本文主要内容为介绍CUDA编程前的一些基础知识

参考资料：

高升博客
《CUDA C编程权威指南》
以及 CUDA官方文档

文章、讲解视频同步更新公众《AI知识物语》，B站：出门吃三碗饭

1：并行计算

并行程序可以分为
指令并行：一般应用在管理系统，比如淘宝交易系统，每时每刻都有很多人在同时使用，后台需要能够并行处理这些请求。
数据并行：一般应用大规模数据计算，大量数据，使用相同的计算程序计算

CUDA非常适合数据并行计算。

数学并行第一步，
数据按线程划分
（1）
块划分，把一整块数据切成小块，每个小块随机的划分给一个线程，每个块的执行顺序随机。

（2）
周期划分，线程按照顺序处理相邻的数据块，每个线程处理多个数据块，比如我们有五个线程，线程1执行块1，线程2执行块2……线程5执行块5，线程1执行块6

2：计算机架构

佛林分类法Flynn’s Taxonomy，根据指令和数据进入CPU的方式分类，分为以下四类：

（1）分别以数据和指令进行分析：

单指令单数据SISD（传统串行计算机，386）
单指令多数据SIMD（并行架构，比如向量机，所有核心指令唯一，但是数据不同，现在CPU基本都有这类的向量指令）
多指令单数据MISD（少见，多个指令围殴一个数据）
多指令多数据MIMD（并行架构，多核心，多指令，异步处理多个数据流，从而实现空间上的并行，MIMD多数情况下包含SIMD，就是MIMD有很多计算核，计算核支持SIMD）

（2）为了提高并行的计算能力，我们要从架构上实现下面这些性能提升：

降低延迟
提高带宽
提高吞吐量

延迟是指操作从开始到结束所需要的时间，一般用微秒计算，延迟越低越好。
带宽是单位时间内处理的数据量，一般用MB/s或者GB/s表示。
吞吐量是单位时间内成功处理的运算数量，一般用gflops来表示（十亿次浮点计算），吞吐量和延迟有一定关系，都是反应计算速度的，一个是时间除以运算次数，得到的是单位次数用的时间–延迟，一个是运算次数除以时间，得到的是单位时间执行次数–吞吐量

3：异构架构

CPU我们可以把它看做一个指挥者，主机端，host，而完成大量计算的GPU是我们的计算设备，device

（1）上面这张图能大致反应CPU和GPU的架构不同。

左图：CPU，4个ALU，主要负责逻辑计算，1个控制单元Control，1个DRAM内存，1个Cache缓存

右图：GPU，绿色小方块是ALU，我们注意红色框内的部分SM，这一组ALU公用一个Control单元和Cache，这个部分相当于一个完整的多核CPU，但是不同的是ALU多了，control部分变小，可见计算能力提升了，控制能力减弱了，所以对于控制（逻辑）复杂的程序，一个GPU的SM是没办法和CPU比较的，但是对了逻辑简单，数据量大的任务，GPU更搞笑，并且，注意，一个GPU有好多个SM，而且越来越多

（2）主机代码在主机端运行**，被编译成主机架构的机器码，设备端的在设备上执行，被编译成设备架构的机器码，所以主机端的机器码和设备端的机器码是隔离的，自己执行自己的，没办法交换执行。

主机端代码主要是控制设备，完成数据传输等控制类工作，设备端主要的任务就是计算。
因为当没有GPU的时候CPU也能完成这些计算，只是速度会慢很多，所以可以把GPU看成CPU的一个加速设备。

（3）CPU和GPU线程的区别：

CPU线程是重量级实体，操作系统交替执行线程，线程上下文切换花销很大
GPU线程是轻量级的，GPU应用一般包含成千上万的线程，多数在排队状态，线程之间切换基本没有开销。
CPU的核被设计用来尽可能减少一个或两个线程运行时间的延迟，而GPU核则是大量线程，最大幅度提高吞吐量

4：CUDA编程结构

一个完整的CUDA应用可能的执行顺序如下图：

从host的串行到调用核函数（核函数被调用后控制马上归还主机线程，也就是在第一个并行代码执行时，很有可能第二段host代码已经开始同步执行了）。

5：内存管理

（1）Host（CPU） 通过 cudaMalloc ，cudaMemcpy，cudaMemset，cudaFree等方式与Device（GPU）进行内存管理
（2）Device空间里面有Grid，其由许多Block以及GlobalMemory组成，Grid的大小就是其包含的Block数量
（3）Block里面包含许多Thread和Shared Memory共享空间，Block大小等于其包含的线程数量

6：线程管理

（1）当内核函数开始执行，如何组织GPU的线程就变成了最主要的问题了，我们必须明确，一个核函数只能有一个grid，一个grid可以有很多个块，每个块可以有很多的线程，这种分层的组织结构使得我们的并行过程更加自如灵活：

一个线程块block中的线程可以完成下述协作：

1同步
2共享内存
不同块内线程不能相互影响！他们是物理隔离的！

（2）每个线程都执行同样的一段串行代码，为了让这段相同的代码对应不同的数据，首先第一步就是让这些线程彼此区分开，才能对应到相应从线程，使得这些线程也能区分自己的数据。如果线程本身没有任何标记，那么没办法确认其行为。
依靠下面两个内置结构体确定线程标号：
blockIdx（线程块在线程网格内的位置索引）
threadIdx（线程在线程块内的位置索引）

上面这两个是坐标，当然我们要有同样对应的两个结构体来保存其范围，也就是blockIdx中三个字段的范围threadIdx中三个字段的范围：

blockDim
gridDim

7：核函数

核函数就是在CUDA模型上诸多线程中运行的那段串行代码，这段代码在设备上运行，用NVCC编译，产生的机器码是GPU的机器码，所以我们写CUDA程序就是写核函数，第一步我们要确保核函数能正确的运行产生正切的结果，第二优化CUDA程序的部分，无论是优化算法，还是调整内存结构，线程结构都是要调整核函数内的代码，来完成这些优化的。

我们一直把我们的CPU当做一个控制者，运行核函数，要从CPU发起，那么我们开始学习如何启动一个核函数

（1）核函数调用

kernel_name<<<4,8>>>(argument list);

这个三个尖括号’<<<grid,block>>>’内是对设备代码执行的线程结构的配置（或者简称为对内核进行配置）
上面这条指令的线程布局是：（4个块，每个块内分配调用8个线程）

我们的核函数是同时复制到多个线程执行的，上文我们说过一个对应问题，多个计算执行在一个数据，肯定是浪费时间，所以为了让多线程按照我们的意愿对应到不同的数据，就要给线程一个唯一的标识，由于设备内存是线性的（基本市面上的内存硬件都是线性形式存储数据的）我们观察上图，可以用threadIdx.x 和blockIdx.x 来组合获得对应的线程的唯一标识（后面我们会看到，threadIdx和blockIdx能组合出很多不一样的效果）

kernel_name<<<1,32>>>(argument list);  // 调用1个块

kernel_name<<<32,1>>>(argument list);// 调用32个块