深度学习技术前沿

CUDA编程：矩阵乘运算从CPU到GPU

作者丨kaiyuan@知乎

来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/573271688

本文主要介绍用CUDA实现矩阵乘法运算（C = A x B）的几个基本方法，帮助大家理解矩阵在GPU上面的运算与CPU上的有何异同，通过实践上手CUDA的优化计算，相比基础方法，能提速10倍以上。

本文内容涉及到CUDA矩阵1D运算、2D运算、共享内存、CUBLAS的使用。

文中的全部code：

https://github.com/CalvinXKY/BasicCUDA/tree/master/matrix_multiply

V100上的测试对比：

运行内容“./matMul wA=1024 hA=256 wB=128 hB=1024”

1 CPU矩阵乘运算

矩阵 C = A x B的数学运算，是线性代数里面最基本的内容，计算的基本公式如下：

矩阵中每个元素为的第 1 行与的列进行元素对应相乘再求和。

若：A 宽wA 高：hA; B 宽wB 高：hB; C 宽wC 高：hC 有:

通过计算机运算我们能够很容易的得到运算部分的代码，如下：

for (unsigned int i = 0; i < hA; ++i){
    for (unsigned int j = 0; j < wB; ++j) {
      float Cij = 0;
      for (unsigned int k = 0; k < wA; ++k) {
        Cij += A[i][k] * B[k][j];
      }
      C[i][j] = Cij ;
    }
   }

进一步，我们还需要了解矩阵的一维数据运算方式。矩阵的数据在内存中存储的格式是线性格式（行优先/列优先），如下所示，展示的是一种行优先的存储方式。可以通过索引计算来定位矩阵中的某个元素，比如第i行第j列的元素，在线性内存中的位置：i * w + j。w为矩阵的宽度。

运算的CPU实现代码如下所示：

/*
* float *C, *A , *B: data pointer of matrix C, A, B each.
* unsigned int wA: width of A.
* unsigned int wC: width of C, which equals height of B.
* unsigned int hC: hegith of C, which equals height of A.
*/
void matrixMulCPU(float *C, const float *A, const float *B, unsigned int wA,
                  unsigned int wC, unsigned int hC) {
  unsigned int hA = hC;
  unsigned int wB = wC;
  for (unsigned int i = 0; i < hA; ++i)
    for (unsigned int j = 0; j < wB; ++j) {
      double sum = 0;
      for (unsigned int k = 0; k < wA; ++k) {
        sum += (double)A[i * wA + k] * (double)B[k * wB + j];
      }
      C[i * wB + j] = (float)sum;
    }
}

上述代码采用三重循环实现了全部运算。最内层是计算每个Cij元素运算，再用两个for遍历获得了整个C矩阵的结果。显然，如果用单线程的CPU运算，该过程的计算时间是

其中hA、wA是矩阵A的高和宽，wB是矩阵B的宽度，deltaT表示每次运算消耗的时间。

由于过程只有一个CPU线程在串行计算，所以矩阵越大耗时越久。为了优化这个过程，我们采用GPU来计算，GPU有大量的线程，通过增加更多的线程来并行计算，降低运算时间。理论上当我们用N个线程来运算时，整个运算时间为：

2 一维块（1D block）构建运算

多线程编发计算道理很简单，让多个线程分担一个线程的工作量。在NVIDIA的GPU中使用多线程不像CPU中并行一样直接，如C++添加“#pragma omp parallel“。GPU中运算涉及数据的转移（CPU <-> GPU）、GPU工作流的创建等内容，但最核心的点是线程thread的运算过程。基本上，我们只需要明确两个问题：

> CUDA代码里面的Thread是如何调用的？
> 如何让不同的Thread与需要计算的数据匹配？

2.1 问题1: CUDA代码里面的Thread是如何调用的？

CUDA对thread的调用其实由编译器完成的。用户在编写代码时主要关注如何定义GPU能运行的函数，其次是如何调用这个函数。定义GPU线程（Thread）可运行函数，实际上就是在函数前面加上一个'\__global\__'的前缀：

__global__ void functionExample() {
    // code part.
}

函数的执行需要用一个特殊的语法"<<<...>>>" 在主机host上面执行上述函数，尖括号里面实际上是定义执行这个函数用多少线程threads

functionExample<<>>();

