【转】CUDA之Dynamic Parallelism详解

转自：http://blog.csdn.net/Bruce_0712/article/details/63683264

CUDA之Dynamic Parallelism详解（一）

1. 循环的并行化：

（1）循环固定

（2）内循环依赖于外循环

without dynamic parallelism

with dynamic parallelism

examples:

 

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目录(?)[-]

1. 编译链接
2. 执行同步
3. 内存一致
4. 向Child grids传递指针
5. Device Streams和Events
6. Recursion Depth和Device Limits

 

CUDA 5.0中引入动态并行化，使得在device端执行的kernel的线程也能跟在host上一样launch kernels，只有支持CC3.5或者以上的设备中才能支持。动态并行化使用CUDA Device Runtime library（cudadevrt），它是一个能在device code中调用的CUDA runtime子集。

编译链接

为了支持动态并行化，必须使用两步分离编译和链接的过程：首先，设定-c和-rdc=true（–relocatable-device-code=true）来生成relocatable device code来进行后续链接，可以使用-dc(–device -c)来合并这两个选项；然后将上一步目标文件和cudadevrt库进行连接生成可执行文件，-lcudadevrt。过程如下图

 

 

 

 

 

C++

 

1 2	nvcc -arch=sm_35 -dc myprog.cu -o myprog.o nvcc -arch=sm_35 myprog.o -lcudadevrt -o myprog

或者简化成一步

 

 

 

 

 

 

C++

 

1	nvcc -arch=sm_35 -rdc=true myprog.cu -lcudadevrt -o myprog.o

执行、同步

在CUDA编程模型中，一组执行的kernel的线程块叫做一个grid。在CUDA动态并行化，parent grid能够调用child grids。child grid继承parant grid的特定属性和限制，如L1 cache、shared_memory、栈大小。如果一个parent grid有M个block和N个thread，如果对child kernel launch没有控制的话，那个将产生M*N个child kernel launch。如果想一个block产生一个child kernel，那么只需要其中一个线程launch a kernel就行。如下

 

 

 

 

 

 

C++

 

1 2 3

if(threadIdx.x == 0) {   child_k <<< (n + bs - 1) / bs, bs >>> (); }

grid lanuch是完全嵌套的，child grids总是在发起它们的parent grids结束前完成，这可以看作是一个一种隐式的同步。

如果parent kernel需要使用child kernel的计算结果，也可以使用CudaDeviceSynchronize(void)进行显示的同步，这个函数会等待一个线程块发起的所有子kernel结束。往往不知道一个线程块中哪些子kernel已经执行，可以通过下述方式进行一个线程块级别的同步

 

 

 

 

 

 

C++

 

1 2 3 4 5 6

void threadBlockDeviceSynchronize(void) {   __syncthreads();   if(threadIdx.x == 0)     cudaDeviceSynchronize();   __syncthreads(); }

CudaDeviceSynchronize(void)调用开销较大，不是必须的时候，尽量减少使用，同时不要在父kernel退出时调用，因为结束时存在上述介绍的隐式同步。

内存一致

当子 grids开始与结束之间，父grids和子grids有完全一致的global memory view。

当子kernel launch的时候，global memory视图不一致。

 

 

 

 

 

 

C++

 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

__device__ int v = 0;   __global__ void child_k(void) {   printf("v = %d\n", v); }   __global__ void parent_k(void) {   v = 1;   child_k <<< 1, 1 >>>> ();   v = 2; // RACE CONDITION   cudaDeviceSynchronize(); }

在子kernel launch之后，显示同步之前，parent grid不能对 child grid读取的内存做写入操作，否则会造成race condition。

向Child grids传递指针

指针的传递存在限制：

• 可以传递的指针：global memory（包括__device__变量和malloc分配的内存），zero-copy host端内存，常量内存。
• 不可以传递的指针：shared_memory（__shared__变量）, local memory（包括stack变量）

