【NVIDIA CUDA】2023 CUDA夏令营编程模型（一）

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本人就职于国际知名终端厂商，负责modem芯片研发。
在5G早期负责终端数据业务层、核心网相关的开发工作，目前牵头6G算力网络技术标准研究。


博客内容主要围绕：
       5G/6G协议讲解
       算力网络讲解（云计算，边缘计算，端计算）
       高级C语言讲解
       Rust语言讲解

CUDA编程模型

一、异构计算术语

Host：CPU和内存(host memory)
Device：CPU和内存(host memory)

二、CUDA安装

2.1 适用设备

所有包含NVIDIA GPU的服务器，工作站，个人电脑，嵌入式设备等电子设备

2.2 软件安装

• Windows：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html
  只需安装一个.exe的可执行程序
• Linux：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html
  按照上面的教程，需要6 / 7 个步骤即可
• Jetson： https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack
  直接利用NVIDIA SDK Manager 或者 SD image进行刷机即可

2.3 查看当前设备参数

在CUDA sample中1_Utilities/deviceQuery文件夹下的deviceQuery程序。以Ubuntu为例，deviceQuery 程序
在：/usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQu

2.4 CUDA程序示例

https://github.com/NVIDIA/cuda-samples

三、CUDA程序的编写

四、CUDA关键字介绍

4.1 __global__关键字

__global__执行空间说明符将函数声明为内核。 它的功能是：

• 在设备上执行；
• 可从主机调用，可在计算能力为 3.2或更高的设备调用；
• __global__ 函数必须具有 void 返回类型，并且不能是类的成员；
• 对 global 函数的任何调用都必须指定其执行配置；
• 对 global 函数的调用是异步的，这意味着它在设备完成执行之前返回；

4.2 __device__关键字

__device__ 执行空间说明符声明了一个函数：

• 在设备上执行；
• 只能从设备调用；
• __global__ 和 __device__ 执行空间说明符不能一起使用；

4.3 __host__关键字

__host__ 执行空间说明符声明了一个函数：

• 在主机上执行；
• 只能从主机调用；
• __global__ 和 __host__ 执行空间说明符不能一起使用。但是， __device__ 和 __host__ 执行空间说明
  符可以一起使用，在这种情况下，该函数是为主机和设备编译的；

五、CUDA程序的编写

• __global__ 定义一个 kernel 函数
  • 入口函数，CPU上调用，GPU上执行；
  • 必须返回void；
• __device__ and __host__ 可以同时使用

五、CUDA线程层次

HelloFromGPU <<<grid_size, block_size>>>();

• Thread: sequential execution unit
  • 所有线程执行相同的核函数
  • 并行执行
• Thread Block: a group of threads
  • 执行在一个Streaming Multiprocessor (SM)
  • 同一个Block中的线程可以协作
• Thread Grid: a collection of thread blocks
  • 一个Grid当中的Block可以在多个SM中执行
• 内建变量
  • threadIdx.[x y z]：是执行当前kernel函数的线程在block中的索引值；
  • blockIdx.[x y z]：是指执行当前kernel函数的线程所在block，在grid中的索引值；
  • blockDim.[x y z]：表示一个block中包含多少个线程；
  • gridDim.[x y z]：表示一个grid中包含多少个block；

例如，dim3 grid(3,2,1), block(5,3,1)的线程分布示意图：

一个cuda线程在一个cuda core上执行，一个block在一个sm上执行，一个grid在整个device上执行，但是反之不成立。

六、CUDA内存操作

6.1 内存分配

__host__ __device__ cudaError_t cudaMalloc(void** devPtr, size_t size)

• devPtr：Pointer to allocated device memory
• Size：Requested allocation size in bytes

6.2 内存拷贝

cudaMemcpy(void *dst, const void *src, size_t count, cudaMemcpyKind kind)

• dst: destination memory address
• src: source memory address
• count: size in bytes to copy
• kind: direction of the copy
  • cudaMemcpyKind
    • cudaMemcpyHostToDevice
    • cudaMemcpyDeviceToHost
    • cudaMemcpyDeviceToDevice
    • cudaMemcpyHostToHost

6.3 内存释放

cudaFree()

