首页 > 编程语言 >CUDA C编程权威指南：2.1-CUDA编程模型

CUDA C编程权威指南：2.1-CUDA编程模型

时间：2023-10-08 11:01:53浏览次数：40  
标签：32threadIdx blockDim float 编程 grid CUDA blockIdx 2.1 block

  本文主要通过例子介绍了CUDA异构编程模型，需要说明的是Grid、Block和Thread都是逻辑结构，不是物理结构。实现例子代码参考文献[2]，只需要把相应章节对应的CMakeLists.txt文件拷贝到CMake项目根目录下面即可运行。

1.Grid、Block和Thread间的关系
  GPU中最重要的2种内存是全局内存和共享内存，前者类似于CPU系统内存，而后者类似于CPU缓存，然后GPU共享内存可由CUDA C内核直接控制。GPU简化的内存结构，如下所示：   由一个内核启动所产生的所有thread统称为一个grid，同一个grid中的所有thread共享相同的全局内存空间。一个grid由多个block构成，一个block包含一组thread，同一block内的thread通过同步、共享内存方式进行线程协作，不同block内的thread不能协作。由block和grid构成的2层的thread层次结构，如下所示：   CUDA可以组织3维的grid和block。blockIdx表示线程块在线程格内的索引，threadIdx表示块内的线程索引；blockDim表示每个线程块中的线程数，gridDim表示网格中的线程块数。这些变量允许开发人员在编写CUDA代码时，从逻辑上管理和组织线程块和网格的大小，从而优化并行执行的效率。如下所示：

2.检查网格和块的索引和维度(checkDimension.cu)
  确定grid和block的方法为先确定block的大小，然后根据实际数据大小和block大小的基础上计算grid维度，如下所示：

// 检查网格和块的索引和维度
# include <cuda_runtime.h>
# include <stdio.h>

__global__ void checkIndex(void) {
    // gridDim表示grid的维度，blockDim表示block的维度，grid维度表示grid中block的数量，block维度表示block中thread的数量
    printf("threadIdx:(%d, %d, %d) blockIdx:(%d, %d, %d) blockDim:(%d, %d, %d) "
           "gridDim:(%d, %d, %d)\n", threadIdx.x, threadIdx.y, threadIdx.z,
           blockIdx.x, blockIdx.y, blockIdx.z, blockDim.x, blockDim.y, blockDim.z,
           gridDim.x, gridDim.y, gridDim.z); // printf函数只支持Fermi及以上版本的GPU架构，因此编译的时候需要加上-arch=sm_20编译器选项
}

int main(int argc, char** argv) {
    // 定义全部数据元素
    int nElem = 6;

    // 定义grid和block的结构
    dim3 block(3);  // 表示一个block中有3个线程
    dim3 grid((nElem + block.x - 1) / block.x);  // 表示grid中有2个block

    // 检查grid和block的维度(host端)
    printf("grid.x %d grid.y %d grid.z %d\n", grid.x, grid.y, grid.z);
    printf("block.x %d block.y %d block.z %d\n", block.x, block.y, block.z);

    // 检查grid和block的维度(device端)
     checkIndex<<<grid, block>>>();

    // 离开之前重置设备
    cudaDeviceReset();

    return 0;
}

  输出结果如下所示：

threadIdx:(0, 0, 0) blockIdx:(1, 0, 0) blockDim:(3, 1, 1) gridDim:(2, 1, 1)
threadIdx:(1, 0, 0) blockIdx:(1, 0, 0) blockDim:(3, 1, 1) gridDim:(2, 1, 1)
threadIdx:(2, 0, 0) blockIdx:(1, 0, 0) blockDim:(3, 1, 1) gridDim:(2, 1, 1)
threadIdx:(0, 0, 0) blockIdx:(0, 0, 0) blockDim:(3, 1, 1) gridDim:(2, 1, 1)
threadIdx:(1, 0, 0) blockIdx:(0, 0, 0) blockDim:(3, 1, 1) gridDim:(2, 1, 1)
threadIdx:(2, 0, 0) blockIdx:(0, 0, 0) blockDim:(3, 1, 1) gridDim:(2, 1, 1)
grid.x 2 grid.y 1 grid.z 1
block.x 3 block.y 1 block.z 1

