《高性能CUDA应用设计与开发》--笔记

时间：2021-02-22 14:11:37

第一章

1.2 CUDA支持C与C++两种编程语言，该书中的实例采取的是Thrust数据并行API，.cu作为CUDA源代码文件，其中编译器为ncvv。
 
1.3 CUDA提供多种API：
  1. 数据并行C++ Thrust API
  2. 可用于C或者C++的Runtime API
  3. 可用于C或者C++的Driver API

以上API自高层向低层。Thrust API 具有较高可读性、可维护性，并且提供了很多方法（如归约），但它与硬件相隔离，从而无法发挥硬件的全部功能；CUDA Runtime 使得C语言语法扩展，来获得GPGPU的所有可编程特性；Driver API 可以更加细致的控制，且不局限于队列和数据的传输。

 
1.4 CUDA的基本概念： 
  • 用于CUDA的GPU是安装于主机系统（Host）的独立设备，主处理器和所有的GPGPU可以同时处理各自的计算任务。
  • 传输方式：cudaMemcpu()显示传输，锁定页内存映射的隐式传输（可以实现零拷贝操作），最底层通过设备驱动程序的软件模块进行交互。
  • GPGPU运行在一个和主处理器相隔离的存储空间中。这些存储比传统的主机内存（8~20GB/s）有更大的带宽 (160~200GB/s)
  • CUDA kernel是可以在主机代码中调用而在CUDA设备上运行的子程序。kernel没有返回值，通过__global__来定义，可以暂时理解为GPU的main函数。
  • Kernel调用是异步的，主机仅仅把要执行的kernel顺序提交给GPGPU，并不等待其完成，然后直接处理后面的任务。
  • 由于kernel异步执行，为提高效率，可以创建一个kernel组成的流水线，使得GPGPU尽可能长时间保持忙碌；CUDA提供的同步方式：显示调用cudaThreadSynchronize()和cudaMemcpy()。
  • GPU上的基本运行单位是线程。每个线程在运行时都好像独占一个处理器，并同时运行于共享内存环境中。一个kernel利用多个线程完成任务称为线程级并行（TLP），有别于处理器指令间的指令级并行（ILP）
  • GPU上最大可共享的内存区域称为全局内存，它是遵循整合访问的硬件，通常对连续的128字节数据块进行内存访问。但其访问速度在GPU中最慢，最快的访问是通过寄存器来进行访问。
  • CUDA提供了简单的C语言扩展，使得线程可以通过CUDA共享内存空间(shared memory)或通过院子内存操作(atomic)来通信。
  • 环境配置不仅定义执行kernel所需的线程数量，还包括grid网格中维度的分配。

1.5 理解首个Runtime kernel

     一般变量命名中，设备变量常在前面加"d_"；blokcIdx，线程块序号；blockDim，线程块的维度线程数量；threadIdx，定位线程在线程块内的编号。
 
1.6 GPGPU编程的三条法则
  1. 将数据放入并始终存储于GPGPU：GPU全局内存带宽比主机带宽快20倍。
  2. 交给GPGPU足够多的任务：防止启动kernel的时间所占比重过大。
  3. 注重GPGPU上的数据重用，以避免带宽限制。

1.7 大O记号的思想与数据传输：

     大O记号是一种表达问题尺寸增长对算法资源小号的影响的常用方式，一些常见的增长率：
  1. O(1)，无论输入集尺寸如何，算法总消耗固定的资源，具有固定的执行时间。如利用GPU索引数组的元素。
  2. O(n)，资源消耗随着输入尺寸增长成线性增长，如循环访问数据集的算法。
  3. O(n2)，平方比例关系，还可能有n的三次方，n的四次方等

BLAS：基本线性代数子程序集，由三层运算级别构成：

  1. 级别1：向量-向量操作，数据复杂度O(n)，计算复杂度O(n)；如两个向量的内积。
  2. 级别2：矩阵-向量操作，数据复杂度O(n2)，计算复杂度O(n2)；矩阵与向量乘积。
  3. 级别3：矩阵-向量操作，数据复杂度O(n2)，计算复杂度O(n3)；密集矩阵乘法。

*提高性能的方案：创建一个流水线整合大量简单的计算密集型任务或者将多个低密度的操作合成一个单一的仿函数或者kernel。

 
1.8 CUDA和Amdahl定律
     一个程序中可并行话部分为P（百分比），分配在n个处理器上，则并行化后理想执行时间与程序的关系为
S(n) = 1 / (( 1 - P ) + P / n)
因此在并行的时候应该有两种理念：优化并行部分代码的表达式，尽可能减少串行时间。
 