这里需要知道如果调用上述函数，那么每个Thread都会去执行functionExample这个函数。

Thread有多少？

thread总数量 = grids的数量 * 一个grid里面block数量 * 一个block里面threads的数量。

CUDA里面用Grid和Block作为线程组织的组织单位，一个Grid可包含了N个Block，一个Block包含N个thread。

示例的Grid包含8个block，每个block包含8个thread

在C++代码中（主机运行代码中）调用CUDA的多线程函数，一般过程是标记函数、设置线程数、执行函数。这里放一个CUDA GUIDE里面的样例代码：

// Kernel definition // kernel指的就是thread能运行的函数
__global__ void MatAdd(float A[N][N], float B[N][N],
float C[N][N])
{
    int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int j = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
    if (i < N && j < N)
        C[i][j] = A[i][j] + B[i][j];
}

int main()
{
    ...
    // Kernel invocation
    dim3 threadsPerBlock(16, 16);  // 定义一个block里面有多少thread 16*16
    dim3 numBlocks(N / threadsPerBlock.x, N / threadsPerBlock.y); 定义grid里面有多少Block。
    MatAdd<<>>(A, B, C);
    ...
}

2.2 问题2：如何让不同的Thread与需要计算的数据匹配？

既然有这么多的Thread去计算相同块的数据，会不会算重复或者漏算？现在是已知条件是：

一批GPU的Threads
一批待运算数据

我们需要做的是让数据与Thread对应起来。这里就涉及到了thread的编号。

thread的一维索引的计算相对简单，一般：

int thID = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;

计算示例如下，展示了获取第6个block里面的第5个thread的索引计算：

若对thread进行二维编号，那么每个thread的编号（索引）计算就需要多一个维度编号。在前面MatAdd示例中展示的就是二维的thread索引计算。

int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
int j = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;

这样获得了这个thread的索引Idx，函数里面需要用户自行去确定索引与数据的对应关系。即，用户要根据Idx，自己分配thread与计算数据映射关系。

2.3 代码的基本实现

根据矩阵运算CPU的代码，我们得到GPU运算的代码如下所示（详细源代码参看：MatMulKernel1D）：

https://github.com/CalvinXKY/BasicCUDA/blob/master/matrix_multiply/matMul1DKernel.cu

__global__ void MatMulKernel1D(float *C, float *A, float *B, const int wh, const int wC, const int hC)
{
    const int totalSize = wC * hC;
    int thID = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x; // 索引计算
    while (thID < totalSize) {
        int Cx = thID / wC;             //数据坐标 与 thread索引的映射
        int Cy = thID % wC;
        float rst = 0.0;
        for (int i = 0; i < wh; i++) {
            rst += A[Cx * wh + i] * B[i * wC + Cy];
        }
        C[Cx * wC + Cy] = rst;
        thID += gridDim.x * blockDim.x;
    }
}

相比CPU的code，主要的不同点:

for循环由三层变为了一层（不算while循环）；
增加了一个thread的索引计算（thID）;
每个thread完成1个（或多个）C矩阵中元素的计算；
while循环是为了在总threads数量不等于C矩阵元素总数量时，防止"数据计算不足"或者"访问越界"；

2.4 共享内存优化计算

上述过程中我们已经实现了CUDA对矩阵的计算，为了进一步优化运算。需要使用一些加速手段，这里最常用的方式是使用共享内存。共享内存是一种片上内存，它的访问速度与L1相同。共享内存特点可参看GPU显存理解（https://zhuanlan.zhihu.com/p/462191421）。关键特点：

一个Block内的thread都能访问；
c++中通过 \__shared\__ 关键字定义；

对于一些访问频率高的数据，可以从全局内存转移到共享内存中，这样能够提升运算速度。在矩阵乘法中（C=A x B），要获得C矩阵的某一行(比如i行)数据，A矩阵中的i行数据需要与B矩阵的所有列数据都相乘一次。一般而言，数据都是在运算中从全局内存加载到寄存器中，那么A矩阵的i行数据在本次运算中需要加载B的列次（假设B有K列）。如果有共享内存，我们只需要将该数据从全局内存加载一次到共享内存，然后再反复使用。数据传输方式由：

(Global memory -> L2 -> L1 -> register) * K * factor1

变为：

Global memory -> shared memory + (shared memory -> register) * K * factor2

下图展示K=3的例子：

共享内存提速内存访问速度

所以每次运算，我们将A矩阵的i行放入到共享内存中，保证第i行数据不会反复从Global中加载，从而提升运算速度。函数代码片段如下：

template 
__global__ void MatMulKernel1DWithShMem(float *C, float *A, float *B, const int wA, const int wC, const int hC)
{
    __shared__ float sRow[shWASize]; // 定义共享内存的大小
    int blockID = blockIdx.x;
    while (blockID < hC) {
        int thIdx = threadIdx.x;
        while (thIdx < wA) {
            sRow[thIdx] = A[blockID * wA + thIdx];   //数据转移到共享内存
            thIdx += blockDim.x;
        }
        __syncthreads();

        thIdx = threadIdx.x;
        while (thIdx < wC) { // wB = wC;
            float sum = 0.0;
            for (int i = 0; i < wA; i++) {
                sum += sRow[i] * B[wC * i + thIdx];
            }
            C[blockID * wC + thIdx] = sum;
            thIdx += blockDim.x;
        }
        blockID += gridDim.x;
    }
}

