CUDA Visual Profiler

在上180645课程的时候，里面谈到使用CUDA来做矩阵乘法和k均值聚类的加速。在使用n卡的时候，有一个Visual Profiler的东西可以看到GPU的使用信息。

在安装好了CUDA以后，在Ubuntu上登录以后，使用X server。在Ubuntu命令行输入：

ssh -X < your_andrew_id>@ghcXX.ghc.andrew.cmu.edu

然后就登陆了远程服务器，接着呢使用：

computeprof &

如果遇到错误，退出登录再连接就好了。

这样就可以看到了GPU的使用信息了。然后如果是Windows的话，使用Xming或Cygwin。如果是OS X的话，使用XQuartz就可以了。

CUDA编程指导

使用CUDA编程，可以学习CUDA编程指南【1】。接下来我就大概过一遍编程指南。

threadIdx是三维的向量，可以表示为一维、二维、三维的线程索引。如果是二维的话，若尺寸是 $(D_x,D_y)$ ，那么索引的就是 $(x + yD_x)$ 。如果是三维的，索引的就是（x，y，z），那么就是( $x+yD_x+zD_xD_y$ )

现在线程块一般是1024个，但是因为有多个线程块。所以总的线程数是每块线程数x线程块数。

通过调用__syncthreads()函数进行数据同步。

CUDA的每个线程、线程块等等的内存层次： @H_404_249@

除了全局存储之外，还有两种额外的存储：常量和texture memory（这个玩样儿是啥？）。

CUDADeviceReset()的调用使得所有的配置初始化。

CUDA上的存储操作有cudaMalloc(),cudaFree(). cudaMemcpy()。

举一个例子：

// Device code
__global__ void VecAdd(float* A,float* B,float* C,int N)
{
int i = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;
if (i < N)
C[i] = A[i] + B[i];
}
// Host code
int main()
{
int N = ...;
size_t size = N * sizeof(float);
// Allocate input vectors h_A and h_B in host memory
float* h_A = (float*)malloc(size);
float* h_B = (float*)malloc(size);
// Initialize input vectors
...
// Allocate vectors in device memory
float* d_A;
cudaMalloc(&d_A,size);
float* d_B;
cudaMalloc(&d_B,size);
float* d_C;
cudaMalloc(&d_C,size);
// Copy vectors from host memory to device memory
cudaMemcpy(d_A,h_A,size,cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(d_B,h_B,cudaMemcpyHostToDevice);
// Invoke kernel
int threadsPerBlock = 256;
int blocksPerGrid =
(N + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;
VecAdd<<<blocksPerGrid,threadsPerBlock>>>(d_A,d_B,d_C,N);
// Copy result from device memory to host memory
// h_C contains the result in host memory
cudaMemcpy(h_C,cudaMemcpyDeviceToHost);
// Free device memory
cudaFree(d_A);
cudaFree(d_B);
cudaFree(d_C);
// Free host memory
...
}

cudaMallocPitch(),cudaMalloc3D()可以用来分配内存。另外还有cudaMemcpy2D和cudaMemcpy3D来分配2D和3D的内存。P34行有例子。

shared memory

shared 标识，共享的内存比全局的内存更快。这里举了一个矩阵乘法的例子： P35

在P41页有memory blocking存在，更加快。

Page locked out memory

和传统的malloc分配的内存相反的，这种比较固定。

cudaHostAlloc() 和 cudaFreeHost()。

在CUDA里面涉及数据同步和流的东西，这里有显示同步和隐式同步。还有更多数据流的东西，比如数据传过去kernel的时候有的已经在执行啦什么的。还有callback函数。

P57里面有各种API。

CUDA里面的硬件架构上，有SIMD和多线程。

C

一些CUDA的语法，涉及和C有关的东西。类似于API。

在这里，贴上矩阵的CUDA算法，最基本的，然后需要在上面进行加速：

#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include "matrix_mul.h"
#define TILE_WIDTH 2

namespace cuda
{
  __global__
  void
  matrix_mul_kernel(float *sq_matrix_1,float *sq_matrix_2,float *sq_matrix_result,int sq_dimension)
  {

    int tx = threadIdx.x;
    int ty = threadIdx.y;

    float sum = 0.0f;

    for(int k = 0; k < sq_dimension; k++)
      {
        sum += sq_matrix_1[ty*sq_dimension + k] * sq_matrix_2[k*sq_dimension + tx];
      }
    sq_matrix_result[ty*sq_dimension + tx] = sum;

 }

  void
  matrix_multiplication(float *sq_matrix_1,unsigned int sq_dimension)
  {
    int size = sq_dimension * sq_dimension * sizeof(float);
    float *sq_matrix_1_d,*sq_matrix_2_d,*sq_matrix_result_d;

    /*************************************************** 1st Part: Allocation of memory on device memory ****************************************************/

    /* copy sq_matrix_1 and sq_matrix_2 to device memory */
    cudaMalloc((void**) &sq_matrix_1_d,size);
    cudaMemcpy(sq_matrix_1_d,sq_matrix_1,size,cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMalloc((void**) &sq_matrix_2_d,size);
    cudaMemcpy(sq_matrix_2_d,sq_matrix_2,cudaMemcpyHostToDevice);

    /*allocate sq_matrix_result on host */
    cudaMalloc((void**) &sq_matrix_result_d,size);

