CUDA学习笔记1

最近要做三维重建就学习一下cuda的一些使用。

CUDA并行变成的基本四路是把一个很大的任务划分成N个简单重复的操作，创建N个线程分别执行。

CPU和GPU，有各自的存储空间：

• Host, CPU and its memory
• Device, GPU and its memory.

kernel是cuda编程的关键，是跑在gpu的代码，用标识符__global__注明。

一个典型的cuda程序包含并行代码补足串行代码，串行代码由host执行，并行代码在device执行。host端是标准c，device是cuda c代码。

NVIDIA C编译器（nvcc）可以编译host和device生成的可执行程序。

CUDA的处理流程：

1. 从cpu拷贝数据到GPU。
2. 调用kernel来操作存储在GPU的数据。
3. 操作结果从GPU拷贝到CPU。

Memory操作

Standard C Functions: malloc memcpy memset free

CUDA C Functions: cudaMalloc cudaMemcpy cudaMemset cudaFree

i.e.

cudaError_t cudaMemcpy (void* dst, const void* src, size_t count, cudaMemcpyKind kind)

最后一个kind的类型如下：

1. cudaMemcpyHostToHost
2. cudaMemcpyHostToDevice
3. cudaMemcpyDeviceToHost
4. cudaMemcpyDeviceToDevice

一个单独的kernel启动所有的县城组成一个grid， grid中所有的线程共享global memory。一个grid由许多block组成，block由许多线程组成，grid和block都可以是一维、二维或者三维，上图是诡异而二维的grid和二维的block。

一般会把grid组织成2d，block为3d。grid和block都使用dim3作为声明。i.e.

dim3 block(3);
dim3 grid((nElem + block.x - 1) / block.x);

dim3仅为host端可见，其对应的device端类型为uint3可见。

启动kernel

cuda kernel的调用格式

kernel_name <<<grid, block>>>(argument list);

其中grid和block为dim3的变量。通过这两个变量可以配置一个kernel的线程总和，以及线程的组织形式。

i.e.

kernel_name <<<4, 8>>>(argument list);

这个表明grid为一维，有4个block，block为一维，有8个线程，所以是32个线程。

Note: cuda kernel的启动都是异步的，当cuda kernel被调用的时候，控制权会立即返回给cpu。

kernel的限制：

• 仅能获取device memory
• 必须返回void类型
• 不支持可变数目参数
• 不支持静态变量
• 不支持函数指针
• 异步