1.9 数据并行与任务并行
     之前的讨论都是数据并行，而任务并行是指给CPU和GPU分配不同的任务
 
第二章 CUDA在机器学习与优化中的应用
 
2.1建模与模拟
     数学模型是对现实的抽象，用来对现实进行分析与预测；数值模拟是通过应用程序将数学模型映射到电脑上。通常建模的方法有两种：
  1. 基于第一性原理分析及其他方法的人工推导模型。
  2. 基于数据拟合的参数化模型。（如神经网络）
     Nelder-Mead方法：一种直接搜索型非线性优化方法，是利用单纯形（N维空间的广义三角形）进行搜索。
     Levenberg-Marquardt方法：可信区域算法，用来在参数空间中寻找函数的最佳拟合。
     加速算法，优化技术（如共轭梯度法），通过目标函数的导数来加速查找极小值的过程。（GiNaC，C++库，用以进行微分等数学运算）
 
2.2 机器学习与神经网络
     人工神经网络（ANN）是一种基于观察到的数据推测函数的机器学习技术，学习方法有监督学习，非监督学习和随机学习等。
 
2.3异或逻辑：一个重要的非线性机器学习问题
     单层网络无法表达异或逻辑关系，而加入隐藏层可以大大提高运算能力
 
第四章 CUDA执行模型
 
4.1 GPU架构综述
     GPU硬件上的大规模并行是通过重复这是多个相同的通用构件块（流多处理器，SM）实现的；线程块是协作线程间合作的容器，只有线程块内部的线程才能共享数据；每个SM可以被调度执行一个或多个线程块，这中映射：
  • 可以透明得扩展到任意数量的SM上
  • 对SM的位置没有限制
  • 能够将执行中的Kernel与用户参数广播给硬件。*并行广播是扩展性最强、速度最快的通信机制。

4.1.1 线程调度：通过执行配置统筹性能与并行度。

     把工作分配给SM是千兆线程全局调度器的职责，为每个SM分配线程块的数量取决于一个SM中最多能常驻的线程与线程块的数量。32个线程可以看做一个warp，每个时钟周期中，SM的warp调度器执行哪个warp将从符合下列两项的warp中选择：
  • 当前不需要等待数据从设备内存中传来。
  • 当前不需要等待前一条指令的完成。

每个SM处理器有32个单指令多数据（SIMD）处理核心，使用SIMD意味着SM中调度器要求其控制的所有处理核心执行相同的指令，每个处理核心可以有不同的数据，warp是SM内部的基本调度单元。每个时钟周期执行两次操作：选择两个warp并为每个warp发射一条指令，每个warp在16个处理核心、16个加载/储存单元或者4个SFU上执行。

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4.1.2 warp 分歧：GPGPU设备被归为单指令多线程（SIMT）设备，warp中个条件子句分支之间是串行执行，因此if语句会降低SM的执行性能。
*warp分歧的避免准则：
  • 使用不同的算法重新规划问题
  • 将不同计算代价的任务分别列表，每个列表使用一个kernel函数
  • 将计算任务排序并分块，块的大小为半个warp的整数倍
  • 利用异步kernel执行方式
  • 使用主处理器来执行分任务
4.2 Warp调度与TLP（thread level parallel）
*在每个SM上执行多个warp是GPU隐藏ALU与内存延迟、保持执行单元繁忙的唯一方式。
    TLP的思想是给调度器尽可能多的线程以供选择，进而使性能损失的可能性最小。占用率是TLP的一个量度，多处理上并行执行的warp数量除以最多能容纳的warp数量，高占用率意味着SM的调度器有很多warp可供选择，因此隐藏了ALU与数据延迟。
 
4.3 ILP：高性能低占用率
     ILP（instruction level parallel）指令级并行，可以是更少的线程保持SIMD核心忙碌，拥有更多的寄存器，ILP仅通过增多每个线程独立的命令数量就可以提升性能，最佳的性能是在SM上常驻线程数量为576时达到。其中在数据延迟中，通过一系列复杂的设计也可以使得延迟隐藏（P84）。
     *一些结论：密集线性代数学方法更适合GPU架构，而不是传统的多核架构；为了充分利用总线带宽，每个SM提交保持30~50个128字节的储存操作。
 