Device Streams和Events

所有在device上创建的streams都是non-blocking的，不支持默认NULL stream的隐式同步。创建流的方式如下

 

 

 

 

 

 

C++

 

1 2	cudaStream_t s; cudaStreamCreateWithFlags(&s, cudaStreamNonBlocking);

一旦一个device stream被创建，它能被一个线程块中其他线程使用。只有当这个线程块完成执行的时候，这个stream才能被其他线程块或者host使用。反之亦然。

Event也是支持的，不过有限制，只支持在不同stream之间使用cudaStreamWaitEvent()指定执行顺序，而不能使用event来计时或者同步。

Recursion Depth和Device Limits

递归深度包括两个概念：

• nesting depth：递归grids的最大嵌套层次，host端的为0；
• synchronization depth：cudaDeviceSynchronize()能调用的最大嵌套层次，host端为1，cudaLimitDevRuntimeSyncDepth应该设定为maximum 所以你吃肉你咋体on depth加1，设定方式如 cudaDeviceLimit(cudaLimitDevRuntimeSyncDepth, 4).

maximum nesting depth有硬件限制，在CC3.5中， 对depth 的限制为24. synchronization depth也一样。

从外到内，直到最大同步深度，每一次层会保留一部分内存来保存父block的上下文数据，即使这些内存没有被使用。所以递归深度的设定需要考虑到每一层所预留的内存。

另外还有一个限制是待处理的子grid数量。pending launch buffer用来维持launch queue和追踪当前执行kernel的状态。通过

 

 

 

 

 

 

C++

 

1	cudaDeviceSetLimit(cudaLimitDevRuntimePendingLaunchCount, 32768);

来设定合适的限制。否则通过cudaGetLastError()调用可以返回CudaErrorLaunchPendingCountExceeded的错误。

动态并行化执行有点类似树的结构，但与CPU上树处理也有些不同。类似深度小，分支多，比较茂密的树的执行结构，比较适合动态并行化的处理。深度大，每层节点少的树的执行结构，则不适合动态并行化。

characteristic	tree processing	dynamic parallelism
node	thin (1 thread)	thick (many threads)
branch degree	small (usually < 10)	large (usually > 100)
depth	large	small

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目录(?)[-]

1. Nested Execution
2. Nested Hello World on the GPU
3. Nested Reduction

 

到目前为止，所有kernel都是在host端调用，GPU的工作完全在CPU的控制下。CUDA Dynamic Parallelism允许GPU kernel在device端创建调用。Dynamic Parallelism使递归更容易实现和理解，由于启动的配置可以由device上的thread在运行时决定，这也减少了host和device之间传递数据和执行控制。我们接下来会分析理解使用Dynamic Parallelism。

Nested Execution

在host调用kernel和在device调用kernel的语法完全一样。kernel的执行则被分为两种类型：parent和child。一个parent thread，parent block或者parent grid可以启动一个新的grid，即child grid。child grid必须在parent 之前完成，也就是说，parent必须等待所有child完成。

当parent启动一个child grid时，在parent显式调用synchronize之前，child不保证会开始执行。parent和child共享同一个global和constant memory，但是有不同的shared 和local memory。不难理解的是，只有两个时刻可以保证child和parent见到的global memory完全一致：child刚开始和child完成。所有parent对global memory的操作对child都是可见的，而child对global memory的操作只有在parent进行synchronize操作后对parent才是可见的。

Nested Hello World on the GPU

为了更清晰的讲解Dynamic Parallelism，我们改编最开始写的hello world程序。下图显示了使用Dynamic Parallelism的执行过程，host调用parent grid（每个block八个thread）。thread 0调用一个child grid（每个block四个thread），thread 0 的第一个thread又调用一个child grid（每个block两个thread），依次类推。

