cuda编程基础

时间：2021-08-18 15:16:21

转自： http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12529247

CUDA编程模型
  1. CUDA编程模型将CPU作为主机，GPU作为协处理器（co-processor）或设备。在这个模型中，CPU负责逻辑性强的事务处理和串行计算，GPU则专注于高度线程化的并行处理任务。CPU、GPU各自拥有相互独立的存储器地址空间。
  2. 一旦确定了程序中的并行部分，就可以考虑把这部分计算工作交给GPU。
  3. kernel：运行在GPU上的C函数称为kernel。一个kernel函数并不是一个完整的程序，而是整个CUDA程序中的一个可以被并行执行的步骤。当调用时，通过N个不同的CUDA线程执行N次。
  4. 一个完整的CUDA程序是由一系列的设备端kernel函数并行步骤和主机端的串行处理步骤共同组成的。
  5. 一个kernel函数中存在两个层次的并行，即Grid中的block间并行和block中的thread间并行。
硬件映射
 
计算单元
  1. 计算核心：GPU中有多个流多处理器（Stream Multiprocessor, SM），流多处理器即计算核心。每个流多处理器又包含8个标量流处理器（Stream Processor），以及少量的其他计算单元。SP 只是执行单元，并不是完整的处理核心。拥有完整前端的处理核心，必须包含取指、解码、分发逻辑和执行单元。隶属同一 SM 的8个 SP共用一套取指与射单元，也共用一块共享存储器。
  2. CUDA 中的 kernel 函数是以 block 为单元执行的，同一 block 中的线程需要共享数据，因此必须在同一个 SM 中发射，而 block 中的每一个 thread 则被送到一个 SP 上执行。
  3. 一个 block 必须被分配到一个 SM 中，但一个 SM 中同一时刻可以有多个活动线程块（active block）在等待执行，即在一个 SM 中可同时存在多个 block 的上下文。在一个 SM 中放入多个线程块是为了隐藏延迟(latency)，更好地利用执行单元的资源。当一个 block 进行同步或访问显存等高延迟操作时，另一个 block 就可以“乘虚而入”，占用 GPU 执行资源。
  4. 限制 SM 中活动线程块数量的因素包括：SM中的活动线程块数量不超过 8 个；所有活动线程块中的 warp 数之和在计算能力 1.0/1.1 设备中不超过 24，在计算能力 1.2/1.3 设备中不超过 32；所有活动线程块使用的寄存器和存储器之和不超过 SM 中的资源限制。
线程结构（Thread Hierarchy）
  1. CUDA中以线程网格（Grid）的形式组织，每个线程网格由若干个线程块（block）组成，而每个线程块又由若干个线程（thread）组成。
  2. threadIdx：CUDA中使用了dim3类型的内建变量threadIdx和blockIdx。threadIdx是一个包含3个组件的向量，这样线程可以用一维、二维或三维线程索引进行识别，从而形成一个一维、二维或三维线程块。一个线程的索引和它的线程ID之间的关系非常直接：
    1. 对于一个一维的块，线程的threadIdx就是threadIdx.x；
    2. 对于一个二维的大小为（Dx,Dy）的块，线程的threadIdx就是（threadIdx.x + threadIdx.y * Dx）；
    3. 对于一个三维的大小为（Dx,Dy,Dz）的块，线程的threadIdx是（threadIdx.x + threadIdx.y * Dx + threadIdx.z * Dx * Dy）。
  3. 一个block中的线程数量不能超过512个。
  4. 在同一个block中的线程可以进行数据通信。CUDA中实现block内通信的方法是：在同一个block中的线程通过共享存储器（shared memory）交换数据，并通过栅栏同步保证线程间能够正确地共享数据。具体来说，可以在kernel函数中需要同步的位置调用__syncthreads()函数。
  5. 一个block中的所有thread在一个时刻执行指令并不一定相同。例如，在一个block中可能存在这样的情况：有些线程已经执行到第20条指令，而这时其他的线程只执行到第8条指令的第21条语句的位置通过共享存储器共享数据，那么只执行到第8条语句的线程中的数据可能还没来得及更新，就被交给其他线程去处理了，这会导致错误的计算结构。而调用__syncthreads()函数进行栅栏同步（barrier）以后，就可以确保只有当block中的每个线程都运行到第21条指令以后，程序才会继续向下进行。
  6. 每个线程块中的线程数量、共享存储器大小和寄存器数量都要受到处理核心硬件资源的限制，其原因是：
    1. 在GPU中，共享存储器与执行单元的物理距离必须很小，处于同一个处理核心中，以使得共享存储器的延迟尽可能小，从而保证线程块中的各个线程能够有效协作。
    2. 为了在硬件上用很小的代价就能实现__syncthreads()函数，一个block中所有线程的数据都必须交由同一处理核心进行处理。
Kernel函数的定义与调用
 
  1. 内核函数必须通过__global__函数类型限定符定义，并且只能在主机端代码中调用。在调用时，必须声明内核函数的执行参数。例如：
  2. // Define kernel
    __global__ void VecAdd(float * A, float * B, float * C)
    {
    int i = threadIdx.x;
    C[i] = A[i] + B[i];
    }
     
    int main
    {
    // Call kernel
    VecAdd<<<1, N>>>(A, B, C);
    }
  3. 必须先为Kernel中用到的数组或变量分配好足够的空间，再调用kernel函数。否则，在GPU计算时会发生错误。
  4. 在设备端运行的线程之间是并行执行的，其中的每个线程按指令的顺序串行执行一次kernel函数。每一个线程有自己的block ID和thread ID用于与其他线程相区分。block ID和thread ID只能在kernel中通过内建变量访问。内建变量是由设备中的专用寄存器提供的，是只读的，且只能在GPU端的kernel函数中调用。

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