4.4 Little 法则
     从TLP角度来看，运行时储存操作数量N是到达率a（这是期望的指令速率与加载指令密度的成绩）与内存延迟L的乘机（N=aL）；从ILP角度来看，独立的访存事件能够被成批处理（N=aL-B），其中B是合并的独立加载指令的数量。
     *提高并行性的一些考虑：
  • 提升占用率
  • 最大化可用的寄存器（让编译器使用__launch__bounds__给每个kernel函数分配额外的寄存器）
  • 调整线程块的维度以最好的利用SM Warp调度器
  • 修改代码以利用ILP是每个线程处理多个元素
  • 不要把工作都塞到一个kernel中：
    • 尝试创建小线程块，是操作密度均匀
    • 不要讲相同类型的操作都聚集到kernel函数的一部分中
  • 不要在一个功能单元上出现瓶颈
4.5 检测限制因素的CUDA工具。
第五章 CUDA储存器
 
5.1 CUDA储存器层次结构
     主机和所有设备都拥有各自的独立内存空间，CUDA4.0引入了统一虚拟编址（UVA）来简化GPU编程，开发人员可以直接通过cudaMemcpy()函数实现不同GPU之间的数据传输，但在使用UVA之前要通过cudaHostRegister注册内存区域。最后使用cudaHostUnregister()函数就可以在指定的内存区域终止使用UVA进行数据传输。
 
5.2 GPU存储器
     SM上的存储器是速度最快的，但通常容量只有KB级；全局内存是共享的储存系统，容量可达GB级，但速度最慢。
    要实现数据重用，只能通过挖掘数据的局部性，GPGPU支持两种局部性：
  • 时间局部性：假设当前访问的数据在不远的将来可能会被再次访问，如满足LRU算法
  • 空间局部性：缓存邻近的数据，如渲染操作。
5.3 L2缓存
     在2.0以上的设备中，所有数据加载与存储操作都经过L2缓存（包括CPU与GPU之间的数据拷贝）
 
5.4 L1缓存
     2.0的设备具有64KB的L1缓存，说明如下：
  • L1缓存是基于空间重用而非时间重用设计
  • L1缓存并不会影响全局内存的写操作，这些操作会越过L1缓存。
  • L1缓存并不保证一致性
  • L1缓存有10~20时钟周期的延迟
  • 具有良好的可配置性，可以将其设置为动态缓存和共享缓存
     *局域内存是一种用来存放寄存器溢出的局部数据的内存空间，将存放在L1缓存中。
     *编译器可以根据代码生成统一加载（LDU）指令访问L1，可是现在SM中高效得向线程广播（broadcast）数据，但需要指针使用const修饰，线程块内所有线程君访问同一地址，如：
      __global void kernel (float *g_dst, const float *g_src)
     {
          g_dst = g_src[0] + gsrc[blockIdx.x];
     }
 
5.5 CUDA 内存类型
 
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5.5.1 寄存器
     每个SM支持2^15的32位寄存器，每个Kernel可以使用的寄存器数量为63个。
 
5.5.2 局域内存
     对应的是对自动变量的操作。自动变量是在设备端申请的，不包括__device__,__shared__,__constant__等限定符，通常其会放到寄存器中，但通过常亮索引访问数组、体积过大时会放到局域内存中。
 
5.5.3 共享内存
     每个SM可使用的共享内存（有时也被称为smem）为16K或48K，字宽为32位，有以下三种方式进行申请：
  • 在kernel中以静态的方式或在文件中以全局变量进行声明。如在kernel函数中调用带有__shared__标识的函数。
  • 通过Drived API的函数 cuFuncSetSharedSize在kernel中动态声明。
  • 通过执行配置动态声明。
*SM上的共享内存被组织成一些32位的Bank，不同的线程请求相同Bank会产生Bank冲突，引起性能下降，解决方法是填充数据消耗内存来避免性能的下降。
     共享内存还具有广播能力，所一个warp中多个线程访问同一个字，则硬件上秩序一次共享内存读取操作便可以改变多个线程。
 
5.5.4 常亮内存
     1.x设备中，常量内存只有64K，且目的是用于将所有设备广播只读取数据的理想方式；2.x设备中，开放人员访问全局变量时会达到访问常量内存同样的效果。数据必须满足：
  • 数据存放与全局内存
  • 数据在kernel中是只读的（可以使用const来限制）
  • 数据访问与线程ID无关

常量内存静态申请，主机代码只有通过Runtime API中的cudaGetSymbolAddress(), cudaGetSymbolSize(), cudaMemcpyToSymbol()等才能往常量内存中写入数据。

 
5.5.5 纹理内存
     其通常可以绑定全局内存的数据，并具有一定的缓存功能，主要特征如下：
  • 通常用于可视化处理
  • 基于2D空间局部性的纹理内存可对缓存进行优化
  • 每个SM有8K的缓存空间
  • 可以高效的拆解和广播数据
  • 具有9位数据计算单元，可以进行越界数据访问处理、插值以及整型到浮点型的转换。

