【GPU】Nvidia CUDA 编程高级教程——利用蒙特卡罗法求解近似值（MPI方法）

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本人就职于国际知名终端厂商，负责modem芯片研发。
在5G早期负责终端数据业务层、核心网相关的开发工作，目前牵头6G算力网络技术标准研究。


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利用蒙特卡罗法求解 𝜋 的近似值（MPI方法）

MPI

在单一程序中管理所有设备可能比较麻烦。这类工作通常看来就像我们目前所做的那样，对所有的可用设备进行循环，每次循环执行相同的操作（例如启动核函数）。使用 MPI（消息传递接口）可以大大简化程序。使用 MPI 时，我们独立多次启动相同的程序（单程序多数据范例）。在最常见的使用情况下，我们会在您的服务器中启动尽可能多的独立进程副本，并且每个副本只使用一个 GPU。

MPI Rank (成员编号)

每个独立进程都有一个唯一数字标识符与之相关联（称为它的 rank），并可提供信息，显示运行中的总进程数量。我们可以通过编程方式使用MPI_Comm_rank()来获取每个进程的rank，以及使用MPI_Comm_size()来获取进程的数量。有了这些信息，我们可以让每个成员做出独立的处理决策（同时仍然只使用源代码的一个副本）。例如，我们可以用cudaSetDevice()把 GPU（任意）设置为等于 MPI rank（假设成员的数量最多与 GPU 数量持平）。

有了 MPI，每个成员都可以直接独立地执行它的 N / number_of_gpus 次计算，然后对计算结果求和。这确实是使用 MPI 编写这类程序的最常见方法。

使用MPI

以下是在代码中使用 MPI 的一些详细信息。

初始化和结束MPI
必须在 MPI 程序的开头优先初始化 MPI，并在末尾结束使用MPI。

// Initialize MPI
MPI_Init(&argc, &argv);
...
// Finalize MPI
MPI_Finalize();
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获取成员编号（rank）和成员数
得到成员编号（rank）和成员的总数。

int rank, num_ranks;

// MPI_COMM_WORLD 意味着我们想要包含所有进程。
// 在 MPI 中，可以创建只包含某些成员的“通信器”。
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &num_ranks);
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将 GPU 与 MPI 成员关联
我们为每个成员选择一个 GPU。

// 每个成员（任意）选择与其成员号 rank 相对应的 GPU
int dev = rank;
cudaSetDevice(dev);
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收集结果
在我们的程序中，我们将对所有成员的结果进行求和（归约），并将结果存储在某个成员中，该成员将执行最终计算并打印结果。按照惯例，这是 0 号成员 rank 0（通常称为“根”处理器）。

对于此类归约，我们将使用 MPI_Reduce，它指定需要归约的数据的位置（hits）、进行归约后的结果的位置（total_hits）、归约的项目数量（1）、归约的数据类型（MPI_INT）、归约要执行的操作（MPI_SUM）、存储结果的成员（root），以及哪些进程参与通信（MPI_COMM_WORLD）。

// 将所有成员的结果累加到第 0 号成员的结果中
int* total_hits;
total_hits = (int*) malloc(sizeof(int));

int root = 0;
MPI_Reduce(hits, total_hits, 1, MPI_INT, MPI_SUM, root, MPI_COMM_WORLD);

if (rank == root) {
    // 计算 pi 的最终值并打印结果
    ...
}
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使用例子

#include 
#include 

#include 

#define N 1024*1024

__global__ void calculate_pi(int* hits, int device) {
    int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;

    // 初始化随机数状态（网格中的每个线程不得重复）
    int seed = device;
    int offset = 0;
    curandState_t curand_state;
    curand_init(seed, idx, offset, &curand_state);

    // 在 (0.0, 1.0] 内生成随机坐标
    float x = curand_uniform(&curand_state);
    float y = curand_uniform(&curand_state);

    // 如果这一点在圈内，增加点击计数器
    if (x * x + y * y <= 1.0f) {
        atomicAdd(hits, 1);
    }
}


int main(int argc, char** argv) {
    // 初始化 MPI
    MPI_Init(&argc, &argv);

    // 获取我们的rank和rank总数
    // MPI_COMM_WORLD 意味着我们想要包含所有进程
    // （可以在 MPI 中创建仅
    // 包含某些rank的“通信器”）。

    int rank, num_ranks;
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &num_ranks);

    // 确保我们的rank个数不超过 GPU 数量

    int device_count;
    cudaGetDeviceCount(&device_count);

    if (num_ranks > device_count) {
        std::cout << "Error: more MPI ranks than GPUs" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 每个rank（任意）选择与其rank对应的 GPU
    int dev = rank;
    cudaSetDevice(dev);

    // 分配主机和设备值
    int* hits;
    hits = (int*) malloc(sizeof(int));

    int* d_hits;
    cudaMalloc((void**) &d_hits, sizeof(int));

    // 初始化点击次数并复制到设备
    *hits = 0;
    cudaMemcpy(d_hits, hits, sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

    // 启动核函数进行计算
    int threads_per_block = 256;
    int blocks = (N / device_count + threads_per_block - 1) / threads_per_block;

    calculate_pi<<<blocks, threads_per_block>>>(d_hits, dev);
    cudaDeviceSynchronize();

    // 将最终结果复制回主机
    cudaMemcpy(hits, d_hits, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);

    // 将所有rank的结果累加到 rank 0 的结果中
    int* total_hits;
    total_hits = (int*) malloc(sizeof(int));

    int root = 0;
    MPI_Reduce(hits, total_hits, 1, MPI_INT, MPI_SUM, root, MPI_COMM_WORLD);

    if (rank == root) {
        // 计算 pi 的最终值
        float pi_est = (float) *total_hits / (float) (N) * 4.0f;

        // 打印结果
        std::cout << "Estimated value of pi = " << pi_est << std::endl;
        std::cout << "Error = " << std::abs((M_PI - pi_est) / pi_est) << std::endl;
    }

    // 清理
    free(hits);
    cudaFree(d_hits);

    // 最终确定 MPI
    MPI_Finalize();

    return 0;
}

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