七、获取CUDA线程索引

对于一维数据来说：

对于二维数据来说：

八、CUDA 的线程分配

一个warp包含32个cuda线程，所以一个block会被分成一个或多个warp执行。

九、GPU的存储单元

十、CUDA错误检测

注意：
cudaGetLastError(void)与cudaPeekAtLastError(void)的区别是，调用cudaGetLastError(void)之后，会将错误类型重置为cudaSuccess，然后调用cudaPeekAtLastError(void)后不会修改cudaError_t的状态。可以从下面的例子中看出来：

一个通用的cuda error检测宏：

十一、CUDA统一内存（Unified Memory）

统一内存是可从系统中的任何处理器访问的单个内存地址空间。这种硬件/软件技术允许应用程序分配可以从
CPU s 或 GPUs 上运行的代码读取或写入的数据。分配统一内存非常简单，只需将对 malloc() 或 new 的调用替换
为对 cudaMallocManaged() 的调用，这是一个分配函数，返回可从任何处理器访问的指针。

分配Unified Memory有两种方法：

1. cudaError_t cudaMallocManaged(void **devPtr, size_t size, unsigned int flags=0)；
   

2. 使用关键字__managed__；
   

使用了统一内存之后并不意味之CPU和GPU使用了同一块内存空间。如下图所示，如果GPU要访问的页面已经在GPU Memory中，则没有任何异常；如果GPU要访问的页面不在当前的GPU Memory中，则将CPU Memory中的page迁移到GPU Memory中。

统一内存的优势：

• 可直接访问CPU内存、GPU显存，不需要手动拷贝数据；
• CUDA 在现有的内存池结构上增加了一个统一内存系统，程序员可以直接访问任何内存/显存资源，或者在合法
  的内存空间内寻址，而不用管涉及到的到底是内存还是显存；
• CUDA 的数据拷贝由程序员的手动转移，变成自动执行，因此，它仍然受制于PCI-E的带宽和延迟；

十二、CUDA事件

CUDA event本质是一个GPU时间戳，这个时间戳是在用户指定的时间点上记录的。由于GPU本身支持记录时间戳，因此就避免了当使用CPU定时器来统计GPU执行时间可能遇到的诸多问题。

如何使用上述事件函数：

1. 声明:
   cudaEvent_t event;

2. 创建：
   cudaError_t cudaEventCreate(cudaEvent_t* event);

3. 添加事件到当前执行流：
   cudaError_t cudaEventRecord(cudaEvent_t event, cudaStream_t stream
   = 0);

4. 等待事件完成，设立flag：
   cudaError_t cudaEventSynchronize(cudaEvent_t event);//阻塞
   cudaError_t cudaEventQuery(cudaEvent_t event);//非阻塞

   当然，我们也可以用它来记录执行的事件：
   cudaError_t cudaEventElapsedTime(float* ms, cudaEvent_t start,
   cudaEvent_t stop);

   cudaEventRecord(）视为一条记录当前时间的语句，并且把这条语句放入GPU的未完成队列中。因为直到GPU执行完了再调用 cudaEventRecord(）之前的所有语句时，事件才会被记录下来。且仅当GPU完成了之前的工作并且记录了stop事件后，才能安全地读取stop时间值。

5. 销毁：
   cudaError_t cudaEventDestroy(cudaEvent_t event);

代码示例：

cudaEvent_t start, stop;
cudaEventCreate( &start );
cudaEventCreate( &stop ) ;
cudaEventRecord( start) ;
// GPU
//
//.........................
cudaEventRecord( stop)
cudaEventSynchronize( stop );
float elapsedTime;
cudaEventElapsedTime( &elapsedTime,start, stop ) );
printf( "Time to generate: %.2f ms\n", elapsedTime );
cudaEventDestroy( start );
cudaEventDestroy( stop );

十三、NVPROF

Kernel Timeline 输出的是以gpu kernel 为单位的一段时间的运行时间线，我们可以通过它观察GPU在什么时候有闲置或者利用不够充分的行为，更准确地定位优化问题。nvprof是nvidia提供的用于生成gpu timeline的工具，其为cuda toolkit的自带工具。

非常方便的分析工具！
nvprof -o out.nvvp a.exe

可以结合nvvp或者nsight进行可视化分析
https://docs.nvidia.com/cuda/profiler-users-guide/index.html#nvprof-overview

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