CUDA(1)

女爷i 2022-07-16 00:55 195阅读 0赞

### CUDA架构 ###

之前的图形处理架构中，计算资源划分为顶点着色器和像素着色器。CUDA架构包含了一个统一的着色器流水线。同时，GPU不仅能任意地读写内存，还能访问软件管理的缓存。

#### CPU与GPU ####

CPU 和 GPU之间浮点运算能力之所以存在这样的差异，原因就在于CPU具有复杂的控制逻辑和大容量的缓存，适合进行控制转移，处理分支繁杂的任务，而GPU专为计算密集型、高度并行化的计算而设计。

#### 架构 ####

使用GPU运行的程序存在几个特征: 算法密集、高度并行、控制简单、多阶段执行等。  
![CUDA软件层次架构][CUDA]

CUDA在软件方面组成有：一个CUDA库、一个应用程序编程接口（API）及其运行库(Runtime)、两个较高级别的通用数学库，即CUFFT和CUBLAS。

![存储结构][20160927102446321]  
CUDA提供了片上共享内存，使得线程之间可以共享数据。CUDA线程可以在执行过程中访问多个存储器空间的数据。

1. 每个线程都有一个私有的local存储器。
     2. 每个线程块都有一个共享存储器，该存储器对于块内的所有线程都是可见的，并且与块具有相同的生命周期。
     3. 所有的线程都可以访问相同的全局存储器。

### CUDA ###

CUDA C程序将在两个不同的处理器上执行计算，需要两个编译器。  
nvcc 是 CUDA 的编译工具，它可以将 .cu 文件解析出在 GPU 和CPU 上执行的部分，它会帮忙把 GPU 上执行和主机上执行的代码区分开来。在 GPU 执行的部分会通过 NVIDIA 提供的 编译器编译成中介码，主机执行的部分则调用 gcc 编译。  
一般，将CPU以及系统的内存称为host，将GPU及其内存称为device。在CUDA中，主程序还是由CPU来执行，并行数据处理部分是在GPU上执行，在GPU上运行的函数称为核函数。在调用核函数时，它将由N个不同的CUDA线程并行执行N次，执行核的每个线程都会被分配一个独特的线程ID，可通过内置的threadIdx变量在内核中访问此ID。  
在 CUDA 程序中，主程序在调用任何 GPU 内核之前，必须对核进行执行配置，即确定**线程块数**和每个线程块中的**线程数**以及**共享内存大小**。

线程块中的最大的线程数量不能超过设备属性结构中maxThreadsPerBlock域的值。这个值并不固定，有的是512，有的是1024。

核函数只能在主机端调用，其调用形式为：Kernel `<<<Dg,Db, Ns, S>>>`(param list)

Dg: 定义grid的维度和尺寸。Dg(Dg.x, Dg.y, 1)表示grid中每行有Dg.x个block，每列有Dg.y个block，第三维恒为1(目前一个核函数只有一个grid)。整个grid中共有Dg.x*Dg.y个block，其中Dg.x和Dg.y最大值为65535。
    
    Db: 定义一个block的维度和尺寸，即一个block有多少个thread。Db(Db.x, Db.y, Db.z)表示整个block中每行有Db.x个thread，每列有Db.y个thread，高度为Db.z。Db.x和Db.y最大值为512，Db.z最大值为62。 一个block中共有Db.x*Db.y*Db.z个thread。
    
    Ns: 可选参数，用于设置每个block除了静态分配的shared Memory以外，最多能动态分配的shared memory大小，单位为byte。
    
    S: 一个cudaStream_t类型的可选参数，初始值为零，表示该核函数处在哪个流之中。

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