CUDA编程基础

相关文档

• CUDA 编程指南

为什么要用 CUDA（GPU 和 CPU 的区别）

• 与 CPU 相比，GPU（图形处理单元）拥有更多的处理单元（核心），这使得它能够并行处理大量的计算任务。CUDA 是 NVIDIA 推出的一种基于 GPU 进行通用计算的并行计算平台和编程模型。
• CPU 适合执行逻辑复杂、并行度低的任务
• GPU 适合执行逻辑简单、并行度高的任务
• 以向量加法为例，它逻辑很简单（只需要把两个向量的对应位置加起来即可），且并行度极高（可以同时计算输出向量每个位置上的结果）
  • 如果使用 CPU，需要依次计算输出向量每个位置的结果
  • 如果使用 GPU，我可以同时计算输出向量每个位置的结果，进而大大提高了速度。

GPU 优点

• 高并行性：GPU 包含成百上千个计算核心，能够并行处理大量数据，特别适合处理可以被并行化的计算任务（如矩阵运算、图像处理等）。
• 内存带宽：GPU 的内存带宽远高于 CPU，这使得它能够快速处理大规模数据。
• 高吞吐量：GPU 能够在同一时间处理更多的计算任务，从而提高吞吐量。

CUDA 编程模型

• 在 CUDA 中，host 和 device 是两个重要的概念，host 是指 CPU 及其内存，device 是指 GPU 及其内存。CUDA 程序中既包含 host 程序，也包含 device 程序，他们分别在 CPU 和 GPU 上运行，同时互相之间可以通信。

• 典型的 CUDA 程序执行流程如下：

  1. 分配 host 内存，并进行数据初始化
  2. 分配 device 内存，并从 host 内存中拷贝数据到 device
  3. 调用 CUDA 核函数在 device 上完成指定运算
  4. 从 device 内存中拷贝数据到 host 内存
  5. 释放 device 和 host 内存

• 上面流程中最重要的一个过程是调用 CUDA 的核函数来执行并行计算，kernel 是 CUDA 中一个重要的概念，是在 device 上线程中并行执行的函数，核函数用global符号声明，在调用时需要用<<<grid, block>>>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。

• 如何区分 host 和 device 上的代码呢？CUDA 中通过函数类型限定词来区分，主要的三和函数类型限定词如下：

  • host：在 host 上运行，只能调用 host 函数，一般省略不写
  • device：在 device 上运行，只能调用 device 函数，不可以和global一起使用
  • global：在 device 上运行，从 host 中调用，返回类型必须是 void，不支持可变参数，不能成为类成员函数。

• grid 和 block 又是什么含义呢？

  • kernel 在 device 上执行时实际上是启动很多县城，一个 kernel 启动的所有线程，成为一个网格(grid)，同一个 grid 上的线程共享相同的全局内存空间。
  • grid 中包含很多块(block)，每个 block 中包含很多线程（thread）
  • 因此 kernel 的执行需要指定 grid 和 block 的数量，一般通过 dim3 来指定。

• 简单 CUDA 加法程序举例：
  • 线程块大小为(16, 16)，然后将 N*N 大小的矩阵均分为不同的线程块来执行加法运算
  • 编译指令：nvcc -arch=sm_60 test.cu -o test

// Kernel定义
__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 线程配置
    dim3 threadsPerBlock(16, 16);
    dim3 numBlocks(N / threadsPerBlock.x, N / threadsPerBlock.y);
    // kernel调用
    MatAdd<<<numBlocks, threadsPerBlock>>>(A, B, C);
    ...
}

CUDA 内存

• CUDA 内存层次结构图如下：

• 全局内存(Global Memory):
  • 全局内存是所有 GPU 上的线程都可以访问的内存，全局内存中存储了程序中所有的数据
  • 访问速度最慢，但是所有 GPU 线程都可以访问
• 共享内存(Shared Memory):
  • 共享内存是每个线程块中所有线程都可以访问的内存
  • 访问速度介于全局内存和寄存器之间，但是只能被一个线程块中的所有线程访问
• 寄存器内存(Register Memory):
  • 每个线程有自己独立的寄存器内存，访问速度最快

完整例子

/* main.cu */
#include <iostream>
#include <time.h>
#include "opencv2/highgui.hpp"  //实际上在/usr/include下
#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace cv;
using namespace std;

//内核函数
__global__ void rgb2grayincuda(uchar3 * const d_in, unsigned char * const d_out,
                                uint imgheight, uint imgwidth) {
    const unsigned int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    const unsigned int idy = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
    //有的线程会跑到图像外面去，不执行即可
    if (idx < imgwidth && idy < imgheight) {
        uchar3 rgb = d_in[idy * imgwidth + idx];
        d_out[idy * imgwidth + idx] = 0.299f * rgb.x + 0.587f * rgb.y + 0.114f * rgb.z;
    }
}

//用于对比的CPU串行代码
void rgb2grayincpu(unsigned char * const d_in, unsigned char * const d_out,
                                uint imgheight, uint imgwidth) {
    for(int i = 0; i < imgheight; i++) {
        for(int j = 0; j < imgwidth; j++) {
            d_out[i * imgwidth + j] = 0.299f * d_in[(i * imgwidth + j)*3]
                                     + 0.587f * d_in[(i * imgwidth + j)*3 + 1]
                                     + 0.114f * d_in[(i * imgwidth + j)*3 + 2];
        }
    }
}

int main(void) {
    Mat srcImage = imread("./test.jpg");
    imshow("srcImage", srcImage);
    waitKey(0);

    const uint imgheight = srcImage.rows;
    const uint imgwidth = srcImage.cols;

    Mat grayImage(imgheight, imgwidth, CV_8UC1, Scalar(0));

    uchar3 *d_in;   //向量类型，3个uchar
    unsigned char *d_out;

    //首先分配GPU上的内存
    cudaMalloc((void**)&d_in, imgheight*imgwidth*sizeof(uchar3));
    cudaMalloc((void**)&d_out, imgheight*imgwidth*sizeof(unsigned char));

    //将主机端数据拷贝到GPU上
    cudaMemcpy(d_in, srcImage.data, imgheight*imgwidth*sizeof(uchar3), cudaMemcpyHostToDevice);

    //每个线程处理一个像素
    dim3 threadsPerBlock(32, 32);
    dim3 blocksPerGrid((imgwidth + threadsPerBlock.x - 1) / threadsPerBlock.x,
        (imgheight + threadsPerBlock.y - 1) / threadsPerBlock.y);

    clock_t start, end;
    start = clock();

    //启动内核
    rgb2grayincuda<< <blocksPerGrid, threadsPerBlock>> >(d_in, d_out, imgheight, imgwidth);

    //执行内核是一个异步操作，因此需要同步以测量准确时间
    cudaDeviceSynchronize();
    end = clock();

    printf("cuda exec time is %.8f\n", (double)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC);

    //拷贝回来数据
    cudaMemcpy(grayImage.data, d_out, imgheight*imgwidth*sizeof(unsigned char), cudaMemcpyDeviceToHost);

    //释放显存
    cudaFree(d_in);
    cudaFree(d_out);

    imshow("grayImage", grayImage);
    waitKey(0);

    return 0;
}

参考文档

• CUDA 编程指南
• CUDA 编程入门极简教程
• 《CUDA C Programming Guide》(《CUDA C 编程指南》)导读