MindSpore：CUDA编程（四）Global Memory

本文主要是介绍MindSpore：CUDA编程（四）Global Memory，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

在GPU上，on-board memory包含以下类型：

1. local memory 每个thread一个。线程私有。
2. global memory 每个grid一个。每个thread都可以读。
3. constant memory 每个grid一个。只读。每个thread都可以读。
4. texture memory 每个grid一个。只读。每个thread都可以读。

on-chip memory包含以下类型：

1. registers 每个thread一个。线程私有。
2. shared memory 每个block一个，一个block下所有线程都可以访问。

HOST内存函数

• malloc 申请
• memset 初始化
• free 释放

DEVICE内存函数

• cudaMalloc 申请
• cudaMemset 初始化
• cudaFree 释放

请注意，这里函数只返回状态。所以分配的内存地址作为函数参数。

HOST《-》DEVICE互相拷贝

cudaMemcpy( 目的内存地址，源内存地址，内存大小，cudaMemcpyHostToDevice/cudaMemcpyDeviceToHost/cudaMemcpyDeviceToDevice/cudaMemcpyHostToHost)

以矩阵乘为例:

CPU的做法是嵌套循环，如上图所示。

GPU的做法应该是使用 index( blockIdx和 threadIdx的组合公式）替换原来的下标i,j。

这也是一般CUDA程序的套路——把for loop展开成每个线程处理其中的一步。

那么，如何使用CUDA将坐标拆开呢？将二维坐标（矩阵）改为 在全局中的索引：需要找到每个线程需要处理元素的位置。

ty=线程在y方向的坐标

tx=线程在x方向的坐标

ty=blockIdx.y*blockDim.y + threadIdx.y

tx=blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x

nx=x方向有多少数据。

index = ty * nx + tx

目的是将高维降为低维。

矩阵乘的每个核函数的算法如下：

典型的核函数算法代码如下：

需要注意：

矩阵乘 矩阵M是 mXn，矩阵N是 nXk，这里面需要 矩阵M和矩阵N都有n。否则无法相乘。

上代码：

matrix_mul.cu

#include <stdio.h>
#include <math.h>
 
#define BLOCK_SIZE 16
 
//使用GPU进行矩阵计算
__global__ void gpu_matrix_mult(int *a,int *b, int *c, int m, int n, int k)
{ 
    int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y; 
    int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int sum = 0;
    if( col < k && row < m) 
    {
        for(int i = 0; i < n; i++) 
        {
            sum += a[row * n + i] * b[i * k + col];
        }
        c[row * k + col] = sum;
    }
} 
 
//使用CPU进行矩阵计算
void cpu_matrix_mult(int *h_a, int *h_b, int *h_result, int m, int n, int k) {
    for (int i = 0; i < m; ++i) 
    {
        for (int j = 0; j < k; ++j) 
        {
            int tmp = 0.0;
            for (int h = 0; h < n; ++h) 
            {
                tmp += h_a[i * n + h] * h_b[h * k + j];
            }
            h_result[i * k + j] = tmp;
        }
    }
}
 
int main(int argc, char const *argv[])
{
    /* 矩阵A mXn，矩阵B nXk --》矩阵乘计算的结果是 mXk */
    int m=3;
    int n=4;
    int k=5;
 
    int *h_a, *h_b, *h_c, *h_cc;
    
    //分配原矩阵的内存 h是host memory
    cudaMallocHost((void **) &h_a, sizeof(int)*m*n);
    cudaMallocHost((void **) &h_b, sizeof(int)*n*k);
    
    //分配 CPU结果内存
    cudaMallocHost((void **) &h_c, sizeof(int)*m*k);
    
    //分配 GPU结果内存
    cudaMallocHost((void **) &h_cc, sizeof(int)*m*k);
 
