【CUDA编程】hello world 级入门（一）

都都学算法2025-08-02 16:30

最近参考 CUDA 入门教程，想记录自己学习和思考的过程。根据这份参考教程，整体分为将以下两个部分：

  1. CPU 版本 vs CUDA 版本代码及要点
  2. CUDA 版本 vs CUDA 并行版本代码及性能对比

在这篇博客中围绕第一部分进行展开讨论。

参考文档：CUDA 入门教程：更简单的介绍 (更新版)

官方手册：CUDA C 编程官方文档

CPU 版本 vs CUDA 版本代码及要点

内存分配

为什么需要传递指针的地址？

在下面这行代码中：

c 复制代码 
float *x;
cudaMallocManaged(&x, N * sizeof(float));

x 是一个指针变量，如果想要在函数内部（这里是 cudaMallocManaged）修改它的值 （即让它指向新分配的内存），就必须把它的地址传进去。这是因为函数参数默认是值传递，直接传x无法修改它本身的值。

将上面的接口类比 C 中的行为，如下：

arduino 复制代码 
void myMalloc(float **ptr, size_t size) {
    *ptr = (float*) malloc(size);
}

float **ptr 声明了 ptr，是一个指向指针的指针，*ptr 则是 ptr 指向的那个指针本身；

malloc(size) 是申请了 size 大小的地址，返回 void * 类型的指针，将其转换成 (float *) 类型的指针；

将转换后的指针的值，赋值给 *ptr，即赋值给 ptr 指向的那个指针本身；

那么 ptr 指向的指针本身就是申请的这块内存的地址；

如果我们调用 myMalloc(&x, size)，&x 就是 ptr，那么 x 这个指针的地址，是一个被指向的指针；

那么 ptr 指向的就是 x，*ptr 就是 x；

那么前面得到的 (float*) malloc(size)，就赋值给了 x 本身；

一个指针本身，代表的就是它指向哪里，那么就可以理解为，x 指向的内存地址，就是 (float*) malloc(size)。

Tips：

cudaMallocManaged 不是直接 malloc 一段主机内存，而是申请一段可以在 CPU 和 GPU 上都访问的统一内存。

为什么不是像 malloc() 一样直接返回指针？

在 C 语言中，我们常见的内存申请方式是：

c 复制代码 
float *x = (float *) malloc(N * sizeof(float))

malloc 会返回一段主机内存的地址，我们直接将它赋值给指针变量即可，非常简洁。但在 CUDA 中我们申请统一内存（Unified Memory）时，需要使用这样的方式：

c 复制代码 
float *x;
cudaMallocManaged(&x, N * sizeof(float))

这就引出一个疑问：为什么 cudaMallocManaged 不直接返回一个指针，而是通过参数修改传入变量的值？其原因主要在于以下两个方面。

原因一：CUDA API 遵循显式错误处理风格

CUDA 设计中的一个核心思想：将错误处理显式化 。CUDA 的内存分配函数（包括 cudaMalloc、cudaMallocManaged 等）返回的是错误码，不是指针。例如 cudaMallocManaged 的函数签名如下：

arduino 复制代码 
__host__ cudaError_t cudaMallocManaged(void **devPtr, size_t size);

这比 malloc() 的返回 NULL 要更可靠，因为 CUDA 的返回值可以给出详细的错误信息（如内存不足、非法参数、无设备支持等）。

原因二：统一内存涉及设备管理，不能简单用返回值表示

cudaMallocManaged 分配的是统一内存，它是由 CUDA 驱动管理、CPU 与 GPU 可以共同访问的一段内存区域：

  • 需要设备支持 和驱动协调；
  • 可能涉及延迟分配 、页面迁移等高级机制；
  • 分配不只是创建一个地址，还可能需要额外的上下文绑定、同步等控制信息。

因此，CUDA 选择将所有这些复杂行为封装进 API 调用中，而不是通过简单的 void* 返回值暴露出来。

什么是主机端（Host）与设备端（Device）？

在 CUDA 编程模型中，整个程序运行环境分为两个世界：

名称 英文名 位置 运行内容
主机端 Host CPU 主函数、数据初始化、内存申请等
设备端 Device GPU 并行计算核函数（kernel），执行数据加速任务

