CUDA编程-02： 初识CUDA编程

上一篇文章介绍了如何搭建CUDA编程环境，从这篇文章开始正式开始介绍如何使用CUDA进行编程。

异构计算架构

如下图所示，一个典型的异构计算架构节点由一个多核CPU和一个或多个GPU组成，每个CPU和GPU都是独立的设备，它们之间通过PCIe总线连接。GPU作为CPU的协处理器用于执行一些并行计算任务。CPU适合用于做一些逻辑控制任务，而GPU则适合作为CPU的协处理器用于做一些大计算量的数据并行计算任务。

一般我们称CPU为host，称GPU为device，相应地，一个异构计算的应用程序代码也被分为两部分：运行在CPU上的程序被称为host代码，运行在GPU上的程序被称为device代码。

一个Hello World

在我们学习一种新的编程语言的时候，一般都是先从打印一句"Hello World"开始，今天开始学习CUDA编程，按照国际惯例，也从打印"Hello World"开始。

首先新建一个CUDA C源文件hello_world.cu，然后输入下面的内容：

#include 

int main(void)
{
    printf("Hello World from CPU\n");
    return 0;
}

用nvcc进行编译生成可执行文件：

nvcc hello_world.cu -o hello_world

运行可执行文件hello_world，没有意外的话就能在终端看到打印出的"Hello World from CPU"了。这是在CPU上运行代码打印了这句话，那么怎么在GPU上打印呢？

要在GPU上运行程序，我们需要写一个能在GPU上执行的函数，然后在CPU上调用这个函数。来看一个例子：

#include 

__global__ void HelloFromGPU(void)
{
    printf("Hello from GPU\n");
}

int main(void)
{
    printf("Hello from CPU\n");
    HelloFromGPU<<<1, 5>>>();
    cudaDeviceReset();
    return 0;
}

在上面的这段代码里，我添加了一个用__global__函数类型限定符修饰的函数HelloFromGPU，然后在main函数中去调用它。在CUDA中，有以下3种函数类型限定符：

_global_

被__global__函数类型限定符修饰的函数被称为内核函数，该函数在host上被调用，在device上执行，只能返回void类型，不能作为类的成员函数。调用__global__修饰的函数是异步的，也就是说它未执行完就会返回。

CUDA内核函数的限制：

• 只能访问device内存
• 必须具有void返回类型
• 不支持可变数量的参数
• 不支持静态变量
• 显式异步行为

_device_

被__device__函数类型限定符修饰的函数只能在device上被调用，在device上执行，用于在device代码中内部调用。

_host_

被__host__函数类型限定符修饰的函数只能在host上被调用，在host上执行，也就是host上的函数，__host__函数类型限定符可以省略。

与调用一般CPU函数不同的是，调用HelloFromGPU函数的时候会在后面写上<<< >>>，意思这是从host端到device端的内核函数调用，里面的参数是执行配置，用来说明使用多少线程来执行内核函数。一个内核函数是通过一组线程来执行的，所有线程执行的同样的代码，我这里设置的是用了5个线程来执行。程序编译成功后运行得到如下结果：

Hello from CPU
Hello from GPU
Hello from GPU
Hello from GPU
Hello from GPU
Hello from GPU

可以看到，内核函数里的打印语句被执行了5次。

用CUDA实现数组相加

一个典型的CUDA程序结构一般由以下5个步骤组成：

1. 分配GPU内存；
2. 从CPU内存中拷贝数据到GPU内存中；
3. 调用CUDA内核函数执行程序指定的计算任务；
4. 从GPU内存中把数据拷贝回CPU内存中；
5. 释放GPU内存；