*区分将纹理内存绑定到cudaMalloc()申请的内存和cudaMallocPitch()申请的线性对齐内存

**当仅作为缓存时，cudaMallco()申请的内存较小，不至于浪费；当用作数据处理的时候，需要绑定cudaMallocPitch()申请的线性对齐内存。
从纹理内存中读取数据最简单的形式是使用tex1Dfetch()；另外在使用tex1D(),tex2D(),tex3D()处理时，要根据一些可变属性和不可变属性来进行不同纹理坐标的插值处理。Page107
 
5.6全局内存
     内存整合：若干线程的内存请求在硬件上被整合或者合并，成为一次多数据的内存数据传输。若要获得高性能，需要注意：
  • 内存地址是对齐的，要保证合适的线程块尺寸（16的倍数），在定义结构体的时候使用限定符__align__(8), __align__(16)
  • warp内各个线程所访问的数据在一个连续的区域。

为了最大限度的利用全局内存子系统，运行时可以尝试每个线程处理多个元素，是过个内存操作流水化进行（ILP角度考虑），启动足够多的线程以最大化吞吐量（TLP角度考虑）。

     全局内存的数据的读取方式分为缓存读取（L1搜索->L2搜索->128字节的缓存行读取）和非缓存读取（跳过L1搜索，L2搜索->32字节的全局内存搜索）。
 
全局内存的申请：
     静态申请：利用cudaMalloc()，申请到的空间是256字节对齐的；动态申请：在CUDA线程中使用malloc，申请到的空间是16字节对齐的。
 
第六章 高效使用CUDA存储器
 
6.1 归约
     归于运算时求一个向量的最小值、最大值或者加和等操作的总称。
 
6.2 使用非规则数据结构
 
6.3稀疏矩阵和CUSP支持库
     CUSP库是一个基于Thurst API实现的用于GPU上完成稀疏矩阵和图论计算的项目。
 
6.4 图论算法
 
6.5 AoS（Array of Structures）、SoA(Structure of Arrays)以及其他数据结构
struct S{float x; float y;};
struct S myDatas[N];
 
相比于上面，SoA避免了内存整合问题
struct S{float x[N]; float y[N];};
struct S myDatas;
 
6.6 分片和分块
     分片和分块是用于创建多为分解网络的一种抽象，这些抽象可帮编程者将数据访问组织为通用性是，并定义用于线程块内各线程之间通信的共享内存。
 
 
**Thrust API将CUDA的复杂性封装入一个简单的API接口。
第七章 提高并行度的技巧
 
     设计CUDA：充分开发GPU内部大规模并行，通过并发执行的流来实现多GPU使用，异步数据传输以及单设备内不同的kernel函数的并行。
 
7.1 CUDA上下文环境对并行度的扩展
     CUDA在第一次调用一个改变驱动状态的函数时默认创建一个上下文环境，例如cudaMalloc()就是改变上下文的一个调用。而同一时刻只能有一个上下文处于活动状态。一般来说，上下文环境通常在GPU 0上创建，但可以通过cudaSetCevice()来选择另一个GPU。
 
7.2 流与上下文环境
     CUDA 应用程序通过将操作排队到流中来管理任务并行，kernel函数会在当前设备相关的流中列入一个kernel调用操作。
     kernel<<<nBlocks, nThreadsPerBlocks, 0, stream[i]>>>(parameters)
队列充当一个先入先出缓冲区，在设备井并发执行或者在单个设备上并发执行多个kernel函数时，需要使用多个流。
 
7.2.1 多GPU使用
     在多个设备上创建上下文环境：
cudaGetDeviceCount(&nGPU);
int * d_A[nGPU];
for(int i = 0; i < nGPU; ++i)
{
     cudaSetDevice(i);
     cudaMalloc(&d_A[i], n*sizeof(int));
}
除非在API调用或者kernel函数中显示地定义一个流，否则GPU操作都会在cudaSetDevice()之后隐式地在与设备相关联的流中进行排列。
 
7.2.2 显示同步
     事件是在流内创建占位标志的一种方法。其中0号流内的事件在所有流中所有任务都完成后才能完成。
     一些显示同步流与事件的运行时的方法课参考P140
 
7.2.3 隐式同步
      以下主机操作要格外注意，它们有可能停止所有并发操作并给程序性能带来负面影响
  • 锁存页主机内存的分配
  • 设备内存分配
  • 设备内存设置
  • 设备到设备的内存拷贝
  • L1缓存与共享内存之间的配置转换
7.2.4 统一虚拟地址空间（64位）
 
