图片

P8内存管理，代码示例

申请内存(cudaMalloc/GPU/, malloc或者cudaMallocHost/CPU/)->内存拷贝(cudaMemcpy)->调用核函数 <<>> ->内存拷贝->释放内存

P9CUDA程序执行与硬件映射

grid->Block->Thread 对应 Device->SM->CUDA Core

P10什么是规约算法

CUDA不支持global sync,因为全局同步可能造成：

  1. 有block闲置
  2. deadlock
    solution: Decompose into multiple kernels 设计规约算法
    cuda编程入门_第22张图片
    多个块block规约如何进行同步：
    cuda编程入门_第23张图片
    CUDA没有全局同步的原因：
    死锁状态
    cuda编程入门_第24张图片
    解决办法：对规约算法分成多个kernel(本来是多个block进行，现在分/decopose多个kernel)，相当于在原来的基础上时间纵轴上加了一个里程碑，一个里程碑完成才能进行下一个里程碑，这样block的资源就释放了
    cuda编程入门_第25张图片
    调用kernel示意图，即一个规约运算分为两个kernel但是在调用第二个kernel参与运算时，完成第一个kernel运算会到达一个同步点
    cuda编程入门_第26张图片

P11并行规约算法-二叉树算法

策略：
cuda编程入门_第27张图片
对于相加的规约算法来说，他的示意图如下，每一次线程操作减半：
cuda编程入门_第28张图片
上述示意图的伪代码：
cuda编程入门_第29张图片

P12并行规约算法-改进warp divergence

p11的算法，同一warp中的线程执行命令不一样，

P13并行规约算法-改进共享内存访问，消除冲突

P14并行规约算法-改进全局内存访问

P17并行规约算法-成功优化的关键

voliate关键字
cuda编程入门_第30张图片

P18完整并行规约算法-三阶段算法与完整代码

cuda编程入门_第31张图片

P18完整并行规约算法应用-内积

另一个博主

参考蒙特卡洛家的树

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