下面是具体的代码，每个thread会先打印出Hello World；然后，每个thread再检查自己是否该停止。

__global__ void nestedHelloWorld(int const iSize,int iDepth) {
    int tid = threadIdx.x；
    printf("Recursion=%d: Hello World from thread %d block %d\n",iDepth,tid,blockIdx.x);
    // condition to stop recursive execution
    if (iSize == 1) return;
    // reduce block size to half
    int nthreads = iSize>>1;
    // thread 0 launches child grid recursively
    if(tid == 0 && nthreads > 0) {
        nestedHelloWorld<<<1, nthreads>>>(nthreads,++iDepth);
        printf("-------> nested execution depth: %d\n",iDepth);
    }
}                        

编译：

$ nvcc -arch=sm_35 -rdc=true nestedHelloWorld.cu -o nestedHelloWorld -lcudadevrt

-lcudadevrt是用来连接runtime库的，跟gcc连接库一样。-rdc=true使device代码可重入，这是DynamicParallelism所必须的，至于原因则将是一个比较大的话题，以后探讨。

代码的输出为：

./nestedHelloWorld Execution Configuration: grid 1 block 8
Recursion=0: Hello World from thread 0 block 0
Recursion=0: Hello World from thread 1 block 0
Recursion=0: Hello World from thread 2 block 0
Recursion=0: Hello World from thread 3 block 0
Recursion=0: Hello World from thread 4 block 0
Recursion=0: Hello World from thread 5 block 0
Recursion=0: Hello World from thread 6 block 0
Recursion=0: Hello World from thread 7 block 0
-------> nested execution depth: 1
Recursion=1: Hello World from thread 0 block 0
Recursion=1: Hello World from thread 1 block 0
Recursion=1: Hello World from thread 2 block 0
Recursion=1: Hello World from thread 3 block 0
-------> nested execution depth: 2
Recursion=2: Hello World from thread 0 block 0
Recursion=2: Hello World from thread 1 block 0
-------> nested execution depth: 3
Recursion=3: Hello World from thread 0 block 0

这里的01234….输出顺序挺诡异的，太规整了，我们暂且认为CUDA对printf做过修改吧。还有就是，按照CPU递归程序的经验，这里的输出顺序就更怪了，当然，肯定不是编译器错误或者CUDA的bug，大家可以在调用kernel后边加上cudaDeviceSynchronize，就可以看到“正常”的顺序了，原因也就清楚了。

使用nvvp可以查看执行情况，空白说明parent在等待child执行结束：

$nvvp ./nesttedHelloWorld

接着，我们尝试使用两个block而不是一个：

$ ./nestedHelloWorld 2

输出是：

./nestedHelloWorld 2Execution Configuration: grid 2 block 8
Recursion=0: Hello World from thread 0 block 1
Recursion=0: Hello World from thread 1 block 1
Recursion=0: Hello World from thread 2 block 1
Recursion=0: Hello World from thread 3 block 1
Recursion=0: Hello World from thread 4 block 1
Recursion=0: Hello World from thread 5 block 1
Recursion=0: Hello World from thread 6 block 1
Recursion=0: Hello World from thread 7 block 1
Recursion=0: Hello World from thread 0 block 0
Recursion=0: Hello World from thread 1 block 0
Recursion=0: Hello World from thread 2 block 0
Recursion=0: Hello World from thread 3 block 0
Recursion=0: Hello World from thread 4 block 0
Recursion=0: Hello World from thread 5 block 0
Recursion=0: Hello World from thread 6 block 0
Recursion=0: Hello World from thread 7 block 0
-------> nested execution depth: 1
-------> nested execution depth: 1
Recursion=1: Hello World from thread 0 block 0
Recursion=1: Hello World from thread 1 block 0
Recursion=1: Hello World from thread 2 block 0
Recursion=1: Hello World from thread 3 block 0
Recursion=1: Hello World from thread 0 block 0
Recursion=1: Hello World from thread 1 block 0
Recursion=1: Hello World from thread 2 block 0
Recursion=1: Hello World from thread 3 block 0
-------> nested execution depth: 2
-------> nested execution depth: 2
Recursion=2: Hello World from thread 0 block 0
Recursion=2: Hello World from thread 1 block 0
Recursion=2: Hello World from thread 0 block 0
Recursion=2: Hello World from thread 1 block 0
-------> nested execution depth: 3
-------> nested execution depth: 3
Recursion=3: Hello World from thread 0 block 0
Recursion=3: Hello World from thread 0 block 0