源码：MatMulKernel1DWithShMem

https://github.com/CalvinXKY/BasicCUDA/blob/master/matrix_multiply/matMul1DKernel.cu

需要注意的是，共享内存的大小是有限的，不同GPU的共享内存大小不一；其次，我们需要对共享内存里的值进行初始化，并且初始化后需要让block中的线程同步。关键内容如下：

// 使用while是用来保证thread的数量与矩阵A的宽度不相等时，数据多算或少算。
    while (thIdx < wA) {
        sRow[thIdx] = A[blockID * wA + thIdx];
        thIdx += blockDim.x;
    }
    __syncthreads(); // 需要让线程同步，不然后面的运算可能出错。

采用了共享内存后，通过实测会发现，矩阵运算的时间不增反降。其实原因很简单，因为共享内存使用的成本高于其节约的时间。这样我们需要进一步优化，比如采用2D block 并配合共享内存。

3 二维块（2D Block）优化运算

3.1 运算实现

2D block相比1D block，最大的差异是thread的编号idx由1维度变为了2维。在矩阵的乘法中，我们可以将矩阵拆成子矩阵，让每个block对应计算一个子矩阵。如下图所示，我们计算C=A x B，如果只获得C中某个子矩阵Cs(假设Cs的大小为M * M) , 只需要抽取A的M行数据，以及B的M列数据，进行运算。

Cs矩阵的具体运算可拆解为：Cs = As0 x Bs0 + As1 x Bs2 + ... + Asm x Bsm. 如下图所示，我们用宽度为M的方块去分割数据。这样每个小矩阵的大小都是M * M。那么，为什么要进行分割运算，直接运算不是很简洁？实际上就是为了使用共享内存，减少数据的加载次数。上面运算中，例如As0 x Bs0运算由于As0与Bs0矩阵可以足够小，都能加载到共享内存中，每个数据可减少M - 1次全局内存读写。

一般而言M * M设置的大小与CUDA中2D Block的大小一致，这样能够简化运算：

优化的代码关键如下：

template  __global__ void MatMulKernel2DBlockMultiplesSize(float *C, float *A, float *B, int wA, int wB)
{
    // ... omit init ...
 
    // Loop over all the sub-matrices of A and B
    // required to compute the block sub-matrix
    for (int a = aBegin, b = bBegin; a <= aEnd; a += aStep, b += bStep) {
       // As与Bs 加载到共享内存中:
        __shared__ float As[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE];
        __shared__ float Bs[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE];

        //让As Bs的数据初始化，从原始数据中映射：
        As[ty][tx] = A[a + wA * ty + tx];
        Bs[ty][tx] = B[b + wB * ty + tx];

        // Synchronize to make sure the matrices are loaded
        __syncthreads();

#pragma unroll
        // 子矩阵的运算数据相加
        for (int k = 0; k < BLOCK_SIZE; ++k) {
            Csub += As[ty][k] * Bs[k][tx];
        }

        __syncthreads();
    }

    // Write the block sub-matrix to device memory;
    // each thread writes one element
    // 最终结果让汇总：
    int c = wB * BLOCK_SIZE * by + BLOCK_SIZE * bx;
    C[c + wB * ty + tx] = Csub;
 
}

源码：MatMulKernel2DBlockMultiplesSize

https://github.com/CalvinXKY/BasicCUDA/blob/master/matrix_multiply/matMul1DKernel.cu

3.2 运算支持动态尺寸

在上述2D运算中，我们忽略一个问题，就是运算矩阵的长宽有可能不能够被Block整除，如下所示：

示例1：矩阵宽度经过M整除后，最后一个行块的宽度小于M；

示例2：矩阵的高度经过M整除后，最后一个列块的高度小于M；

这样我们需要增加一些循环+条件判断来处理最后一个行块/最后一个列块的运算问题。

// ....        
         if (flag * BLOCK_SIZE + ty < wA || flag * BLOCK_SIZE + tx < wC) {
                Bs[ty][tx] = B[b + wB * ty + tx];
            } else {
                Bs[ty][tx] = 0.0;
          }
          //....
         if (BLOCK_SIZE * bx + tx < wC && BLOCK_SIZE * by + ty < hC) { // thread could over max.
            C[wB * BLOCK_SIZE * by + BLOCK_SIZE * bx + wB * ty + tx] = Csub;
          }

源码：MatMulKernel2DBlockMultiplesSize

https://github.com/CalvinXKY/BasicCUDA/blob/master/matrix_multiply/matMul1DKernel.cu

3.3 CUBLAS函数调用

常用的矩阵运算，在CUDA的库CUBLAS中有现成的API函数。一般而言，它的运算方法比普通的优化运算要快，比如本例中的矩阵乘，可以调用cublasSgemm来运算。cublasSgemm调用非常方便。如下形式：

