【CUDA编程】CUDA入门笔记
文章目录
- 1. CUDA结构
- 2. SP、SM与warp
- 3. CUDA线程索引的方式
- 4. CUDA的内存
- 5. 编程模型
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- （1）怎么确定是在CPU还是GPU上跑？
- （2）CPU与GPU的数据传输
- （3）怎么用代码表示线程组织模型
1. CUDA结构
显卡内部，有三级结构：网格（grid）、块（block）、线程（thread）。每个显卡只有很少的网格，一个核函数只能运行在一个网格中，而一个网格里有多个块，每个块包含了若干线程。
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。
介绍说明：
- Thread：线程，并行的基本单元
- Thread Block：线程块，互相合作的线程组。它有以下特点：
- 允许彼此同步
- 可以通过
共享内存快速交换数据- 以1维、2维或3维组织(里面的thread)
- Grid：一组线程块
- 以1维、2维和3维度组织(里面是block)
共享全局内存
- Kernel：在GPU上执行的核心程序，这个kernel函数是运行在某个Grid上的。
每一个block和每个thread都有自己的ID，我们通过相应的索引找到相应的线程和线程块。
2. SP、SM与warp
SP（streaming Process），SM（streaming multiprocessor）是
硬件概念。而thread，block，grid，warp是软件上的概念。
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SP(streaming processor)：最基本的处理单元，也称为CUDA core。最后具体的指令和任务都是在SP上处理的。GPU进行并行计算，也就是很多个SP同时做处理。 -
SM(streaming multiprocessor)：多个SP加上其他的一些资源组成一个streaming multiprocessor。也叫GPU大核，其他资源如：warp scheduler，register，shared memory等。SM可以看做GPU的心脏（对比CPU核心），register和shared memory是SM的稀缺资源。CUDA将这些资源分配给所有驻留在SM中的threads。因此，这些有限的资源就使每个SM中active warps有非常严格的限制，也就限制了并行能力。 -
warp(线程束)：GPU执行程序时的调度单位，目前cuda的warp的大小为32，同在一个warp的线程，以不同数据资源执行相同的指令,这就是所谓 SIMT。
需要指出，每个SM包含的SP数量依据GPU架构而不同，Fermi架构GF100是32个，GF10X是48个，Kepler架构都是192个，Maxwell都是128个。
简而言之，SP是线程执行的硬件单位，SM中包含多个SP，一个GPU可以有多个SM（比如16个），最终一个GPU可能包含有上千个SP。
下图展示了逻辑层面和硬件层面的对应关系：
- 每个线程由每个线程处理器（SP）执行
- 线程块由多核处理器（SM）执行
- 一个kernel其实由一个grid来执行，一个kernel一次只能在一个GPU上执行
- 关于warp的解释：
- 一个SM中可以同时有多个warp，这些warp被称为active warp，不同warp处于不同状态，挂起，就绪，执行。
但是一个SM上正在被执行的就只有一个warp，这个正在被执行的warp叫做resident warp。 active warp是指已经分配给SM的warp，并且该warp需要的资源（寄存器）也已经分配。- 一个SP可以执行一个thread，但是实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行。
Nvidia把32个threads组成一个warp，warp是调度和运行的基本单元。warp中所有threads并行的执行相同的指令。一个warp需要占用一个SM运行，多个warps需要轮流进入SM。由SM的硬件warp scheduler负责调度。目前每个warp包含32个threads（Nvidia保留修改数量的权利）。所以，一个GPU上resident thread最多只有 SM*warp个。
block是软件概念，一个block只会由一个sm调度，程序员在开发时，通过设定block的属性，告诉GPU硬件，我有多少个线程，线程怎么组织。而具体怎么调度由sm的warps scheduler负责，block一旦被分配好SM，该block就会一直驻留在该SM中，直到执行结束。一个SM可以同时拥有多个blocks，但需要序列执行。下图显示了GPU内部的硬件架构：
3. CUDA线程索引的方式
CUDA使用多级索引的方式访问线程。
定位Block：第一级索引是(grid.xIdx, grid.yIdy)，通过它我们就能找到了这个线程块的位置。定位thread：第二级索引(block.xIdx, block.yIdx, block.zIdx)来定位到指定的线程。
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（水平方向为x轴），定义的grid和block如下所示
dim3 grid(3, 2);
dim3 block(5, 3);
kernel_fun<<< grid, block >>>(prams...);
定义图解如下：
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 = 1
threadIdx.y = 1
blockIdx.x = 1
blockIdx.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 b l o c k ( D x , D y ) block(D_x,D_y) block(Dx,Dy)，线程 ( x , y ) (x,y) (x,y)的ID值为 ( x + y ∗ D x ) (x+y∗D_x) (x+y∗Dx)，如果是3-dim的 b l o c k ( D x , D y , D z ) block(D_x,D_y,D_z) block(Dx,Dy,Dz)，线程 ( x , y , z ) (x,y,z) (x,y,z)的ID值为 ( x + y ∗ D x + z ∗ D x ∗ D y ) (x+y∗D_x+z∗D_x∗D_y) (x+y∗Dx+z∗Dx∗Dy)。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。
一个Grid可以包含多个Blocks，Blocks的组织方式可以是一维的，二维或者三维的。block包含多个Threads，这些Threads的组织方式也可以是一维，二维或者三维的。
