《CUDA编程》2.CUDA中的线程组织

news2024/11/9 0:58:16

0 来自GPU的hello world

在visua studio 中新建一个CUDA runtime项目，然后把kernel.cu中的代码删掉，输入以下代码

#include"cuda_runtime.h"
#include"device_launch_parameters.h"

#include<stdio.h>

__global__ void hello_from_gpu(void) {
	printf("Hello from GPU!\n");
}

int main(void) {
	hello_from_gpu<<<1, 1>>>();
	cudaDeviceSynchronize();
	return 0;
}

hello_from_gpu<<<1, 1>>>();该条代码可能会飘红标错，可以不用管

输出结果如下
在这里插入图片描述
如果创建了CUDA runtime项目依旧无法直接运行，请确保是否正确安装了CUDA，或者在项目设置中添加以下三个cuda文件路径

1 只有主机函数的CUDA程序

CUDA程序的编译器驱动（compilerdriver）nvcc支持编译纯粹的C++代码，所以可以写一个C++代码，然后修改后缀为.cu，然后使用nvcc去编译(nvcc会把C++的部分交给C++编译器去编译，然后其余部分则自己编译）

请打开一个记事本，输入以下代码，然后保存为后缀为.cu的文件
在这里插入图片描述

#include<stdio.h>

int main(void)
{
	printf("Hello world!");
	return 0;
}

在该文件目录下打开终端，输入nvcc hello.cu -o hello，会把hello.cu文件，使用nvcc将其编译为一个hello的.exe文件，输入.\hello，输出结果如下
在这里插入图片描述

2 使用核函数的CUDA程序

上一个例子只是使用nvcc编译器进行编译，但是并没有调用GPU，下面将介绍如何在GPU中的输出Hello world！，在《CUDA编程》1.GPU硬件与CUDA环境搭建中已经介绍了，GPU必须在CPU的控制之下，才能进行运算，所以一个典型的、简单的CUDA程序的结构具有下面的形式：
在这里插入图片描述
hsot对device的调用是通过核函数（kernel function）来实现的。

CUDA中的核函数与C++中的函数必须被限定词__global__ 修饰，前后是双下划线，核函数的返回类型必须是void，void和__global__次序随意，下面是一个核函数。

__global__ void hello_from_gpu(void) {
	printf("Hello from GPU!\n");
}

2.1 分析hello world代码

请关注main()函数部分

#include"cuda_runtime.h"
#include"device_launch_parameters.h"

#include<stdio.h>

__global__ void hello_from_gpu(void) {
	printf("Hello from GPU!\n");
}

int main(void) {
	hello_from_gpu<<<1, 1>>>();
	cudaDeviceSynchronize();
	return 0;
}

2.1.1 核函数的调用格式

①hello_from_gpu<<<1, 1>>>();与C++格式函数hello_from_gpu();相比，多一个一对三尖括号，里面还有用逗号隔开的两个数字。因为一个GPU中有多个核心，即可以支持多线程（thread），所以host在调用一个核函数时，必须指明需要在设备中指派多少个线程

核函数中的线程常组织为若干线程块（thread_block）：三括号中的第一个数字可以看作线程块的个数，第二个数字可以看作每个线程块中的线程数。

一个核函数的全部线程块构成一个网格（grid），而线程块的个数就记为网格大小（grid_size）。每个线程块中含有同样数目的线程，该数目称为线程块大小（block_size），则

                   核函数中总的线程数 = Grid_size x Block_size

所以三尖括号意义是<<<Grid_size , Block_size>>>，所以，在上述程序中，主机只指派了设备的一个线程，网格大小和线程块大小都是1，即1 x 1 = 1

② 核函数中也支持printf()，但只支持<stdio.h>，不支持C++的

③cudaDeviceSynchronize();是调用了一个CUDA的runtime的函数API，去掉这个函数就打印不出字符串，作用是同步主机与设备，所以能够促使缓冲区刷新，后面会详解该函数

3 CUDA中的线程组织

3.1 核函数中使用多个线程

一个GPU往往有几千个计算核心，而总的线程数必须至少等于计算核心数时才有可能充分利用GPU中的全部计算资源。

实际上，总的线程数大于计算核心数时才能更充分地利用GPU中的计算资源，因为这会让计算和内存访问之间及不同的计算之间合理地重叠，从而减小计算核心空闲的时间。

假设线程我们要使用8个线程进行运算，代码如下

#include"cuda_runtime.h"
#include"device_launch_parameters.h"

#include<stdio.h>

__global__ void hello_from_gpu(void) {
	printf("Hello from GPU!\n");
}

int main(void) {
	hello_from_gpu<<<2, 4>>>();
	cudaDeviceSynchronize();
	return 0;
}

