CUDA 编程简介

参考资料：

1. NVIDIA CUDA Programming Guide, NVIDIA. (https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/)
2. 国科大《并行与分布式计算》课程、NVIDIA 在线实验平台

GPU & CUDA

CPU 与 GPU 的硬件结构：

可以看出，GPU 与 CPU 本质上没什么区别。仅仅是 GPU 的逻辑控制单元较为简单，并拥有大量的运算单元（共享内存的众核处理器）。

GPU 除了图像处理，也可以做科学计算，然而 GPU 的 API 特别难用。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种简单的轻量级软件，方便人们在 GPU 上编程。

CUDA 软件栈：

下面，我们举例 Nvidia Tesla 架构，G80 型号。

G80 Graphics Mode

1. SP：流处理器（streaming processors）。就是一个核（core），包含浮点运算单元 FP Unit、整数运算单元 INT Unit 以及其他部件。
2. TF：纹理（texture）单元
3. FB：帧（frame）缓存

G80 CUDA Mode

1. Parallel Data Cache：严格地说不是 cache，数据的读写由软件操纵
2. Load/Store：数据总线
3. Global Memory：整个 GPU 的共享内存（显存）

流多处理器（Streaming Multiprocessor，SM）：

1. SFU：Special Function Units，用于加速特殊函数（sin, cos, tan）的计算
2. I cache：Instruction cache，缓存指令
3. C cache：Constant cache，缓存常数（只读）
4. Shared memory：片上的 Parallel Data Cache，它不是 cache

汇总一下，G80 CUDA Mode 的结构图，如下：

1. 一个 G80 上，包含 $8$ 片 TPC（Texture Processor Cluster）
2. 一片 TPC 上，包含 $2$ 个 SM
3. 一个 SM 上，包含 $8$ 个 SP 以及 $2$ 个 SFU

CUDA Programming Model

CUDA 采用 SPMD（Single Program/Multiple Data）模式：由 CPU 上串行的 host 发起在 GPU 上并行的 kernel 线程，最后汇总结果到 host 上继续串行执行。核函数启动方式为异步，CPU 代码将继续执行，无需等待核函数完成启动，也不等待核函数在 device 上完成。

线程层次结构：

1. 每当一个 kernel 被调用，需要配置一个网格（grid）。数据在 global memory 上共享。
2. 每个 grid 包含多个块（block），可以按照 1D, 2D, 3D 组织起来。数据在 shared memory 上共享。
3. 每个 block 都有相同数量（至多 $512$ 个）的线程（thread），可以按照 1D, 2D, 3D 组织起来。
4. GPU 的线程管理器按 block 调度，每次将 $1$ 个 block 的任务分配到 $1$ 个 SM 上。可以同时有多个 block 被调度到同一个 SM 上。实质上，线程在 GPU 上不是完全并行，而是分时复用。
5. 每个 block 的线程被切分为若干 warp，每个 warp 包含 $32$ 个线程。SM 上按照 warp 执行，一旦 warp 内所有线程在某条指令上（SIMD）都 ready，那么在此 SM 包含的 $8$ 个 SP 上 $32/8=4$ cycles 执行完毕。只要 warp 足够多，那么 GPU 将会满负载运行，总有一些 warp 已经 ready。

同一个 block 内的 threads 可以互操作：shared memory、atomic operations（原子，避免访存冲突）、barrier sychronization（同步，避免竞争条件）。而不同的 block 内的不可以，因为内存的时空不相交。

对比下 GPU 和 CUDA 的软硬件：

• Tesla CUDA Mode：GPU - TPC - SM - SP

• Threads Hierarchy：device - grid - block - thread

CUDA Extends C

Declaration

变量类型限定符：

• __device__：位于 global memory（显存），作用范围是 grid，生命周期 application，host 知道地址。
• __shared__：位于 shared memory（片上内存），作用范围是 block，生命周期 block，host 不知道地址。
• __local__：位于 local memory（显存上的虚拟空间），作用范围是 thread，生命周期 thread，host 不知道地址。
• __constant__，位于 constant memory（显存上的虚拟空间），作用范围是 grid，生命周期 application，host 知道地址。
• automatice：不加限定符，位于 SM 的寄存器（register）或者 local memory 上，作用范围是 thread，生命周期 thread，host 不知道地址。

例如，

__shared__ int a = 1;
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函数类型限定符：

• __host__：在 host 上执行，被 host 调用
• __global__：在 device 上执行，被 host 调用
• __device__：在 device 执行，被 device 调用

