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MindSpore:CUDA编程(三)线程层次

作者:互联网

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:

标签:MindSpore,const,thread,blockDim,int,double,线程,CUDA,block
来源: https://www.cnblogs.com/skytier/p/16577107.html