 
    //初始化矩阵A（mxn）
    srand(time(0));
    printf("---------------h_a------------------\n");
    for (int i = 0; i < m; ++i) {
        for (int j = 0; j < n; ++j) {
            h_a[i * n + j] = rand() % 1024;
            printf("%d",  h_a[i * n + j] );
            printf(" ");
        }
        printf("\n");
    }
    
 
    //初始化矩阵B（nxk）
    printf("---------------h_b------------------\n");
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        for (int j = 0; j < k; ++j) {
            h_b[i * k + j] = rand() % 1024;
            printf("%d",  h_b[i * k + j] );
            printf(" ");
        }
        printf("\n");
    }
 
    int *d_a, *d_b, *d_c;
    
    //分配 原矩阵的GPU内存 d是device memory
    cudaMalloc((void **) &d_a, sizeof(int)*m*n);
    cudaMalloc((void **) &d_b, sizeof(int)*n*k);
    
    //分配 目的矩阵的GPU内存
    cudaMalloc((void **) &d_c, sizeof(int)*m*k);
 
    // copy matrix A and B from host to device memory
    cudaMemcpy(d_a, h_a, sizeof(int)*m*n, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_b, h_b, sizeof(int)*n*k, cudaMemcpyHostToDevice);
 
    unsigned int grid_rows = (m + BLOCK_SIZE - 1) / BLOCK_SIZE;
    unsigned int grid_cols = (k + BLOCK_SIZE - 1) / BLOCK_SIZE;
    dim3 dimGrid(grid_cols, grid_rows);
    dim3 dimBlock(BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE);
   
    //GPU计算,结果放入h_c
    gpu_matrix_mult<<<dimGrid, dimBlock>>>(d_a, d_b, d_c, m, n, k);    
 
    cudaMemcpy(h_c, d_c, sizeof(int)*m*k, cudaMemcpyDeviceToHost);
    //cudaThreadSynchronize();
 
    //CPU计算，结果直接放入h_cc
    cpu_matrix_mult(h_a, h_b, h_cc, m, n, k);
 
    int ok = 1;
    for (int i = 0; i < m; ++i)
    {
        for (int j = 0; j < k; ++j)
        {
            // 比较大小的时候使用 a-b<0.0000000001 
            if(fabs(h_cc[i*k + j] - h_c[i*k + j])>(1.0e-10))
            {
                
                ok = 0;
            }
        }
    }
    
     printf("---------------h_c  cpu result------------------\n");
     for(int i=0;i<m;i++)
        {
            for(int j=0;j<k;j++)
            {
                //矩阵小的时候还可以打印，大的时候就别打了
                printf("%d",h_c[i*k + j] );
                printf(" ");
            }
           printf("\n");
        }
      
  
     printf("---------------h_cc gpu result----------------\n");
     for(int i=0;i<m;i++)
        {
            for(int j=0;j<k;j++)
            {
                //矩阵小的时候还可以打印，大的时候就别打了
                printf("%d",h_cc[i*k + j] );
                printf(" ");
            }
           printf("\n");
        }
      
 
    if(ok)
    {
       
        printf("Pass!!!\n");
    }
    else
    {
        printf("Error!!!\n");
    }
 
    // free memory
    cudaFree(d_a);
    cudaFree(d_b);
    cudaFree(d_c);
    cudaFreeHost(h_a);
    cudaFreeHost(h_b);
    cudaFreeHost(h_c);
    return 0;
}

代码中张小白加上了注释，已经介绍得比较清楚了。

我们执行下看看：

代码以 3X4和4X5的矩阵相乘，得到了3X5的矩阵结果。

这个结果跟CPU计算的结果做了对比。显示Pass表示结果是一致的（其实张小白把两个结果都打印的出来，当然也是一致的）

这里面有个小TIPS，就是在调用rand()生成随机数的时候，可以使用srand(time(0)) 做随机数种子，这样下次调用的时候跟这次生成的内容就会不一样。如果去掉这句话，每次执行的结果都是一样的。

当然，如果在同一秒同时执行，srand(time(0)) 也会导致同时生成的随机数是一样的。这点需要注意。

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