简单来说：

  • 主机端（host） ：就是电脑 CPU 所执行的代码部分，比如 main() 函数、new/delete、for 循环等；

  • 设备端（device） ：就是 GPU 运行的代码，通常以 global 修饰符定义的核函数（kernel）；

为什么要区分主机和设备？

在 C++ 中我们不会区分 CPU 和 GPU，因为一切都是在 CPU 上运行。但在 CUDA 中，GPU 与 CPU 是两个独立的处理单元，各有自己的：

  • 指令集（CPU 是通用指令，GPU 是并行计算指令）
  • 内存（CPU 有主存，GPU 有显存）
  • 执行空间（Host 执行 main()，Device 执行 kernel）

主机和设备之间默认是不能直接共享内存的 ，所以通常需要通过 cudaMemcpy 显式地拷贝数据。但为了简化开发，CUDA 提供了统一内存（Unified Memory）机制，比如使用的 cudaMallocManaged()，它在底层自动处理主机设备的数据迁移，让开发者看起来像 CPU 和 GPU 在用同一块内存。

主机设备的数据迁移是如何处理的？

基本的 CUDA 内存模型下的数据迁移方式

在最基本的 CUDA 内存模型中，主机和设备拥有各自独立的内存空间。这就意味着必须显式地拷贝数据：

c 复制代码 
float *h_data = (float*)malloc(N * sizeof(float));     // Host memory
float *d_data;
cudaMalloc(&d_data, N * sizeof(float));                // Device memory

cudaMemcpy(d_data, h_data, N * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice); // 拷贝数据到 GPU

kernel<<<blocks, threads>>>(d_data); // GPU 计算

cudaMemcpy(h_data, d_data, N * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost); // 拷贝回主机

这种方式能精确控制内存位置和拷贝时间，同时性能也比较可控，但是程序复杂，容易出错，也不适合频繁的数据共享场景。

这就引入了统一内存，即自动数据迁移机制。

统一内存：自动数据迁移机制

当我们使用 cudaMallocManaged() 分配内存时：

c 复制代码 
float *x;
cudaMallocManaged(&x, N * sizeof(float));

这段内存看起来是"共享"的，但实际上：CUDA 驱动会根据访问行为在主机和设备之间 "按需" 迁移数据页（page migration） ，使得当前执行的处理器始终访问自己本地的副本。

那么，这种自动迁移是如何发生的呢？

CUDA 使用类似于操作系统的虚拟内存机制，在页粒度（通常是 4KB） 上做管理：

  1. 初始化 x[i] = 1.0f，这在主机上运行，CUDA 标记这部分页面"属于主机"；

  2. GPU 执行 kernel 并首次访问 x[i] 时，CUDA 检测到这是设备对"主机页面"的访问，于是：

    1. 将这些页面从主机迁移到设备；
    2. 将页面标记为"只读"或"设备拥有"；
    3. 触发硬件页面迁移（类似 page fault）；

  3. 如果主机之后再次访问这些数据（比如结果检查），则会再次发生迁移（从 GPU → CPU）；

  4. 为了减少频繁迁移，可以手动调用：

    1. cudaMemPrefetchAsync(ptr, size, device_id)：提示 CUDA 把数据提前迁移到某个设备；
    2. cudaMemAdvise(...)：提供页面的访问模式建议（例如只读、多设备共享等）。
css 复制代码 
主机端代码初始化数据      →      内存页面驻留在 Host
        ↓
GPU kernel 访问 x[i]        →      Page Fault!
        ↓
CUDA 驱动将页面迁移到 Device
        ↓
GPU 正常运行 kernel
        ↓
主机读取 y[i] 结果         →      页面再次迁回 Host

Tips：

频繁主机-设备切换会导致大量迁移，严重拖慢性能。

<<<x, y>>>是什么含义？

<<<x, y>>> 是 CUDA 中调用 GPU 核函数（kernel）时的特殊语法 ，叫做：执行配置语法（execution configuration syntax）。 它用于告诉 CUDA 需要多少个线程来并行执行这个核函数，以及这些线程如何组织。

kernel 函数的基本形式

其 kernel 的基本形式如下：

bash 复制代码 
kernel<<<numBlocks, threadsPerBlock>>>(args...);