从上面结果来看，首先应该注意到，所有child的block的id都是0。下图是调用过程，parent有两个block了，但是所有child都只有一个blcok：

nestedHelloWorld<<<1, nthreads>>>(nthreads, ++iDepth);

注意：Dynamic Parallelism只有在CC3.5以上才被支持。通过Dynamic Parallelism调用的kernel不能执行于不同的device（物理上实际存在的）上。调用的最大深度是24，但实际情况是，kernel要受限于memory资源，其中包括为了同步parent和child而需要的额外的memory资源。

Nested Reduction

学过算法导论之类的算法书应该知道，因为递归比较消耗资源的，所以如果可以的话最好是展开，而这里要讲的恰恰相反，我们要实现递归，这部分主要就是再次证明DynamicParallelism的好处，有了它就可以实现像C那样写递归代码了。

下面的代码就是一份实现，和之前一样，每个child的有一个block，block中第一个thread调用kernel，不同的是，parent的grid有很多的block。第一步还是讲global memory的地址g_idata转化为每个block本地地址。然后，if判断是否该退出，退出的话，就将结果拷贝回global memory。如果不该退出，就进行本地reduction，一般的线程执行in-place（就地）reduction，然后，同步block来保证所有部分和的计算。thread0再次产生一个只有一个block和当前一半数量thread的child grid。

__global__ void gpuRecursiveReduce (int *g_idata, int *g_odata,
unsigned int isize) {
// set thread ID
unsigned int tid = threadIdx.x;
// convert global data pointer to the local pointer of this block
int *idata = g_idata + blockIdx.x*blockDim.x;
int *odata = &g_odata[blockIdx.x];
// stop condition
if (isize == 2 && tid == 0) {
g_odata[blockIdx.x] = idata[0]+idata[1];
return;
}
// nested invocation
int istride = isize>>1;
if(istride > 1 && tid < istride) {
// in place reduction
idata[tid] += idata[tid + istride];
}
// sync at block level
__syncthreads();
// nested invocation to generate child grids
if(tid==0) {
gpuRecursiveReduce <<<1, istride>>>(idata,odata,istride);
// sync all child grids launched in this block
cudaDeviceSynchronize();
}
// sync at block level again
__syncthreads();
}

编译运行，下面结果是运行在Kepler K40上面：

$ nvcc -arch=sm_35 -rdc=true nestedReduce.cu -o nestedReduce -lcudadevrt
./nestedReduce starting reduction at device 0: Tesla K40c
array 1048576 grid 2048 block 512
cpu reduce elapsed 0.000689 sec cpu_sum: 1048576
gpu Neighbored elapsed 0.000532 sec gpu_sum: 1048576<<<grid 2048 block 512>>>
gpu nested elapsed 0.172036 sec gpu_sum: 1048576<<<grid 2048 block 512>>>

相较于neighbored，nested的结果是非常差的。

从上面结果看，2048个block被初始化了。每个block执行了8个recursion，16384个child block被创建，__syncthreads也被调用了16384次。这都是导致效率很低的原因。

当一个child grid被调用后，他看到的memory是和parent完全一样的，因为child只需要parent的一部分数据，block在每个child grid的启动前的同步操作是不必要的，修改后：