输出结果如下，会输出8行 Hello from GPU!：
在这里插入图片描述
核函数中代码的执行方式是“单指令-多线程”，即每一个线程都执行同一串指令。

3.2 使用线程索引

每个线程在核函数中都有一个唯一的身份标识，代码中使用了grid_size 、block_size，所以可以使用这两个参数来表明每个线程。

#include"cuda_runtime.h"
#include"device_launch_parameters.h"

#include<stdio.h>

__global__ void hello_from_gpu(void) {
	const int tid = threadIdx.x;//线程id
	const int bid = blockIdx.x;//线程块id
	printf("Hello from GPU! tid:%d bid:%d\n",tid,bid);
}

int main(void) {
	hello_from_gpu<<<2, 4>>>();
	cudaDeviceSynchronize();
	return 0;
}

输出结果如下，便可以看出每一句输出来自于拿哪一个线程块的哪一个线程：
在这里插入图片描述
注意：每个线程块的计算是相互独立的，所以有时候会是bid：1先执行完，有时会是bid：0先执行完

3.3 推广至多维网络

blockIdx 和 threadIdx 是类型为 uint3 的变量，即结构如下：
在这里插入图片描述
即可以用结构体dim3定义“多维”的网格和线程块，例如我们要定义一个2 x 2 x 1的grid和2 x 3 x 1的block，结果如下：
而在核函数中的线程组织图如下所示：

grid的形状为2 x 2 x 1，所以有4个block；
block的形状是3 x 2 x 1，所以每个block中有6个线程

一个线程块中的线程还可以细分为不同的线程束（threadwarp），目前所有的GPU架构都是32，所以，一个线程束就是连续的32个线程。即一个线程块中第0到第31个线程属于第0个线程束，第32到第63个线程属于第1个线程束，依此类推。
在这里插入图片描述
修改代码如下：

#include"cuda_runtime.h"
#include"device_launch_parameters.h"

#include<stdio.h>

__global__ void hello_from_gpu(void) {
	const int tidx = threadIdx.x;
	const int tidy = threadIdx.y;
	const int bid = blockIdx.x;

	printf("Hello from tid:(%d,%d) bid:%d\n",tidx,tidy,bid);
}

int main(void) {
	hello_from_gpu<<<2, 4>>>();
	cudaDeviceSynchronize();
	return 0;
}

输出结果是：
在这里插入图片描述

3.4 网格与线程块大小的限制

CUDA中对能够定义的网格大小和线程块大小做了限制。

网格大小在x、y和z这3个方向的最大允许值分别为2^31-1、65535和65535。
线程块大小在x、y和z这3个方向的最大允许值分别为1024、1024和64。
线程块总的大小，即blockDim.x、blockDim.y和blockDim.z的乘积不能大于1024，即不管如何定义，一个线程块最多只能有1024个线程。

4 CUDA中的头文件

在使用nvcc编译器驱动编译.cu文件时，将自动包含必要的CUDA头文件，如<cuda.h>和<cuda_runtime.h>，且为<cuda.h>包含了<stdlib.h>，但在visual studio里编写时，需要手动添加

5 用nvcc编译CUDA程序时，计算能力问题

CUDA的编译器驱动（compilerdriver）nvcc先将全部源代码分离为host代码和device代码。主机代码完整地支持C++语法，但设备代码只部分地支持C++。

nvcc先将设备代码编译为PTX伪汇编代码，再将PTX代码编译为二进制的cubin目标代码。

在将源代码编译为PTX代码时，需要用选项-arch=compute_XY指定一个虚拟架构的计算能力；在将PTX代码编译为cubin代码时，需要用选项-code=sm_ZW指定一个真实架构的计算能力

真实架构的计算能力必须等于或者大于虚拟架构的计算能力

所以
在这里插入图片描述
可以编译，但下面的设置则不能编译，因为虚拟架构计算能力小于真实架构

本文的程序在编译时并没有通过编译选项指定计算能力。这是因为编译器有一个默认的计算能力。

设置计算能力的必要性：

兼容性：不同的 GPU 架构有不同的指令集和硬件特性。通过设置计算能力，你可以确保生成的代码能够在特定的 GPU 上运行。如果不设置计算能力，nvcc 默认可能会生成针对最新架构的代码，这可能导致代码在旧的 GPU 上无法运行。
性能优化：不同的 GPU 架构有不同的优化策略。设置计算能力可以确保 nvcc 生成的代码针对特定的 GPU 进行优化，从而提高性能。

以下是一些常见的计算能力及其对应的 GPU 架构：
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