含义：

  • numBlocks：表示启动多少个线程块（block）
  • threadsPerBlock：每个线程块中包含多少个线程（thread）

最终总的线程数就是 numBlocks × threadsPerBlock。这些线程会并行 执行所定义的 global 核函数。在前面的代码中：

bash 复制代码 
add<<<1, 1>>>(N, x, y);

表示启动 1 个线程块，每个块里 1 个线程，所以 GPU 只启动了 1 个线程来执行这个核函数。因此这个版本的 CUDA 代码实际上并没有并行加速，但结构上已经完整展示了如何定义和调用 GPU 上的代码。

由于这部分展开的篇幅会较大，因此在下一篇【CUDA编程】hello world 级入门（二）中，再详细探讨多线程块多线程的并行版本。

global 是怎么生效的？工作原理是什么？

global 限定词声明一个函数为 kernel。这样的一个函数具有以下特点：

  • 在设备上执行
  • 被主机端调用
  • 对于计算能力 5.0 或更高的设备，也可以从设备调用
  • 对 global 函数的调用是异步的，这意味着在设备完成其执行之前调用端即返回了

那么，global 内部是如何生效的呢？

编译阶段：nvcc 生成两种代码

当编写带有 global 的函数并用 nvcc 编译时，CUDA 编译器会：

  • 将主机端代码编译成普通的 CPU 机器码；
  • 将标记为 global 的核函数（kernel）编译成 GPU 设备代码；
  • 把 kernel 调用（如 kernel<<<...>>>(...)）转化为一个隐藏的 API 调用（类似 cudaLaunchKernel()）；

这就完成了主机和设备代码的双重编译流程。

执行阶段：kernel 启动流程

当主机端调用 kernel 函数时，例如：

bash 复制代码 
add<<<numBlocks, threadsPerBlock>>>(N, x, y);

这并不是一个真正的 C++ 函数调用，而是 CUDA 语法糖（Syntactic sugar），底层做了以下几步：

  1. CUDA 运行时通过 cudaLaunchKernel() 等 API 向驱动发送一个 GPU 执行请求；

  2. CUDA 驱动接收到这个请求后：

    1. 将 kernel 函数的设备地址、参数、执行配置等传给 GPU；
    2. 启动请求的 blocks × threads 数量的线程；

  3. 每个线程在 GPU 上并发执行 add 函数体；

  4. 内建变量（如 threadIdx.x、blockIdx.x）在每个线程的执行上下文中被自动设置。

为什么需要同步等待？

前面我们提过，CUDA 的 kernel 调用是异步的，在这样一系列逻辑中：

c 复制代码 
add<<<...>>>(...);          // GPU 还在跑
cudaDeviceSynchronize();    // 等待 GPU 跑完
std::cout << y[0] << std::endl; // 主机安全读取结果

假如不调用 ****cudaDeviceSynchronize() ，那主机代码可能访问的是 还没被 GPU 写入的值 。所以，cudaDeviceSynchronize() 会阻塞主机线程，直到 GPU 执行完成，是一种安全的做法，这能确保主机读取或处理的数据是有效的，否则主机可能读取错误或未完成计算的数据。

TODO：

是否有不需要同步等待的方式？

内存释放

比较 CUDA 和 C/C++ 在内存管理上的不同点如下：

内容 delete[] cudaFree()
内存分配方式 用 new[] 在主机内存分配 用 cudaMalloc 或 cudaMallocManaged 在 GPU 或统一内存上分配
内存位置 主机内存 设备内存或统一内存
释放方式 delete[] cudaFree()
操作对象是否要一致 必须和分配方式成对使用 必须和 CUDA 分配函数配对使用

CUDA 的内存管理是显式的，需要开发者自己负责释放，如果用 cudaMalloc 或 cudaMallocManaged 申请 CUDA 内存，必须用 cudaFree 来释放。

Tips：

CUDA 编程中，还有 cuda-memcheck 等工具来检查内存泄露等问题风险

总结

通过对比 CPU 和 CUDA 实现两个数组加法的示例，逐步理解了 CUDA 编程中的几个关键概念，包括：为什么要传递指针地址、为何 cudaMallocManaged 不直接返回指针、线程块语法 <<<x, y>>> 的作用，以及 global 函数的幕后机制等等。总之，对 CUDA 编程有了初步的认知。下一篇再深入探讨 CUDA 并行化相关的内容。

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