__global__ void gpuRecursiveReduceNosync (int *g_idata, int *g_odata,unsigned int isize) {
// set thread ID
unsigned int tid = threadIdx.x;
// convert global data pointer to the local pointer of this block
int *idata = g_idata + blockIdx.x * blockDim.x;
int *odata = &g_odata[blockIdx.x];
// stop condition
if (isize == 2 && tid == 0) {
g_odata[blockIdx.x] = idata[0] + idata[1];
return;
}
// nested invoke
int istride = isize>>1;
if(istride > 1 && tid < istride) {
idata[tid] += idata[tid + istride];
if(tid==0) {
gpuRecursiveReduceNosync<<<1, istride>>>(idata,odata,istride);
}
}
}

运行输出，时间减少到原来的三分之一：

./nestedReduceNoSync starting reduction at device 0: Tesla K40c
array 1048576 grid 2048 block 512
cpu reduce elapsed 0.000689 sec cpu_sum: 1048576
gpu Neighbored elapsed 0.000532 sec gpu_sum: 1048576<<<grid 2048 block 512>>>
gpu nested elapsed 0.172036 sec gpu_sum: 1048576<<<grid 2048 block 512>>>
gpu nestedNosyn elapsed 0.059125 sec gpu_sum: 1048576<<<grid 2048 block 512>>>

不过，性能还是比neighbour-paired要慢。接下来在做点改动，主要想法如下图所示，kernel的调用增加了一个参数iDim，这是因为每次递归调用，child block的大小就减半，parent 的blockDim必须传递给child grid，从而使每个thread都能计算正确的global memory偏移地址。注意，所有空闲的thread都被移除了。相较于之前的实现，每次都会有一半的thread空闲下来而被移除，也就释放了一半的计算资源。

__global__ void gpuRecursiveReduce2(int *g_idata, int *g_odata, int iStride,int const iDim) {
// convert global data pointer to the local pointer of this block
int *idata = g_idata + blockIdx.x*iDim;
// stop condition
if (iStride == 1 && threadIdx.x == 0) {
g_odata[blockIdx.x] = idata[0]+idata[1];
return;
}
// in place reduction
idata[threadIdx.x] += idata[threadIdx.x + iStride];
// nested invocation to generate child grids
if(threadIdx.x == 0 && blockIdx.x == 0) {
gpuRecursiveReduce2 <<<gridDim.x,iStride/2>>>(
g_idata,g_odata,iStride/2,iDim);
}
}

编译运行：

./nestedReduce2 starting reduction at device 0: Tesla K40c
array 1048576 grid 2048 block 512
cpu reduce elapsed 0.000689 sec cpu_sum: 1048576
gpu Neighbored elapsed 0.000532 sec gpu_sum: 1048576<<<grid 2048 block 512>>>
gpu nested elapsed 0.172036 sec gpu_sum: 1048576<<<grid 2048 block 512>>>
gpu nestedNosyn elapsed 0.059125 sec gpu_sum: 1048576<<<grid 2048 block 512>>>
gpu nested2 elapsed 0.000797 sec gpu_sum: 1048576<<<grid 2048 block 512>>>

从这个结果看，数据又好看了不少，可以猜测，大约是由于调用了较少的child grid，我们可以用nvprof来验证下：

$ nvprof ./nestedReduce2

部分输出结果如下，第二列上显示了dievice kernel 的调用次数，第一个和第二个创建了16384个child grid。gpuRecursiveReduce2八层nested Parallelism只创建了8个child。

Calls (host) Calls (device) Avg Min Max Name
1 16384 441.48us 2.3360us 171.34ms gpuRecursiveReduce
1 16384 51.140us 2.2080us 57.906ms gpuRecursiveReduceNosync
1 8 56.195us 22.048us 100.74us gpuRecursiveReduce2
1 0 352.67us 352.67us 352.67us reduceNeighbored

对于一个给定的算法，我们可以有很多种实现方式，避免大量的nested 调用可以提升很多性能。同步对算法的正确性至关重要，但也是一个消耗比较大的操作，block内部的同步操作倒是可以去掉。因为在device上运行nested程序需要额外的资源，nested调用是有限的。