### CUDA

CUDA Learning.

#@author:       gr
#@date:         2014-04-06
#@email:        forgerui@gmail.com

1. Introduction

CPU和GPU的区别。GPU拥有更多的核心数，可以对简单逻辑、大量数据进行并行计算，大大提高了计算能力。

有更多的SM会有更好的性能。

2. General

1.1. kernel

核函数通过__global__声明。通过<<<...>>>指定执行的线程数。

__global__ void VecAdd(float* A, float* B, float* C)
{
    int i = threadIdx.x;
    C[i] = A[i] + B[i];
}
int main()
{
    ...
    // Kernel invocation with N threads
    VecAdd<<<1, N>>>(A, B, C);
    ...
}

1.2. Thread, Block, Grid

一次任务就可以算是一个Grid。在Grid里，可以分成几块Block。而Block里就是每个要处理的Thread。

核函数的形式是kernel<<<G, B, Ns, S>>>(...)。

G代表grid的尺寸，可以是三维的，也可以是int。

B是线程块block的大小。

Ns是每个block除了静态分配的shared memory之外，最多能动态分配的shared memory大小。

S是一个cudaStream_t类型的可选参数，默认值为0, 表示核函数处于哪个流中。

目前的GPU，block中线程的大小最大为1024, 一般取256，而\(G = N / B\)，\(N\) 是线程总数，但我们需要对\(G\)的计算结果取上整，我们这里不是使用ceil函数，而是使用下面的式子\(G = (N + B - 1) / B\)来达到取上整的目的。

取上整会导致启动的线程总数大于需要的整数，我们可以利用条件进行检查。

if (tid < N)
    c[tid] = a[tid] + b[tid]

上面实现的一个问题是，G同样也是有限制大小的，如果(N+B-1)/B大于65535时，核函数调用kernel<<<G, B>>>就会出错。为了确保不会启动过多的线程块，可以将线程块固定为某个确定的值。如下，取<<<256, 256>>>，让每个线程多做几个任务：

__global__ void add (int *a, int *b, int *c){
    int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    while (tid < N){
        c[tid] = a[tid] + b[tid];
        // blockDim.x * gridDim.x表示的是启动的总共线程数量
        tid += blockDim.x * gridDim.x;
    }
}

add<<<256, 256>>>(d_a, d_b, d_c);

核函数中的一些内置变量：

gridDim: 线程格的尺寸。上图中，gridDim = (3, 2, 1)

blockIdx: 线程块的索引值。上图中，Block(1, 1)的索引值blockIdx = (1, 1, 1)

blockDim: 线程块的尺寸。上图中，blockDim = (4, 3, 1)

threadIdx: 线程索引值。上图中，Thread(1, 1)的索引值threadIdx = (1, 1, 1)

代码如下：

void main(){
    int a;
}

__global__ void MatAdd(float** A, float** B, float** C, int 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 invocation
    dim3 threadsPerBlock(16, 16);
    dim3 numBlocks(N / threadsPerBlock.x, N / threadsPerBlock.y);
    MatAdd<<<numBlocks, threadsPerBlock>>>(A, B, C, N);
    ...
}

流的并行处理：

    cudaStream_t stream[5];
	for(int i = 0; i<5; i++)
	{
		cudaStreamCreate(&stream[i]);	//创建流
	}
    // Launch a kernel on the GPU with one thread for each element.
	for(int i = 0; i<5; i++)
	{
		addKernel<<<1, 1, 0, stream[i]>>>(dev_c+i, dev_a+i, dev_b+i);	//执行流
	}
	cudaDeviceSynchronize();
    for(int i = 0;i<5;i++)
	{
		cudaStreamDestroy(stream[i]);	//销毁流
	}

进行规约(Reduction)的代码：

int i = blockDim.x / 2;
cacheIndex = threadIdx.x;
while (i != 0){
    if (cacheIndex < i)
        cache[cacheIndex] += cache[cacheIndex + i];
    __syncthreads();
    i /= 2;
}

3. Memory

**register: ** 线程私有，有缓存，比较快。

**local memory: ** 线程私有，无缓存。

**shared memory: ** block内线程共享，速度较快。

**global memory: ** 线程共享，较慢。

**constant memory: ** 只读，常量存储，线程共享，有缓存。

**texture memory: ** 只读，具有纹理缓存。

4. cuda-gdb

编译时需要加上调试选项：

nvcc -g -G test.cu -o test

cuda-gdb的使用和gdb很多是一样的，列出一些cuda特有的命令：

thread: 列出当前的主机线程

cuda thread: 显示当前活跃的GPU线程

Note

1. 如果核函数访问内存出现问题，因为GPU有着完善的内存管理机制，会强行结束所有违反内存访问规则的进程，后面的代码也就不会执行。