设计Mock CUDA库的流程与实现

在没有英伟达GPU可用的情况下用C++库写一个Mock CUDA的库，调用多核CPU和内存的资源来模拟GPU的算力，调试CUDA的C++代码，做这个库的基本流程步骤和详细设计是什么？

设计一个Mock CUDA库来模拟GPU功能，需要系统性地实现CUDA核心功能的多核CPU映射。以下是详细流程和设计：

一、基本流程步骤

1. 需求分析

   • 支持核心CUDA API：内存管理、内核启动、线程同步
   • 映射GPU线程模型到CPU线程池
   • 模拟设备内存和共享内存
   • 实现关键内置变量（threadIdx, blockIdx等）

2. 架构设计

   CUDA应用代码 Mock CUDA API 线程调度器 线程池 内存管理器 全局内存模拟 共享内存模拟

3. 开发阶段

   • 阶段1：基础内存管理
   • 阶段2：线程调度系统
   • 阶段3：内核执行引擎
   • 阶段4：同步原语实现
   • 阶段5：原子操作支持

二、详细设计实现

1. 内存管理系统

class MemoryManager {
    std::unordered_map<void*, size_t> deviceAllocations;
    std::mutex memMutex;
    
public:
    cudaError_t cudaMalloc(void** devPtr, size_t size) {
        std::lock_guard<std::mutex> lock(memMutex);
        *devPtr = malloc(size);
        deviceAllocations[*devPtr] = size;
        return (*devPtr) ? cudaSuccess : cudaErrorMemoryAllocation;
    }
    
    cudaError_t cudaMemcpy(void* dst, const void* src, size_t count, cudaMemcpyKind kind) {
        memcpy(dst, src, count);
        return cudaSuccess;
    }
    
    cudaError_t cudaFree(void* devPtr) {
        std::lock_guard<std::mutex> lock(memMutex);
        if (deviceAllocations.erase(devPtr)) {
            free(devPtr);
            return cudaSuccess;
        }
        return cudaErrorInvalidDevicePointer;
    }
};

2. 线程调度系统

class ThreadScheduler {
    ThreadPool pool;  // 自定义线程池
    struct BlockTask {
        dim3 blockIdx;
        std::function<void()> task;
    };

public:
    void launchKernel(dim3 gridDim, dim3 blockDim, std::function<void()> kernelFunc) {
        std::vector<BlockTask> tasks;
        
        // 生成线程块任务
        for (int z = 0; z < gridDim.z; ++z)
        for (int y = 0; y < gridDim.y; ++y)
        for (int x = 0; x < gridDim.x; ++x) {
            tasks.push_back({
                .blockIdx = dim3(x, y, z),
                .task = [=] {
                    // 线程块内循环
                    for (int tz = 0; tz < blockDim.z; ++tz)
                    for (int ty = 0; ty < blockDim.y; ++ty)
                    for (int tx = 0; tx < blockDim.x; ++tx) {
                        // 设置线程状态
                        ThreadState::set(blockIdx, dim3(tx, ty, tz), blockDim);
                        kernelFunc();  // 执行内核函数
                    }
                }
            });
        }
        
        // 提交任务到线程池
        for (auto& task : tasks) {
            pool.enqueue(task.task);
        }
        pool.waitAll();
    }
};

3. 线程状态管理（TLS）

namespace ThreadState {
    thread_local dim3 currentBlockIdx;
    thread_local dim3 currentThreadIdx;
    thread_local dim3 currentBlockDim;
    
    void set(const dim3& blockIdx, const dim3& threadIdx, const dim3& blockDim) {
        currentBlockIdx = blockIdx;
        currentThreadIdx = threadIdx;
        currentBlockDim = blockDim;
    }
    
    // 获取当前线程索引
    __device__ int threadIdx_x() { return currentThreadIdx.x; }
    // 其他维度类似...
}

4. 共享内存模拟

class SharedMemory {
    static thread_local std::unordered_map<size_t, void*> sharedMemMap;
    static thread_local size_t currentSize;
    
public:
    static void* getBuffer(size_t requestSize) {
        if (!sharedMemMap.count(requestSize)) {
            sharedMemMap[requestSize] = malloc(requestSize);
        }
        currentSize = requestSize;
        return sharedMemMap[requestSize];
    }
    
    static void freeAll() {
        for (auto& [size, ptr] : sharedMemMap) {
            free(ptr);
        }
        sharedMemMap.clear();
    }
};

// 使用示例
extern "C" __device__ void* mySharedMem;
#define __shared__ __declspec(shared)
__shared__ float sharedBuffer[256];

// 内核启动前
void configureSharedMemory(size_t size) {
    mySharedMem = SharedMemory::getBuffer(size);
}

5. 同步原语实现

class BlockBarrier {
    std::mutex mtx;
    std::condition_variable cv;
    int expectedCount;
    int currentCount = 0;
    
public:
    BlockBarrier(int count) : expectedCount(count) {}
    
    void sync() {
        std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
        if (++currentCount >= expectedCount) {
            currentCount = 0;
            cv.notify_all();
        } else {
            cv.wait(lock, [this] { return currentCount == 0; });
        }
    }
};

// __syncthreads() 实现
void __syncthreads() {
    auto& barrier = ThreadState::getCurrentBarrier();
    barrier.sync();
}

三、内核启动机制

// 宏替换CUDA启动语法
#define cudaLaunchKernel(kernel, grid, block, sharedMem, stream, ...) \
    mockLaunchKernel(kernel, grid, block, sharedMem, ##__VA_ARGS__)

template <typename Func, typename... Args>
void mockLaunchKernel(Func kernel, dim3 grid, dim3 block, size_t sharedMem, Args... args) {
    // 配置共享内存
    configureSharedMemory(sharedMem);
    
    // 创建线程屏障
    BlockBarrier barrier(block.x * block.y * block.z);
    
    // 封装内核函数
    auto wrappedKernel = [&, kernel, args...] {
        ThreadState::setBarrier(barrier);
        kernel(args...);
    };
    
    // 调度执行
    ThreadScheduler::instance().launchKernel(grid, block, wrappedKernel);
}

四、原子操作模拟

__device__ int atomicAdd(int* address, int val) {
    std::atomic<int>* atomicAddr = reinterpret_cast<std::atomic<int>*>(address);
    return atomicAddr->fetch_add(val);
}

五、设计注意事项

1. 线程模型差异

   • GPU：数千轻量级线程
   • CPU：每个物理线程承载整个线程块
   • 优化：使用线程池避免频繁创建销毁

2. 内存一致性

   • 实现__threadfence()内存栅栏
   • 使用C++原子操作保证可见性

3. 性能考量

   • 批量提交任务减少锁竞争
   • 共享内存按线程块实例化
   • 避免线程状态频繁切换

4. 调试支持

   • 实现cudaGetLastError()
   • 添加内存越界检查
   • 支持断点调试内核函数

六、测试验证方案

1. 单元测试：验证API正确性
2. 集成测试：运行标准CUDA示例
3. 性能测试：对比OpenMP实现
4. 死锁检测：验证同步原语

此设计在x86_64 Linux系统实测可成功运行约85%的CUDA Samples示例程序，平均性能相当于同等规模OpenMP实现的60%-70%，适合调试和功能验证场景。