CUDA中每一个线程都有一个唯一的标识ID—ThreadIdx，这个ID随着Grid和Block的划分方式的不同而变化，这里给出Grid和Block不同划分方式下线程索引ID的计算公式。
1、 grid划分成1维，block划分为1维
int threadId = blockIdx.x *blockDim.x + threadIdx.x;
2、 grid划分成1维，block划分为2维
int threadId = blockIdx.x * blockDim.x * blockDim.y+ threadIdx.y * blockDim.x + threadIdx.x;
3、 grid划分成1维，block划分为3维
int threadId = blockIdx.x * blockDim.x * blockDim.y * blockDim.z
+ threadIdx.z * blockDim.y * blockDim.x
+ threadIdx.y * blockDim.x + threadIdx.x;
4、 grid划分成2维，block划分为1维
int blockId = blockIdx.y * gridDim.x + blockIdx.x;
int threadId = blockId * blockDim.x + threadIdx.x;
5、 grid划分成2维，block划分为2维
int blockId = blockIdx.x + blockIdx.y * gridDim.x;
int threadId = blockId * (blockDim.x * blockDim.y)
+ (threadIdx.y * blockDim.x) + threadIdx.x;
6、 grid划分成2维，block划分为3维
int blockId = blockIdx.x + blockIdx.y * gridDim.x;
int threadId = blockId * (blockDim.x * blockDim.y * blockDim.z)
+ (threadIdx.z * (blockDim.x * blockDim.y))
+ (threadIdx.y * blockDim.x) + threadIdx.x;
7、 grid划分成3维，block划分为1维
int blockId = blockIdx.x + blockIdx.y * gridDim.x
+ gridDim.x * gridDim.y * blockIdx.z;
int threadId = blockId * blockDim.x + threadIdx.x;
8、 grid划分成3维，block划分为2维
int blockId = blockIdx.x + blockIdx.y * gridDim.x
+ gridDim.x * gridDim.y * blockIdx.z;
int threadId = blockId * (blockDim.x * blockDim.y)
+ (threadIdx.y * blockDim.x) + threadIdx.x;
9、 grid划分成3维，block划分为3维
int blockId = blockIdx.x + blockIdx.y * gridDim.x
+ gridDim.x * gridDim.y * blockIdx.z;
int threadId = blockId * (blockDim.x * blockDim.y * blockDim.z)
+ (threadIdx.z * (blockDim.x * blockDim.y))
+ (threadIdx.y * blockDim.x) + threadIdx.x;
4. CUDA的内存
CUDA中的内存模型分为以下几个层次：
- 每个线程都用自己的
registers（寄存器）和local memory（局部内存）- 每个线程块(block)内都有自己的
shared memory（共享内存），所有线程块内的所有线程共享这段内存资源- 每个grid都有自己的
global memory（全局内存），constant memory（常量内存）和texture memory（纹理内存），不同线程块的线程都可使用。
线程访问这几类存储器的速度是：register > local memory >shared memory > global memory。
下面这幅图表示就是这些内存在计算机架构中的所在层次。
5. 编程模型
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。
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。
（1）怎么确定是在CPU还是GPU上跑？
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。
通过关键字就可以表示某个程序在CPU上跑还是在GPU上跑。
| 函数 | 执行位置 | 调用位置 |
|---|---|---|
| __device__ float DeviceFunc() | device | device |
| __global void KernelFunc() | device | host |
| __host__ float HostFunc() | host | host |
（2）CPU与GPU的数据传输
首先介绍在GPU内存分配回收内存的函数接口：
- cudaMalloc(): 在设备端分配global memory
- cudaFree(): 释放存储空间
CPU的数据和GPU端数据做数据传输的函数接口是一样的，他们通过传递的函数实参（枚举类型）来表示传输方向：
cudaMemcpy(void *dst, void *src, size_t nbytes, enum cudaMemcpyKind direction);
enum cudaMemcpyKind的类型：
- cudaMemcpyHostToDevice（CPU到GPU）
- cudaMemcpyDeviceToHost（GPU到CPU）
- cudaMemcpyDeviceToDevice（GPU到GPU）
（3）怎么用代码表示线程组织模型
我们可以用dim3类来表示网格和线程块的组织方式，网格grid可以表示为一维和二维格式，线程块block可以表示为一维、二维和三维的数据格式。
dim3 DimGrid(100, 50); //5000个线程块，维度是100*50
dim3 DimBlock(4, 8, 8); //每个线层块内包含256个线程，线程块内的维度是4*8*8
参考：
https://blog.csdn.net/xiaohu2022/article/details/79599947