    /*************************************************** 2nd Part: Inovke kernel ****************************************************/
    dim3 dimBlock(sq_dimension,sq_dimension);
    dim3 dimGrid(1,1);
    matrix_mul_kernel<<<dimGrid,dimBlock,dimBlock.x * dimBlock.x * sizeof(float)>>>(sq_matrix_1_d,sq_matrix_2_d,sq_matrix_result_d,sq_dimension);

    /*************************************************** 3rd Part: Transfer result from device to host ****************************************************/
    cudaMemcpy(sq_matrix_result,cudaMemcpyDeviceToHost);
    cudaFree(sq_matrix_1_d);
    cudaFree(sq_matrix_2_d);
    cudaFree(sq_matrix_result_d);
  }
} // namespace cuda

CUDA 调用

核函数是GPU每个thread上运行的程序。必须通过gloabl函数类型限定符定义。形式如下：

__global__ void kernel(param list){  }

核函数只能在主机端调用，调用时必须申明执行参数。调用形式如下：

Kernel<<<Dg,Db,Ns,S>>>(param list);

<<<>>>运算符内是核函数的执行参数，告诉编译器运行时如何启动核函数，用于说明内核函数中的线程数量，以及线程是如何组织的。

<<<>>>运算符对kernel函数完整的执行配置参数形式是<< < Dg,S>>> 【2】

参数Dg用于定义整个grid的维度和尺寸，即一个grid有多少个block。为dim3类型。Dim3 Dg(Dg.x,Dg.y,1)表示grid中每行有Dg.x个block，每列有Dg.y个block，第三维恒为1(目前一个核函数只有一个grid)。整个grid中共有Dg.x*Dg.y个block，其中Dg.x和Dg.y最大值为65535。
参数Db用于定义一个block的维度和尺寸，即一个block有多少个thread。为dim3类型。Dim3 Db(Db.x,Db.y,Db.z)表示整个block中每行有Db.x个thread，每列有Db.y个thread，高度为Db.z。Db.x和Db.y最大值为512，Db.z最大值为62。一个block中共有Db.x*Db.y*Db.z个thread。计算能力为1.0,1.1的硬件该乘积的最大值为768，计算能力为1.2,1.3的硬件支持的最大值为1024。
参数Ns是一个可选参数，用于设置每个block除了静态分配的shared Memory以外，最多能动态分配的shared memory大小，单位为byte。不需要动态分配时该值为0或省略不写。
参数S是一个cudaStream_t类型的可选参数，初始值为零，表示该核函数处在哪个流之中。

CUDA 编程介绍

比如举个计算一个数字每个数字平方和的CUDA实现。

#include <stdio.h> 

__global__ void square(float * d_out,float * d_in)
{  
    int idx = threadIdx.x;  
    float f = d_in[idx];  
    d_out[idx] = f * f;  
}  

int main(int argc,char ** argv) 
{  
    const int ARRAY_SIZE = 64;  
    const int ARRAY_BYTES = ARRAY_SIZE * sizeof(float);  

    // generate the input array on the host 
    float h_in[ARRAY_SIZE];  
    for (int i = 0; i < ARRAY_SIZE; i++)
    {  
        h_in[i] = float(i);  
    }  
    float h_out[ARRAY_SIZE];  

    // declare GPU memory pointers 
    float *d_in;  
    float *d_out;  

    // allocate GPU memory 
    cudaMalloc((void**) &d_in,ARRAY_BYTES);  
    cudaMalloc((void**) &d_out,ARRAY_BYTES);  

    // transfer the array to the GPU 
    cudaMemcpy(d_in,h_in,ARRAY_BYTES,cudaMemcpyHostToDevice);  

    // launch the kernel 
    square<<<1,ARRAY_SIZE>>>(d_out,d_in);  

    // copy back the result array to the cpu 
    cudaMemcpy(h_out,d_out,cudaMemcpyDeviceToHost);  

    // print out the resulting array 
    for (int i =0; i < ARRAY_SIZE; i++) {  
        printf("%f",h_out[i]);  
        printf(((i % 4) != 3) ? "\t" : "\n");  
    }  
    cudaFree(d_in);  
    cudaFree(d_out);  

    return 0;  
}

CUDA 数据同步

原本有问题的代码：

__global__ void shift(){  
    int idx = threadIdx.x;  
    __shared__ int array[128];  
    array[idx] = threadIdx.x;  
    if (idx < 127) {  
        array[idx] = array[idx + 1];  
    }  
}

设置barrier：

__global__ void shift(){
    int idx = threadIdx.x;
    __shared__ int array[128];
    array[idx] = threadIdx.x;
    __syncthreads();//执行至此，数组中的每一个元素都被正确的赋值
    if (idx < 127) {
        int temp = array[idx + 1];
        __syncthreads();//将一行代码拆分成两行来设置一个barrier,这种技巧非常实用，执行至此，每一个线程都正确的取值
        array[idx] = temp;
        __syncthreads();//确保后续使用array的正确性
    }

}

参考资料： @H_404_249@ 【1】CUDA 编程指南：http://docs.nvidia.com/cuda/pdf/CUDA_C_Programming_Guide.pdf @H_404_249@ 【2】CUDA 调用说明：http://www.jb51.cc/article/p-ducfhdos-zb.html @H_404_249@ 【3】CUDA 核函数的参数解析：http://www.jb51.cc/article/p-fubmdykp-zd.html

CUDA 初体验