下面以一个数组相加的例子来展示以上过程，数组相加的计算过程比较简单：数组a和数组b中对应下标的元素相加然后存入数组c中。

首先来看一下在CPU上实现数组相加的代码：

#include 

void VectorAddCPU(const float *const a, const float *const b, float *const c,
                  const int n) {
  for (int i = 0; i < n; ++i) {
    c[i] = a[i] + b[i];
  }
}

int main(void) {
  // alloc memory for host
  const size_t size = 1024;
  float *ha = new float[size]();
  float *hb = new float[size]();
  float *hc = new float[size]();

  for (int i = 0; i < size; ++i) {
    ha[i] = i;
    hb[i] = size - i;
  }

  VectorAddCPU(ha, hb, hc, size);

  delete[] ha;
  delete[] hb;
  delete[] hc;

  return 0;
}

函数VectorAddCPU用了一个for循环在CPU上实现数组相加的过程。如果要用GPU来实现该过程，则调用CUDA的API按照前面说的5个步骤编写代码：

#include 
#include 

__global__ void VectorAddGPU(const float *const a, const float *const b,
                             float *const c, const int n) {
  int i = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;
  if (i < n) {
    c[i] = a[i] + b[i];
  }
}

int main(void) {
  // 分配CPU内存
  const size_t size = 10240;
  const size_t n = size / sizeof(float);
  float *ha = new float[n]();
  float *hb = new float[n]();
  float *hc = new float[n]();

  for (int i = 0; i < n; ++i) {
    ha[i] = i;
    hb[i] = size - i;
  }

  // 分配GPU内存
  float *da = nullptr;
  float *db = nullptr;
  float *dc = nullptr;
  cudaMalloc((void **)&da, size);
  cudaMalloc((void **)&db, size);
  cudaMalloc((void **)&dc, size);

  // 把数据从CPU拷贝到GPU
  cudaMemcpy(da, ha, size, cudaMemcpyHostToDevice);
  cudaMemcpy(db, hb, size, cudaMemcpyHostToDevice);
  cudaMemcpy(dc, hc, size, cudaMemcpyHostToDevice);

  const int thread_per_block = 256;
  const int block_per_grid = (size + thread_per_block - 1) / thread_per_block;

  // 调用核函数
  VectorAddGPU<<>>(da, db, dc, size);

  // 把数据从GPU拷贝回CPU
  cudaMemcpy(hc, dc, size, cudaMemcpyDeviceToHost);

  // 释放GPU内存
  cudaFree(da);
  cudaFree(db);
  cudaFree(dc);

  // 释放CPU内存
  delete[] ha;
  delete[] hb;
  delete[] hc;

  return 0;
}

在这段代码里，用到了几个CUDA的内存管理函数：

cudaMalloc

函数原型：

cudaError_t cudaMalloc(void** devPtr, size_t size)

该函数用于在GPU上分配指定大小的内存空间，类似于标准C语言中的malloc函数。

cudaMemcpy

函数原型：

cudaError_t cudaMemcpy(void* dst, const void* src, size_t count, cudaMemcpyKind kind)

该函数用于内存拷贝，类似于标准C语言中的memcpy函数。数据拷贝的流向由参数kind指定，分为以下4种方式：

• cudaMemcpyHostToHost
• cudaMemcpyHostToDevice
• cudaMemcpyDeviceToHost
• cudaMemcpyDeviceToDevice

从它们的字面意思就能知道，如果是从host拷贝数据到device，那么kind参数应该设置为cudaMemcpyHostToDevice；如果是从device拷贝数据到host，那么kind参数应该设置为cudaMemcpyDeviceToHost。上面的代码体现了这一点。

cudaFree

udaError_t cudaFree(void* devPtr)

该函数用于释放已分配的GPU内存空间，类似于标准C语言中的free函数。

在上面的代码中，内核函数VectorAddGPU用于实现数组相加，与前面的代码中VectorAddCPU函数不同的是，VectorAddGPU函数里面并没有用for循环，因为在GPU中是将数据进行并行化划分，然后通过线程组去实现计算过程的，线程组中的每个线程都是执行c[i] = a[i] + b[i]这个计算过程。在这个程序里，数组的长度为1024，我设置了每个线程组中的线程数量为256，总共用了4个线程组去进行计算。

关于GPU中线程和线程组的相关知识，我将在下一篇文章中进行阐述。

参考资料

• 《Professional CUDA C Programming》
• 《CUDA C Programming_Guide》