MindSpore:CUDA编程(三)线程层次
2022/8/12 1:25:31
本文主要是介绍MindSpore:CUDA编程(三)线程层次,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!
线程层次的概念:
简单说,就是一个grid有多个block,一个block有多个thread.
grid有多大,用gridDim表示它有多少个block,具体分为gridDim.x, gridDim.y,gridDim.z。
block有多大,用blockDim表示它有多少个thread,具体分为blockDim.x,blockDim.y,blockDim.z。
怎么表示thread在block中的相对位置呢?用 threadIdx.x,threadIdx.y,threadIdx.z表示。
怎么表示block在grid中的相对位置呢?用blockIdx.x,blockIdx.y,blockIdx.z表示。
顺便解释下 https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-194449-1-1.html 中hello_from_gpu<<<x,y>>>(); 中的x和y是什么意思?它们分别表示 gridDim和blockDim。
对于下面这个函数:
表示gridDim是1,表示grid有1个block,blockDim是4。表示block有4个thread。
所以对于上面的核函数,相当于有4个thread分别执行了 c[n]=a[n]+b[n]的操作,n=threadIdx.x
在调用的时候,所有的CUDA核都是执行同一个函数。这与CPU多线程可能会执行不同的任务不同。
如上图所示,Thread在CUDA core中执行,Block在 SM中执行,Grid在Device中执行。
那么,CUDA是如何执行的呢?看下面这张图:
如果没有block的概念,要同时进行同步、通信、协作时,整体的核心都要产生等待的行为,如要进行扩展时,扩展的越多等待也越多。所以性能会受影响。
但是有block的概念后,可以实现可扩展性。用block或warp就可以很容易实现扩展了。
如何找到线程该处理的数据在哪里呢?这就要提到线程索引的概念。
以上:假定每8个thread时一个block。
具体的公式如下:
具体的索引位置 index = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x
那么一个CUDA程序到底应该怎么写呢?
以将一个CPU实现的代码转换为GPU为例:
CPU的实现过程大致如下:
(1)主程序main:
先分配 源地址空间a,b,目的地址空间c,并生成a,b的随机数。然后调用 一维矩阵加的CPU函数。
(2)一维矩阵加的CPU函数:
遍历a,b地址空间,分别将 a[i] 与 b[i]相加,写入 c[i]地址。
这个时候,请注意是要显式地进行for循环遍历。
那么,GPU该如何实现呢?
(1)主程序main:
因为GPU存在Host和Device内存,所以先申请host内存h_a,h_b,存放a,b的一维矩阵的内容(也可以生成随机数),并申请host内存h_c存放c的计算结果。
然后申请device内存,这个时候,需要申请 d_a,d_b两个源device内存(cudaMalloc),以及d_c这个目的device内存(cudaMalloc)。将h_a和h_b的内容拷贝到d_a和d_b (显然需要使用 cudaMemcpyHostToDevice);
然后调用核函数完成GPU的并行计算,结果写入h_c;
最后将d_c的device内存写回到h_c(cudaMemcpyDeviceToHost),并释放所有的host内存(使用free)和device内存(使用cudaFree)。
(2)核函数
这里就是重点了。核函数只需要去掉最外层的循环,并且根据前面 的index写法,将i替换成index的写法即可。
如何设置Gridsize和blocksize呢?
对于一维的情况:
block_size=128;
grid_size = (N+ block_size-1)/block_size;
(没有设成什么值是最好的)
每个block可以申请多少个线程呢?
总数也是1024。如(1024,1,1)或者(512,2,1)
grid大小没有限制。
底层是以warp为单位申请。 如果blockDim为160,则正好申请5个warp。如果blockDim为161,则不得不申请6个warp。
如果数据过大,线程不够用怎么办?
这样子,每个线程需要处理多个数据。
比如对于上图,线程0,需要处理 0,8,16,24 四个数据。核函数需要将每一个大块都跑一遍。代码如下:
这里引入了一个stride的概念,它的大小为blockDim.x X gridDim.x 。核函数需要完成每个满足 index = index + stride * count对应的相关地址的计算。
范例1:体验index
Index_of_thread.cu
#include <stdio.h> __global__ void hello_from_gpu() { //仅仅是在原先代码的基础上打印 blockIdx.x 和 threadIdx.x const int bid = blockIdx.x; const int tid = threadIdx.x; printf("Hello World from block %d and thread %d!\n", bid, tid); } int main(void) { hello_from_gpu<<<5, 5>>>(); //记得加上同步,不然结果会出不来。 cudaDeviceSynchronize(); return 0; }
Makefile:
TEST_SOURCE = Index_of_thread.cu TARGETBIN := ./Index_of_thread CC = /usr/local/cuda/bin/nvcc $(TARGETBIN):$(TEST_SOURCE) $(CC) $(TEST_SOURCE) -o $(TARGETBIN) .PHONY:clean clean: -rm -rf $(TARGETBIN)
编译并执行:
范例2:完成一维向量计算:add
vectorAdd.cu
#include <math.h> #include <stdio.h> void __global__ add(const double *x, const double *y, double *z, int count) { const int n = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x; //这里判断是防止溢出 if( n < count) { z[n] = x[n] + y[n]; } } void check(const double *z, const int N) { bool error = false; for (int n = 0; n < N; ++n) { //检查两个值是否相等,如不等则error=true. if (fabs(z[n] - 3) > (1.0e-10)) { error = true; } } printf("%s\n", error ? "Errors" : "Pass"); } int main(void) { const int N = 1000; const int M = sizeof(double) * N; //分配host内存 double *h_x = (double*) malloc(M); double *h_y = (double*) malloc(M); double *h_z = (double*) malloc(M); //初始化一维向量的值 for (int n = 0; n < N; ++n) { h_x[n] = 1; h_y[n] = 2; } double *d_x, *d_y, *d_z; //分配device内存 cudaMalloc((void **)&d_x, M); cudaMalloc((void **)&d_y, M); cudaMalloc((void **)&d_z, M); //host->device cudaMemcpy(d_x, h_x, M, cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(d_y, h_y, M, cudaMemcpyHostToDevice); //这个是公式。记住就可以了。 const int block_size = 128; const int grid_size = (N + block_size - 1) / block_size; //核函数计算 add<<<grid_size, block_size>>>(d_x, d_y, d_z, N); //device->host cudaMemcpy(h_z, d_z, M, cudaMemcpyDeviceToHost); //检查结果 check(h_z, N); //释放host内存 free(h_x); free(h_y); free(h_z); //释放device内存 cudaFree(d_x); cudaFree(d_y); cudaFree(d_z); return 0; }
Makefile-add
TEST_SOURCE = vectorAdd.cu TARGETBIN := ./vectorAdd CC = /usr/local/cuda/bin/nvcc $(TARGETBIN):$(TEST_SOURCE) $(CC) $(TEST_SOURCE) -o $(TARGETBIN) .PHONY:clean clean: -rm -rf $(TARGETBIN)
编译后执行:
这篇关于MindSpore:CUDA编程(三)线程层次的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
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