// ...
    const float alpha = 1.0f;
    const float beta = 0.0f;
    cublasHandle_t handle;
    checkCudaErrors(cublasCreate(&handle));
    checkCudaErrors(cublasSgemm(
        handle, CUBLAS_OP_N, CUBLAS_OP_N, dimsB.x, dimsA.y,
        dimsA.x, &alpha, d_B, dimsB.x, d_A,
        dimsA.x, &beta, d_C, dimsB.x));
    // ...
    checkCudaErrors(cublasDestroy(handle));

源码：matMulCublasKernel

https://github.com/CalvinXKY/BasicCUDA/blob/master/matrix_multiply/matMulCublasKernel.cu

但是不要过分迷信CUBLAS，毕竟它是个通用库，考虑的是通用性。对于一些特殊场景手写kernel有可能超过CUBLAS的运算。

4 代码的编译与运行

代码位置：

https://github.com/CalvinXKY/BasicCUDA/tree/master/matrix_multiply

默认编译：

$ cd 
$ make

指定SM编译：比如A100机器，指定SMS=80

$ cd 
$ make SMS='80'

运行直接执行matMul，例如A（312，1000） * B（1000，11），指定“MatMul_2D_KERNEL_ANY_SIZE”函数运行：

$ ./matMul wA=1000 hA=312 wB=11 hB=1000 algo=4

algo是指定某个方法运算，如果不指定，即运行所有方法。可以用help查看：

$ ./matMul help
Usage -device=n (n >= 0 for deviceID)
      -wA=WidthA -hA=HeightA (Width x Height of Matrix A)
      -wB=WidthB -hB=HeightB (Width x Height of Matrix B)
      -iter=n Iteration numbers of algorithm. Default:500
      -algo=[0|1|2|3|4|5] 0: Test all, 1: MatMul_1D_KERENL, 2:MatMul_1D_KERNEL_WITH_SHARED_MEMORY, 3: MatMul_2D_KERENEL_BLOCK_MULTIPLES_SIZE, 4: MatMul_2D_KERNEL_ANY_SIZE 
      5: MatMul_CUBLAS_SGEMM_KERNEL
Note: Outer matrix dimensions of A & B matrices must be equal.

运行效果(Test on A100)：

./matMul wA=1024 hA=256 wB=128 hB=1024

NOTE: The CUDA Samples are not meant for performance measurements. Results may vary when GPU Boost is enabled.
MatrixA(1024,256), MatrixB(128,1024)
========================= 1D blocks without shared memory =================
Computing result using MatrixMul1DTest Shared Mem: 0
Warmup  operation done
Performance= 883.88 GFlop/s, Time= 0.076 msec, Size= 67108864 Ops, WorkgroupSize= 1024 threads/block
Checking computed result for correctness: Result = PASS
========================= 1D blocks with shared memory ===================
Computing result using MatrixMul1DTest Shared Mem: 1
Warmup  operation done
Performance= 227.81 GFlop/s, Time= 0.295 msec, Size= 67108864 Ops, WorkgroupSize= 1024 threads/block
Checking computed result for correctness: Result = PASS
========================= 2D blocks with block multiples size =============
Computing result using MatMul2DTest Kernel.
Warmup  operation done
Performance= 1120.85 GFlop/s, Time= 0.060 msec, Size= 67108864 Ops, WorkgroupSize= 1024 threads/block
Checking computed result for correctness: Result = PASS
========================= 2D blocks with any size ========================
Computing result using MatMul2DTest Kernel.
Spport any size, e.g. wA=1000 hA=312 wB=11 hB=1000.
Warmup  operation done
Performance= 1303.89 GFlop/s, Time= 0.051 msec, Size= 67108864 Ops, WorkgroupSize= 1024 threads/block
Checking computed result for correctness: Result = PASS
========================= CUBLAS Sgemm kernel ========================
Computing result using CUBLAS Sgemmm Kernel.
Warmup  operation done
Performance= 7189.46 GFlop/s, Time= 0.009 msec, Size= 67108864 Ops,Checking computed result for correctness: Result = PASS

参考：

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html

CUDA编程：矩阵乘运算从CPU到GPU

1 CPU矩阵乘运算

2 一维块（1D block）构建运算

2.1 问题1: CUDA代码里面的Thread是如何调用的？

2.2 问题2：如何让不同的Thread与需要计算的数据匹配？

2.3 代码的基本实现

2.4 共享内存优化计算

3 二维块（2D Block） 优化运算

3.1 运算实现

3.2 运算支持动态尺寸

3.3 CUBLAS函数调用

4 代码的编译与运行

你可能感兴趣的:(CUDA编程：矩阵乘运算从CPU到GPU)

3 二维块（2D Block）优化运算