例如，

__global__ void kernel(int* arr);
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Keywords

变量类型：

• int4：结构体，含 $4$ 个整型，成员.x，.y，.z，.w
• float4：结构体，含 $4$ 个浮点型，成员.x，.y，.z，.w
• dim3：结构体

例如，

int4 ver(1,2,3,4);
int a = ver.x;
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保留字：

• gridDim：类型 dim3，grid 组织结构，成员.x，.y，不使用.z
• blockDim：类型 dim3，block 组织结构，成员.x，.y，.z
• blockIdx：类型 dim3，block 在 grid 内的 index，成员.x，.y，.z
• threadIdx：类型 dim3，thread 在 block 内的 index，成员.x，.y，.z

例如，

int i = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
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API

• __syncthreads()：同步 block，使得这一个 block 内的 threads 执行完毕，然后才能继续执行后续指令。
• cudaDeviceSynchronize()：同步 grid，导致主机 (CPU) 代码暂作等待，直至设备 (GPU) 代码执行完成，才能在 CPU 上恢复执行。
• cudaMalloc(void** ptr, size_t size)：在 global memory 上分配内存。
• cudaFree()：释放 global memory。
• cudaMemcpy(dst, src, size, type)：同步的，在 host 与 device 之间迁移数据。迁移类型 type 的取值有:
  1. cudaMemcpyHostToDevice
  2. cudaMemcpyDeviceToHost
  3. cudaMemcpyHostToHost
  4. cudaMemcpyDeviceToDevice
• cudaMemcpyAsync()：异步的，在 host 与 device 之间迁移数据。不等待迁移完成。
• cudaMallocManaged(void** ptr, size_t size)：被包装的 API，在“一致内存”（UM）上分配内存，数据会自动在 CPU 和 GPU 上来回迁移。
• cudaFree(void* ptr)：释放内存。

例如，

int N = 2<<20;
size_t size = N * sizeof(int);

int *a;
cudaMallocManaged(&a, size);

// Use `a` on the CPU and/or on any GPU in the accelerated system.

cudaFree(a);
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更多 API 详见 CUDA 文档 #api-reference。

Error

许多 CUDA 函数（例如 内存管理函数 等）会返回类型为 cudaError_t 的值，该值可用于检查调用函数时是否发生错误。

• cudaError_t cudaGetLastError()：捕获前一个错误
• cudaGetErrorString(cudaError_t err)：打印错误信息

为捕捉异步错误（例如，在异步核函数执行期间），请务必检查后续同步 CUDA 运行时 API 调用所返回的状态（例如 cudaDeviceSynchronize）；如果之前启动的其中一个核函数失败，则将返回错误。

例如，

#include 
#include 

inline cudaError_t checkCuda(cudaError_t result)
{
	if (result != cudaSuccess) {
		fprintf(stderr, "CUDA Runtime Error: %s\n", \\
            cudaGetErrorString(result));
		assert(result == cudaSuccess);
	}
	return result;
}

int main()
{
    //捕获最近的一个错误
    kernel<<<1, -1>>>(); // -1 is not a valid number of threads.
    cudaError_t err = cudaGetLastError(); 
    checkCuda(err);

    //捕获异步错误
    kernel<<<2, 5>>>();
    checkCuda(cudaDeviceSynchronize());
}
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Function launch

KernelFunc<<>>(...)：在 host 上配置 kernel，配置 block 的数量、每个 block 包含多少个 threads、使用的 shared memory 的空间大小。

例如，

dim3 dimGrid(2, 2);		//grid包含4个blocks
dim3 dimBlock(4, 2, 2);	//block包含16个threads
size_t Bytes = 64;		//shared memory大小为64字节
kernel<<>>(arr);
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NVCC

CUDA 平台附带 NVIDIA CUDA 编译器 nvcc，可以编译 CUDA 加速应用程序，其中包含主机和设备代码。

nvcc -arch=sm_70 -o out some-CUDA.cu -run
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• nvcc 是使用 nvcc 编译器的命令行命令。
• 将 some-CUDA.cu 作为文件传递以进行编译。
• o 标志用于指定编译程序的输出文件。
• arch 标志表示该文件必须编译为哪个架构类型。本示例中，sm_70 将用于专门针对本实验运行的 Volta GPU 进行编译，但有意深究的用户可以参阅有关 arch 标志、虚拟架构特性 和 GPU特性 的文档。
• 为方便起见，提供 run 标志将执行已成功编译的二进制文件。