2.4.cuda驱动API-使用驱动API进行内存分配

news2024/11/17 23:58:39

前言

杜老师推出的 tensorRT从零起步高性能部署课程，之前有看过一遍，但是没有做笔记，很多东西也忘了。这次重新撸一遍，顺便记记笔记

本次课程学习精简 CUDA 教程-Driver API 内存分配

课程大纲可见下面的思维导图

在这里插入图片描述

1. 内存分配

在这里我们只做一个基本的演示，更多详细的内容我们会在 Runtime API 上讲

使用 Driver API 进行内存分配案例的示例代码如下：

// CUDA驱动头文件cuda.h
#include <cuda.h>

#include <stdio.h>
#include <string.h>

#define checkDriver(op)  __check_cuda_driver((op), #op, __FILE__, __LINE__)

bool __check_cuda_driver(CUresult code, const char* op, const char* file, int line){

    if(code != CUresult::CUDA_SUCCESS){    
        const char* err_name = nullptr;    
        const char* err_message = nullptr;  
        cuGetErrorName(code, &err_name);    
        cuGetErrorString(code, &err_message);   
        printf("%s:%d  %s failed. \n  code = %s, message = %s\n", file, line, op, err_name, err_message);   
        return false;
    }
    return true;
}

int main(){

    // 检查cuda driver的初始化
    checkDriver(cuInit(0));

    // 创建上下文
    CUcontext context = nullptr;
    CUdevice device = 0;
    checkDriver(cuCtxCreate(&context, CU_CTX_SCHED_AUTO, device));
    printf("context = %p\n", context);

    // 输入device prt向设备要一个100 byte的线性内存，并返回地址
    CUdeviceptr device_memory_pointer = 0;
    checkDriver(cuMemAlloc(&device_memory_pointer, 100)); // 注意这是指向device的pointer, 
    printf("device_memory_pointer = %p\n", device_memory_pointer);

    // 输入二级指针向host要一个100 byte的锁页内存，专供设备访问。参考 2.cuMemAllocHost.jpg 讲解视频：https://v.douyin.com/NrYL5KB/
    float* host_page_locked_memory = nullptr;
    checkDriver(cuMemAllocHost((void**)&host_page_locked_memory, 100));
    printf("host_page_locked_memory = %p\n", host_page_locked_memory);

    // 向page-locked memory 里放数据（仍在CPU上），可以让GPU可快速读取
    host_page_locked_memory[0] = 123;
    printf("host_page_locked_memory[0] = %f\n", host_page_locked_memory[0]);
    /* 
        记住这一点
        host page locked memory 声明的时候为float*型，可以直接转换为device ptr，这才可以送给cuda核函数（利用DMA(Direct Memory Access)技术）
        初始化内存的值: cuMemsetD32 ( CUdeviceptr dstDevice, unsigned int  ui, size_t N )
        初始化值必须是无符号整型，因此需要将new_value进行数据转换：
        但不能直接写为:(int)value，必须写为*(int*)&new_value, 我们来分解一下这条语句的作用：
        1. &new_value获取float new_value的地址
        (int*)将地址从float * 转换为int*以避免64位架构上的精度损失
        *(int*)取消引用地址，最后获取引用的int值
     */
    
    float new_value = 555;
    checkDriver(cuMemsetD32((CUdeviceptr)host_page_locked_memory, *(int*)&new_value, 1)); //??? cuMemset用来干嘛？
    printf("host_page_locked_memory[0] = %f\n", host_page_locked_memory[0]);

    // 释放内存
    checkDriver(cuMemFreeHost(host_page_locked_memory));
    return 0;
}

运行效果如下：

在这里插入图片描述

图1-1 内存分配案例运行效果

这段代码展示了使用 CUDA Driver API 进行设备内存和页锁定内存的分配、访问和释放操作。

首先，代码创建了一个上下文 context，然后使用 cuMemAlloc 函数为 GPU 分配了一个 100 字节的线性内存，并返回了内存的地址。接着，使用 cuMemAllocHost 函数为 CPU 分配了一个 100 字节的页锁定内存，该内存可供 GPU 访问。函数中使用了二级指针，并将其转换成了 void** 类型。之后，代码向页锁定内存中存储了一个值。

接下来，代码使用 cuMemsetD32 函数将页锁定内存中的值进行初始化。该函数的第一个参数是设备指针，需要将 host_page_locked_memory 强制转换为 CUdeviceptr 类型。函数的第二个参数是初始化的值，需要进行数据转换，将 float 类型的值转换为无符号整型。

最后，代码使用 cuMemFreeHost 函数释放了页锁定内存的分配。

关于 cuMemsetD32() 函数有以下几点说明：

host page locked memory 声明的时候为 float* 类型，可以直接转换为 device ptr，只有转换后才可以送到 cuda 核函数（利用DMA(Direct Memory Access)技术）
初始化内存的值使用的函数：cuMemsetD32(CUdeviceptr dstDevice, unsigned int ui, size_t N)
初始化值必须是无符号整型，因此需要将 new_value 进行数据转换。但不能直接写 (int)value，必须写 *(int*)&new_value
&new_value 获取 float new_value 的地址，(int*) 将地址从 float * 转换为 int * 避免 64 位架构上的精度损失，*(int *) 取消引用地址，最后获取引用的 int 值
cuMemset 也可以用于在设备内存中设置值，但它设置的是字节数据（unsigned char），而 cuMemsetD32 设置的是 32 位整数数据（unsigned int）