7.2.5 一个简单示例
     在每个GPU上分配n个证书空间，并行的向每个GPU中填充向量，从而组成一个连续整数的大向量，GPU内存向主机内存异步传输数据。代码如下：
#include <stdio.h>

__global__ void fillKernel(int * a, int n, int offset)
{
     int tid = blockIdx.x  * blockDim.x + threadIdx.x;
     if(tid < n)
     {
          for(int i = 0; i < 100; ++i)
          {
               a[tid] = offset + tid;
          }
     }
}

int main(int argc, char * agrv[])
{
     int nGPU;
     int n = 1000000;
     int size = n * sizeof(int);
    
     cudaGetDeviceCount(&nGPG);
    
     int *d_A[nGPU];
     for(int i = 0; i < nGPU; i++)
     {
          cudaSetDevice(i);
          cudaMalloc(&d_A[i], size);
     }
    
     int * h_A;
     cudaHostAlloc(&h_A, nGPU * sizeof(int), cudaHostAllocPortable);
    
     for(int i = 0; i < nGPU; i++)
     {
          int nThreadsPerBlock = 512;
          int nBlocks = n / nThreadsPerBlock + ((n % nThreadsPerBlock) ? 1 : 0);
          cudaSetDevice(i);
          fillKernel<<<nBlocks, nThreadsPerBlock>>>(d_A[i], n, i * n);
          cudaMemcpyAsync(&h_A[i * n], d_A[i], size, cudaMemcpyDeviceToHost);
     }
     cudaDeviceSynchronize();
    
     //检查正确性
     for(int i = 0; i < nGPU * n; i++)
     {
          if(h_A[i] != i)
          {
               printf("Error h_A[%d] = %d\n", i, h_A[i]);
               exit(1);
          }
     }
     printf("Success.\n");
    
     cudaFreeHost(h_A);
     for(int i = 0; i < nGPU; i++)
     {
          cudaSetDevice(i);
          cudaFree(d_A[i]);
     }
     return 0 ;
}

 
7.3 使用多个流乱序执行
*在同一GPU内并发执行kernel函数的建议：
  • 所有独立操作应该在依赖操作之前执行
  • 任何同步应该尽量延后
考虑在一个CUDA流内完全归约至一个值，可以选择：写一个独立的kernel并在functionReduce()之后执行；或者使用原子操作在kernel内部进行同步操作。
 
7.4 将数据捆绑计算
     CUDA编程者可以选择以下方式来使数据用于多个GPU上执行的kernel：
  • 将主机内存映射到所有GPU设备的内存空间。
  • 手动分配空间并传递数据。
  • 对于将在分布式MPI(Message Passing Interface)环境中运行的程序，在各个设备上分配空间，并通过MIP发送与接收调用将数据传给GPU。
其中手动分割数据是最灵活，最具扩展性，性能最高的数据捆绑计算方法；内存映射将提供便利性。
     将内存映射到系统中的设备方便使用：
  • 无需分割数据
  • 无需在设备内存中分配空间或者手动拷贝数据
  • 无需使用流将数据传输与kernel执行进行重叠
但在使用内存映射的时候要注意：主机内存页的对齐（使用cudaAllocHost()）以及在映射内存更改后，程序必须使用流或事件同步内存访问。
*映射内存的重要特性：它允许多个设备正确地更新连续的、无重叠的内存设置。
第八章 CUDA在所有GPU与CPU程序中的应用
 
8.3 支持库
 
8.3.1 CUBLAS：
     基本线性代数子程序（BLAS），CUDA通过自身的CUBLAS在支持这个库。
     其模型是：在GPU内存空间中创建矩阵与向量实例，用数据填充这些实例，调用一些列CUBLAS函数，将结果返回给主机。
 
8.3.2 CUFFT：
     提供一个基于GPU的快速Fourier变换的实现，支持double类型（需要在nvcc命令行中指定-D REAL = double）
 
8.3.3 MAGMA 
 
8.3.4 phiGEMM支持库
     能在具有多个GPU与多核处理器的异构系统中进行矩阵间乘法运算，其扩展了Fatica映射，用来支持单精度、双精度和复数矩阵。
 
8.3.5 CURAND 
     生成高质量的伪随机数或者拟随机数
 
第九章 CUDA与图形渲染混合编程
 
第十章 在云计算和集群环境中使用CUDA
 
第十一章 CUDA在现实问题中的应用

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