MindSpore：CUDA编程（四）Global Memory
作者：互联网
在GPU上，on-board memory包含以下类型：
- local memory 每个thread一个。线程私有。
- global memory 每个grid一个。每个thread都可以读。
- constant memory 每个grid一个。只读。每个thread都可以读。
- 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：
- registers 每个thread一个。线程私有。
- 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。
标签：int,void,Global,矩阵,++,CUDA,memory,sizeof,MindSpore 来源： https://www.cnblogs.com/skytier/p/16577101.html