3.在主机上定义网格和块的大小(defineGridBlock.cu)
  接下来通过一个1维网格和1维块讲解当block大小变化时，gird的size也随之变化，如下所示：

#include <cuda_runtime.h>
#include <stdio.h>

int main(int argc, char** argv) {
    // 定义全部数据元素
    int cElem = 1024;

    // 定义grid和block结构
    dim3 block(1024);
    dim3 grid((cElem + block.x - 1) / block.x);
    printf("grid.x %d grid.y %d grid.z %d\n", grid.x, grid.y, grid.z);

    // 重置block
    block.x = 512;
    grid.x = (cElem + block.x - 1) / block.x;
    printf("grid.x %d grid.y %d grid.z %d\n", grid.x, grid.y, grid.z);

    // 重置block
    block.x = 256;
    grid.x = (cElem + block.x - 1) / block.x;
    printf("grid.x %d grid.y %d grid.z %d\n", grid.x, grid.y, grid.z);

    // 重置block
    block.x = 128;
    grid.x = (cElem + block.x - 1) / block.x;
    printf("grid.x %d grid.y %d grid.z %d\n", grid.x, grid.y, grid.z);

    // 离开前重置device
    cudaDeviceReset();
    return 0;
}

  输出结果，如下所示：

grid.x 1 grid.y 1 grid.z 1
grid.x 2 grid.y 1 grid.z 1
grid.x 4 grid.y 1 grid.z 1
grid.x 8 grid.y 1 grid.z 1

4.基于GPU的向量加法(sumArraysOnGPU-small-case.cu)

#include <cuda_runtime.h>
#include <stdio.h>

#define CHECK(call)
//{
//    const cudaError_t error = call;
//    if (error != cudaSuccess)
//    {
//        printf("Error: %s:%d, ", __FILE__, __LINE__);
//        printf("code:%d, reason: %s\n", error, cudaGetErrorString(error));
//        exit(1);
//    }
//}

void checkResult(float *hostRef, float *gpuRef, const int N)
{
    double epsilon = 1.0E-8;
    bool match = 1;
    for (int i = 0; i < N; i++)
    {
        if (abs(hostRef[i] - gpuRef[i]) > epsilon)
        {
            match = 0;
            printf("Arrays do not match!\n");
            printf("host %5.2f gpu %5.2f at current %d\n", hostRef[i], gpuRef[i], i);
            break;
        }
    }
    if (match) printf("Arrays match.\n\n");
}

void initialData(float *ip, int size)
{
    // generate different seed for random number
    time_t t;
    srand((unsigned int) time(&t));
    for (int i = 0; i < size; i++)
    {
        ip[i] = (float) (rand() & 0xFF) / 10.0f;
    }
}

void sumArraysOnHost(float *A, float *B, float *C, const int N)
{
    for (int idx = 0; idx < N; idx++)
    {
        C[idx] = A[idx] + B[idx];
    }
}

__global__ void sumArraysOnGPU(float *A, float *B, float *C)
{
    // int i = threadIdx.x;  // 获取线程索引
    int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;  // 获取线程索引
    printf("threadIdx.x: %d, blockIdx.x: %d, blockDim.x: %d\n", threadIdx.x, blockIdx.x, blockDim.x);
    C[i] = A[i] + B[i];  // 计算
}

int main(int argc, char** argv) {
    printf("%s Starting...\n", argv[0]);

    // 设置设备
    int dev = 0;
    cudaSetDevice(dev);

    // 设置vectors数据大小
    int nElem = 32;
    printf("Vector size %d\n", nElem);

    // 分配主机内存
    size_t nBytes = nElem * sizeof(float);

    float *h_A, *h_B, *hostRef, *gpuRef;  // 定义主机内存指针
    h_A = (float *) malloc(nBytes);  // 分配主机内存
    h_B = (float *) malloc(nBytes);  // 分配主机内存
    hostRef = (float *) malloc(nBytes);  // 分配主机内存，用于存储host端计算结果
    gpuRef = (float *) malloc(nBytes);  // 分配主机内存，用于存储device端计算结果

