Kernel函数执行时间统计

Kernel函数是执行在GPU上的函数，并且是异步执行，所以统计其执行时间与CPU函数有不同之处。通常有三种方式可以用于kernel函数的执行时间统计：
-采用CPU Timer
-采用GPU Timer，也就是CUDA提供的API
-采用NVIDIA Profiler，一种是命令行工具nvprof，另一种是图形化界面的Visual profiler
下面一一介绍。

CPU Timer

CPU Timer可以通过调用系统函数实现，比如在Linux系统上：

#include 
double cpuSecond() 
{
    struct timeval tp;
    gettimeofday(&tp,NULL);
    return ((double)tp.tv_sec + (double)tp.tv_usec*1.e-6);
}

你可以使用cpuSecond()采用如下的方式来统计kernel函数的执行时间：

double iStart = cpuSecond();
kernel_name<<>>(argument list);
cudaDeviceSynchronize();  //wait for all GPU threads to complete
double iElaps = cpuSecond() - iStart;

由于kernel函数是异步执行的，所以在kernel函数后面统计时间戳前面加上了CUDADeviceSynchronize()以等待kerne函数的完成。为了保险起见，在获取iStart之前也应该调用一下同步函数，这是因为前面可能会有没有执行完成的kernel函数或者是调用了异步的CUDA API。这将导致错误的时间统计。

GPU Timer

CUDA Event 的 API也具有时间统计的功能。cudaEventElapsedTime () 函数可以计算两个事件（event）的间隔时间。返回的结果是以ms为单位，并且其时间分辨率大约为0.5us。其具体的使用方法如下：

cudaEvent_t start, stop;
cudaEventCreate(&start);    
cudaEventCreate(&stop); 
    
cudaEventRecord(start);     
...kernel functions...
cudaEventRecord(stop);               
cudaEventSynchronize(stop);             
cudaEventElapsedTime(&time, start, stop); 
 
cudaEventDestroy(start);                
cudaEventDestroy(stop); 

首先创建两个时间start与stop，然后采用cudaEventRecord记录一个事件，默认情况下是在default Stream （sstream=0）上。在kernel函数执行之后，再重新记录一个事件stop。cudaEventSynchronize()的功能是等待时间stop完成。最后采用cudaEventElapsedTime计算两个时间start与stop之间的时间间隔。

nvprof

采用nvprof可以直接打印每个kernel函数被调用的次数以及执行的时间，另外它还统计了每个CUDA API的调用情况。下面是一个示例：

==9703== Profiling application: ./a.out
==9703== Profiling result:
            Type  Time(%)      Time     Calls       Avg       Min       Max  Name
 GPU activities:  100.00%  111.00ms         3  37.000ms  36.950ms  37.094ms  testKernel(int*)
                    0.00%  2.6560us         3     885ns     736ns  1.1520us  [CUDA memset]
      API calls:   78.69%  418.81ms         2  209.41ms  271.66us  418.54ms  cudaFree
                   13.88%  73.896ms         2  36.948ms  36.943ms  36.953ms  cudaDeviceSynchronize
                    6.97%  37.086ms         1  37.086ms  37.086ms  37.086ms  cudaEventSynchronize
                    0.16%  868.42us         1  868.42us  868.42us  868.42us  cuDeviceTotalMem
                    0.14%  723.05us        96  7.5310us     183ns  329.77us  cuDeviceGetAttribute
                    0.05%  273.57us         1  273.57us  273.57us  273.57us  cudaMalloc
                    0.04%  221.74us         3  73.911us  42.784us  132.13us  cudaMemset
                    0.03%  141.77us         3  47.256us  33.979us  67.575us  cudaLaunchKernel

三种统计方式的比较

很显然，不论是CPU Timer还是GPU Timer我们都需要修改源代码，所以nvprof的优势就是使用更加简单便捷。不需要修改任何代码就可以获得kernel函数的执行时间。当然在源代码中使用Timer更加的灵活，我们可以仅打印我们所关心的代码段的执行时间。所以具体应该使用哪一个，就要看自己的需求了。下面的一段代码展示了CPU Timer与GPU Timer的使用。

#include 
#include 
#include 
#include 

//in ms
double cpuMillisecond()
{
    struct timeval tp;
    gettimeofday(&tp,NULL);
    return ((double)tp.tv_sec * 1000 + (double)tp.tv_usec*1.e-3);
}

__global__ void testKernel(int *a)
{
    for(size_t i = 0; i < 1024 * 1024; i++)
    {
        a[0] += a[i];
    }
}

int main() {
    int *d_a;
    int N = 2 << 20; //1M

    cudaFree(0);
    cudaMalloc(&d_a, N * sizeof(int));
    cudaMemset(d_a, 0, N * sizeof(int));

    //warp up
    testKernel<<<1,1>>>(d_a);
    cudaMemset(d_a, 0, N * sizeof(int));

    //need to be added befor cpu timer
    //you can guess what will happen when omitting this synchronization
    cudaDeviceSynchronize();
    //cpuTimer
    double iStart = cpuMillisecond();
    testKernel<<<1,1>>>(d_a);
    cudaDeviceSynchronize();
    double tcpu = cpuMillisecond() - iStart;
    printf("cpuTimer: %.3f ms\n", tcpu);


    //gpuTimer
    float tgpu = 0.f;
    cudaEvent_t start, stop;
    cudaEventCreate(&start);
    cudaEventCreate(&stop);
    cudaMemset(d_a, 0, N * sizeof(int));

    cudaEventRecord(start);
    testKernel<<<1,1>>>(d_a);
    cudaEventRecord(stop);
    cudaEventSynchronize(stop);
    cudaEventElapsedTime(&tgpu, start, stop);
    printf("gpuTimer: %.3f ms\n", tgpu);

    cudaEventDestroy(start);
    cudaEventDestroy(stop);
    cudaFree(d_a);
}

在一台P5000的显卡上执行的结果是：

cpuTimer: 37.241 ms
gpuTimer: 36.999 ms

采用nvprof的统计结果是：

            Type  Time(%)      Time     Calls       Avg       Min       Max  Name
 GPU activities:  100.00%  110.79ms         3  36.931ms  36.773ms  37.081ms  testKernel(int*)