CUDA的设备,流处理器(Streams)，核，线程块（threadblock），线程，网格（‌gridDim），块（block）和多gpu设备同步数据概念

CUDA的设备,流处理器，核，线程块（threadblock），线程，网格（‌gridDim），块（block）和多gpu设备同步数据概念

CUDA的设备,流处理器，核，线程块（threadblock），线程，网格（‌gridDim），块（block）和多gpu设备同步数据概念
前言
- 一、介绍CUDA编程的并行原理，了解线程、线程块、网格等概念，了解CUDA的同步机制
- - blockSize（线程块尺寸）‌
  - gridSize（网格尺寸）‌
- 二、CUDA流的应用：CUDASTREAM，CUDA流的使用、同步，用CUDA流完成矩阵运算
- - [1 流Streams在GPU上按顺序的操作](#1 流Streams在GPU上按顺序的操作)
  - [2 多GPU 编码](#2 多GPU 编码)
总结

前言

SIMT和SIMD

CUDA执行的是SIMT架构（单指令多线程架构），SIMT和SIMD（Single Instruction, Multiple Data）类似，SIMT应该算是SIMD的升级版，更灵活，但效率略低，SIMT是NVIDIA提出的GPU新概念。二者都通过将同样的指令广播给多个执行官单元来实现并行。一个主要的不同就是，SIMD要求所有的vector element在一个统一的同步组里同步的执行，而SIMT允许线程们在一个warp中独立的执行。

一、介绍CUDA编程的并行原理，了解线程、线程块、网格等概念，了解CUDA的同步机制

基于硬件的支持，通过cuda来实现对底层GPU的调用，关于这部分内容，首先需要熟悉一些关键名词。

thread：一个CUDA的并行程序会被以许多个thread来执行，每个thread都有自己的register 和 local memory 的空间。

block：数个thread会组成一个block，同一个block中的thread可以同步运行，他们通过shared memory来进行通信。

grid：多个block则会再构成grid，每个grid会有自己的global memory、constant memory 和 texture memory。

warp：warp是SM的基本执行单元，一个block里面的线程，通过warp进行调用，使用SIMT模式。如A100机器，每个warp可以执行32个thread。

javascript 复制代码

....
// 2D 
   int thread = 16;
 	int grid = (numRows()*numCols() + thread - 1)/ (thread * thread);
 	const dim3 blockSize(thread, thread);
 	const dim3 gridSize(grid);
 	rgba_to_greyscale<<<gridSize, blockSize>>>(d_rgbaImage, d_greyImage, numRows(), numCols());
.....

blockSize（线程块尺寸）‌

类型为dim3，表示每个线程块包含的线程数量13

在示例中dim3 blockSize(thread, thread)创建了二维线程块，每块包含thread×thread个线程5

每个线程块最大线程数限制为102457

同一线程块内的线程可通过共享内存通信

gridSize（网格尺寸）‌

类型为dim3，表示网格中包含的线程块数量

在示例中dim3 gridSize(grid)创建了一维网格，包含grid个线程块3

最大网格维度为65535（x/y/z方向）

‌执行配置<<<gridSize, blockSize>>>‌

该语法指定核函数启动时的并行执行结构35

总线程数 = gridSize.x * gridSize.y * gridSize.z * blockSize.x * blockSize.y * blockSize.z13

二、CUDA流的应用：CUDASTREAM，CUDA流的使用、同步，用CUDA流完成矩阵运算

1 流Streams在GPU上按顺序的操作

定义流
创建流
使用流
销毁流

javascript 复制代码

//1. 定义流 
 cudaStream_t s1;
 //2. 创建流
 cudaStreamCreate(&s1);
 //3. 使用流
 cudaMemcpyAsync(...., s1);
 //4. 销毁流
 cudaStreamDestroy(s1);

2 多GPU 编码

两个GPU之间数据访问是通过PCIe

javascript 复制代码

  int gpu1 = 0;
  
 int gpu2 = 1;
 void* d_A = NULL;
 //1. 设置当前使用gpu索引id
 cudaSetDevice(gpu1);
 cudaMalloc(&d_A, 1024);
 int accessible = 0;
 cudaDeviceCanAccessPeer(&accessible, gpu1, gpu2);
 if (accessible)
 {
     cudaSetDevice(gpu2);
     //设置gpu2 可以访问gpu1的内存地址
     cudaDeviceEnablePeerAccess(gpu1, 0);
     // kernel<<<x, y, z>>>核心函数
 }

两个GPU设备之间的数据拷贝函数字节

cudaMemcpyPeerAsync(void* dst, int dstDevice, const void* src, int srcDevice, size_t count, cudaStream_t stream );

如果两个设备允许字节在最短的PCIe路径PCIe路径上传输
如果两个设备不允许CUDA驱动通过CPU驱动通过CPU memory传输

javascript 复制代码

CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "NVIDIA GeForce MX150"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          12.9 / 12.9
  CUDA Capability Major/Minor version number:    6.1
  Total amount of global memory:                 2048 MBytes (2147352576 bytes)
MapSMtoCores for SM 6.1 is undefined.  Default to use 192 Cores/SM
MapSMtoCores for SM 6.1 is undefined.  Default to use 192 Cores/SM
  ( 3) Multiprocessors x (192) CUDA Cores/MP:    576 CUDA Cores
  GPU Clock rate:                                1532 MHz (1.53 GHz)
  Memory Clock rate:                             3004 Mhz
  Memory Bus Width:                              64-bit
  L2 Cache Size:                                 524288 bytes
  Max Texture Dimension Size (x,y,z)             1D=(131072), 2D=(131072,65536), 3D=(16384,16384,16384)
  Max Layered Texture Size (dim) x layers        1D=(32768) x 2048, 2D=(32768,32768) x 2048
  Total amount of constant memory:               65536 bytes
  Total amount of shared memory per block:       49152 bytes
  Total number of registers available per block: 65536
  Warp size:                                     32
  Maximum number of threads per multiprocessor:  2048
  Maximum number of threads per block:           1024
  Maximum sizes of each dimension of a block:    1024 x 1024 x 64
  Maximum sizes of each dimension of a grid:     2147483647 x 65535 x 65535
  Maximum memory pitch:                          2147483647 bytes
  Texture alignment:                             512 bytes
  Concurrent copy and kernel execution:          Yes with 5 copy engine(s)
  Run time limit on kernels:                     Yes
  Integrated GPU sharing Host Memory:            No
  Support host page-locked memory mapping:       Yes
  Alignment requirement for Surfaces:            Yes
  Device has ECC support:                        Disabled
  Device supports Unified Addressing (UVA):      Yes
  Device PCI Bus ID / PCI location ID:           2 / 0
  Compute Mode:
     < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 12.9, CUDA Runtime Version = 12.9, NumDevs = 1, Device0 = NVIDIA GeForce MX150

总结

CUDA项目源码地址：https://github.com/chensongpoixs/ccuda