    // 初始化主机数据
    initialData(h_A, nElem);
    initialData(h_B, nElem);

    memset(hostRef, 0, nBytes);  // 将hostRef清零
    memset(gpuRef, 0, nBytes);  // 将gpuRef清零

    // 分配设备全局内存
    float *d_A, *d_B, *d_C;  // 定义设备内存指针
    cudaMalloc((float **) &d_A, nBytes);  // 分配设备内存
    cudaMalloc((float **) &d_B, nBytes);  // 分配设备内存
    cudaMalloc((float **) &d_C, nBytes);  // 分配设备内存

    // 从主机内存拷贝数据到设备内存
    cudaMemcpy(d_A, h_A, nBytes, cudaMemcpyHostToDevice);  // d_A表示目标地址，h_A表示源地址，nBytes表示拷贝字节数，cudaMemcpyHostToDevice表示拷贝方向
    cudaMemcpy(d_B, h_B, nBytes, cudaMemcpyHostToDevice);  // d_B表示目标地址，h_B表示源地址，nBytes表示拷贝字节数，cudaMemcpyHostToDevice表示拷贝方向

    // 在host端调用kernel
    dim3 block(nElem);  // 定义block维度
    dim3 grid(nElem / block.x);  // 定义grid维度

    sumArraysOnGPU<<<grid, block>>>(d_A, d_B, d_C);  // 调用kernel，<<<grid, block>>>表示执行配置，d_A, d_B, d_C表示kernel参数
    printf("Execution configuration <<<%d, %d>>>\n", grid.x, block.x);  // 打印执行配置

    // 拷贝device结果到host内存
    cudaMemcpy(gpuRef, d_C, nBytes, cudaMemcpyDeviceToHost);  // gpuRef表示目标地址，d_C表示源地址，nBytes表示拷贝字节数，cudaMemcpyDeviceToHost表示拷贝方向

    // 在host端计算结果
    sumArraysOnHost(h_A, h_B, hostRef, nElem);

    // 检查device结果
    checkResult(hostRef, gpuRef, nElem);

    // 释放设备内存
    cudaFree(d_A);
    cudaFree(d_B);
    cudaFree(d_C);

    // 释放主机内存
    free(h_A);
    free(h_B);
    free(hostRef);
    free(gpuRef);

    return 0;
}

  输出结果如下所示： 

threadIdx.x: 0, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 1, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 2, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 3, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 4, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 5, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 6, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 7, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 8, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 9, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 10, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 11, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 12, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 13, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 14, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 15, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 16, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 17, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 18, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 19, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 20, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 21, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 22, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 23, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 24, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 25, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 26, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 27, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 28, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 29, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 30, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
threadIdx.x: 31, blockIdx.x: 0, blockDim.x: 32
L:\20200706_C++\C++Program\20231003_ClionProgram\cmake-build-debug\20231003_ClionProgram.exe Starting...
Vector size 32
Execution configuration <<<1, 32>>>
Arrays match.

5.其它知识点
（1）host和device同步
  核函数的调用和主机线程是异步的，即核函数调用结束后，控制权立即返回给主机端，可以调用cudaDeviceSynchronize(void)函数来强制主机端程序等待所有的核函数执行结束。当使用cudaMemcpy函数在host和device间拷贝数据时，host端隐式同步，即host端程序必须等待数据拷贝完成后才能继续执行程序。需要说明的是，所有CUDA核函数的启动都是异步的，当CUDA内核调用完成后，控制权立即返回给CPU。
（2）函数类型限定符
  函数类型限定符指定一个函数在host上执行还是在device上执行，以及可被host调用还是被device调用，函数类型限定符如下所示：   说明：__device__和__host__限定符可以一起使用，这样可同时在host和device端进行编译。

参考文献：
[1]《CUDA C编程权威指南》
[2]2.1-CUDA编程模型概述：https://github.com/ai408/nlp-engineering/tree/main/20230917_NLP工程化/20231004_高性能计算/20231003_CUDA编程/20231003_CUDA_C编程权威指南/2-CUDA编程模型/2.1-CUDA编程模型概述

