派福利!通过 Azure 零成本进入 CUDA 编程

我们在配置深度学习环境的时候,除了安装各种库和框架外,如果需要 GPU 加速,还需要配置 CUDA。那 CUDA 是什么?它的作用是什么?

CUDA 编程介绍

什么是 CUDA?

CUDA (Compute Unified Device Architecture) 是通用的并行计算平台和编程模型,利用 Nvidia GPU 中的并行计算引擎能更有效地解决复杂的问题,如矩阵和线性代数等相关运算。

为什么需要 CUDA?

  • GPU 是为高速并行计算而生的(我们常见的场景应该是游戏)
  • 对于某些应用,通过 GPU 调用比 CPU 调用高 30-100 倍
  • GPU 拥有 ALU (算术逻辑单元), 允许更多的并行计算结合。例如计算屏幕上每个像素的颜色等
    CUDA 充分发挥 GPU 的作用,使得开发者通过编程释放 GPU 的并行计算能力。

进入 CUDA 编程的所需条件

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CUDA 支持不同的编程语言(如上图) C / C++ / Python 等,最常用还是通过 CUDA C 进行编写。CUDA C 是标准 ANSI C 语言的扩展,支持异构编程。

实际上除了编程语言外,你或者更需要的是一块高性能显卡。当你缺少钞票的时候,公有云会是进入 CUDA 编程的最低成本选择。

Azure 机器学习让你零成本入坑 CUDA 编程

Azure 有非常强大的机器学习功能,我一直喜欢使用 Azure 机器学习来构建我的机器学习或深度学习方案。对于个人开发者和学生党都可以免费申领 Azure 。

对于个人开发者,你只需要一张信用卡,就可以申领 Azure 200 美金的免费额度;

对于学生党,你只需要有一个 edu 邮箱,就可以申领 Azure 100 美金的免费额度.

这个额度足够你在 Azure 上使用一个 K80 的计算实例从 0 开始学习 CUDA 编程。(或者有些小伙伴希望 A100,但个人觉得 K80 对于初哥已经非常足够了)。以下是构建方式:

在 Azure 门户上创建 Azure 机器学习工作区

进入门户 ,点击“创建资源”,选择 AI + 机器学习, 再选择 Azure Machine Learning
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进入 Azure Machine Learning 后,需要添加 Azure 机器学习工作区所在资源组和相关的名字,这里特别提示,Azure 上只有 West US 2 的区域提供了 GPU 相关的计算实例,所以在选用时,一定要选用 West US 2, 否则你没法使用 GPU 的计算实例。
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当确认好后,点击 “审阅和创建”,确认无误后,再点击“创建”,稍等片刻就可以顺利地完成 Azure 机器学习工作区的创建。

创建完成后,直接进入创建好的 Azure 机器学习工作区。
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点击工作室 Web URL 进入属于你的机器学习环境
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创建 Azure 机器学习计算实例

Azure 机器学习计算实例是面向数据科学家的基于云的托管式工作站,它针对机器学习场景进行了优化,并结合 JupyterLab,Jupyter Notebook,VS Code 进行项目构建和模型部署。

我们通过左侧菜单,点击管理模块下的计算,选择新建,创建一个计算实例
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因为涉及到 CUDA 编程,所以必须选择 GPU
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注意:如果你希望获取更强的 GPU,可以点击“从所有选项中选择”,但你可能需要提交配额申请,该文章提及内容只针对通用的 K80。
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点击创建后,稍等片刻,你的计算实例就创建成功了。

计算实例上的第一个 CUDA 程序

在创建好的计算实例中选择终端
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你可以通过终端分别输入一下命令查看相关 cuda 对应信息

nvidia-smi
nvcc -V

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进入后创建一个 code 文件夹,进入 code 文件夹后,通过 vim 创建一个 helloworld.cu

mkdir code
cd code
vim helloworld.cu

在 helloworld.cu 添加如下内容

#include
#include

 __global__ void print_from_gpu(void) {
printf("Hello World! from thread [%d,%d] \
    From device\n", threadIdx.x,blockIdx.x);
 }

int main(void) {
printf("Hello World from host!\n");
  print_from_gpu<<<1,1>>>();
  cudaDeviceSynchronize();
return 0;
 }

通过输入:wq! 保存该文件

在终端运行以下指令

nvcc -arch=sm_37 helloworld.cu -o helloworld
./helloworld

运行成功,如下图
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注意:因为 K80 相对比较旧的架构,所以你需要设定好编译时的对应的相关设定,否则你没法顺利执行 GPU 的相关调用,以下是相关的架构对应图
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为 CUDA 编程添加 Notebook ⽀持

喜欢使用 Jupyter Notebook 是开发人员的使用习惯, 网上有很多都是针对友商的环境的设定,但这个你需要佛跳墙。所以我做了一下调整,让他可以在 Azure 机器学习环境中进行,步骤如下,在作者区域选择 “Notebooks”,创建一个 notebook 文件夹,选择创建一个新文件。
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Azure 计算实例还是很方便的,因为你不需要配置任何东西,就可以把 Nvidia 驱动,CUDA, CUDNN 等东西配置好了。大家终于不用因为环境而从入门到放弃了!

选择 Kernel 为 Python3.8 - Azure ML
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在新创建的 Notebook 添加一行 Cell,输入如下命令

!pip3 install git+https://github.com/kinfey/nvcc4jupyter.git

继续添加一行 Cell,输入如下命令
%load_ext azureml_nvcc_plugin

再添加一行 Cell,输入如下命令

%%cu 

#include 
__global__ void helloFromHost();
__device__ int helloFromDevice(int tid);
int main()
{
    helloFromHost<<<1,5>>>();
    cudaDeviceReset();
    return 0;
}
__global__ void helloFromHost()
{
    int tid=threadIdx.x;
    printf("Hello world From __global__ kernel: %d\n",tid);
    int tid1=helloFromDevice(tid);
    printf("tid1 : %d\n",tid1);
}

__device__ int helloFromDevice(int tid)
{
    printf("Hello world Form __device__ kernel: %d\n",tid);
    return tid+1;
}

然后输入运行,结果如下 :
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这个时候你就可以用 Notebook 去运行 CUDA 程序了。

当然 Azure 机器学习可以支持本地 VS Code 的编写,你只需要选择在 VS Code 中编辑,你就可以在本地 VS Code 编写你的 CUDA 代码,这样更方便。
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补充:当你不用时,切记把计算实例关闭,否则很容易会消耗完,虽然 K80 是 0.9 美元每小时,对于免费额度还是足够完成所有 CUDA 编程学习,但是也是能省则省。
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后记

通过 Azure 你可以免费搭建一个 GPU 的环境进行 CUDA 学习,太方便了。或者 CUDA 学习还有一段很长的路, 但解决了硬件问题,是各位学生党和个人开发者的福音啊!还不来尝试一下?

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