标签：32threadIdx,blockDim,float,编程,grid,CUDA,blockIdx,2.1,block
From： https://www.cnblogs.com/shengshengwang/p/17748382.html

相关文章

  • CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY: out of memory
     2023-02-0422:17:02.457962:Itensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:831]failedtoallocate152.00M(159383552bytes)fromdevice:CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY:outofmemory 查看GPU内存使用情况：nvidia-smi   命令行如何查看GPU的内存使用情况?......
  • Langchain-Chatchat项目：2.1-通过GPT2模型来检索NebulaGraph
      在官方例子中给出了通过chain=NebulaGraphQAChain.from_llm(ChatOpenAI(temperature=0),graph=graph,verbose=True)来检索NebulaGraph图数据库。本文介绍了通过GPT2替换ChatOpenAI的思路和实现，暂时不考虑效果。之所以没用ChatGLM2是因为加载模型太慢，调试不方便，不过将GPT2......
  • Java网络编程
    InetAddress端口协议......
  • Linux网络编程
    C++11新特性右值引用   减少无畏的深拷贝，使用间拷贝改变资源的所有权  把文件描述符设置为-1是为了重用数组里面的元素，现在我们用一整块的堆内存，就不用重用那个数组了线程池  手写线程和线程池的区别 需要自己创建和销毁在主线程里建立连接，在子线程通信，......
  • 面向过程编程 和 面向对象编程
    1.什么是面向过程变成？首先，在编程中，面向过程和面向对象是编程的两大编程思想，分别是：面向过程和面向对象，二不是一门新的技术栈.面向过程中核心是过程二字，过程就是先干什么、在干什么、最后干什么，就是机械式的思维方式优点：复杂的问题简单化、进而流程化缺点：扩展性差，牵一发而动......
  • 安装包Matlab-中文科学编程软件-安装包下载方式
    Matlab应用是从外网软件论坛中引进的一款优质数据分析平台，该应用的UI布局设计参考了主流的办公应用，主体是由MATLAB和Simulink组成，内置了多达六百余种的函数运算模式，适合于每天需要处理大规模数据计算的行业，像仿真建模、系统算法的研发以及复杂的工程结构作图等，相信会是满意的选择。......
  • matlab下载-matlab软件官方版下载「编程开发」安装包下载方式
    matlab最新版本是一款非常不错的数学计算软件，这款软件非常的给力有着很强悍的算法以及模型创建能力，此版本更新了很多新的功能，能让你的办公使用更加强悍，快来下载试试吧。软件地址：看置顶贴Matlab2020b软件特色1、Matlab2020b提供用于科学计算及工程设计的高级语言。2、Matlab2020b可......
  • 编写脚本，使用for和while分别实现192.168.0.0/24网段内，地址是否能够ping通，若ping通则输
    for方法：[14:20:07root@centos8~]#catping_for.sh#!/bin/bash​#================================================================# Copyright(C)2021IEucdInc.Allrightsreserved.## 文件名称：ping_for.sh# 创建者：TanLiang# 创建日期：2021年10月17日# ......
  • 要体验 AI 编程助手吗？
    能不能用AI编程辅助写代码？亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、开发案例、技术专栏、培训视频、活动与竞赛等。帮助中国开发者对接世界最前沿技术，观点，和项目，并将中国优秀开发者或技术推荐给全球云社区。如果你还没有关注/收藏，看到这里请......
  • GPU通用计算编程模型
    这是我阅读General-PurposeGraphicsProcessorArchitecture的一篇笔记，本文对应书中第二章的内容。执行模型现代GPU普遍采用SIMD来实现数据级（data-level）并行，程序员通过诸如CUDA等API以在GPU上启动一系列的线程（thread）执行工作。其中，每个线程可以有独立的执行路径（executionpath），......

赞助商

阅读排行

网站主页关于我们联系我们网站地图

本网站内容转载自其他媒体，侵权联系[admin##ips99.com]。

Copyright © 2020-2023 IPS99 版权所有 IPS99