CUDA程序优化小记（七）

CUDA程序优化小记（七）

CUDA全称Computer Unified Device Architecture（计算机同一设备架构），它的引入为计算机计算速度质的提升提供了可能，从此微型计算机也能有与大型机相当计算的能力。可是不恰当地使用CUDA技术，不仅不会让应用程序获得提升，反而会比普通CPU的计算还要慢。最近我通过学习《GPGPU编程技术》这本书，深刻地体会到了这一点，并且用CUDA Runtime应用改写书上的例子程序；来体会CUDA技术给我们计算能力带来的提升。

原创文章，反对未声明的引用。原博客地址：http://blog.csdn.net/gamesdev/article/details/18800465

         上一版的程序的性能有进一步的提高，因为使用的是共享存储器和缩减树算法。可是使用共享存储器就要注意有可能出现的bank冲突（bank conflict）问题。这一版程序我们将要采取措施尽量避免bank冲突的发生。

         共享存储器是CUDA中常见的一类存储器，它位于每个多处理器内，属于片上存储器（on-chip memory）。访问速度非常快，和寄存器相仿。

         warp源于纺织术，意为“经纱”，和“纬纱（weft）”相对。CUDA中的SIMT控制器以warp为单位来调度线程。在CUDA中，warp是介于块（BLOCK）和线程之间的调度单位，一般以32个线程为一个warp。GPU会对每个warp进行并行的操作，如并行访问共享存储器等。

         为了最大限度地提升共享存储器的带宽，共享存储器被分为若干个内存块，称作bank。bank的特点是能够被同时访问。这些能够被同时访问的内存可以提升GPGPU程序的并行度。

由于GPU执行的并行性，在使用共享存储器的时候可能会出现Bank冲突。具体表现在一个warp内的多个线程在同一个时刻访问相同的bank。如n个线程在同一时刻访问相同的bank，那么称之为n路bank冲突（n-way bank conflict）。由于对共享存储器的访问是以半warp为单位的，即16个线程访问bank，另外16个线程执行计算，因此在出现bank冲突的时候，这些线程会被串行化（sequentialize）。这显然不符合我们设计程序的初衷。因此我们必须设计程序的访问方式来避免bank冲突。

在上一版程序中，每次缩减步骤都会有bank被多个线程访问。在计算能力1.x规范中，共享存储器分为16个bank；在计算能力2.x和3.x规范中，这一数字为32。因此，在一个warp为32线程的情况下，会出现线程0和线程16、线程32等同时访问bank0，线程1和线程17以及线程33等同时访问bank1，由此造成bank冲突。

为了解决bank冲突，我们需要重新设计计算思路。如下图：

         在第一轮，线程5、线程6、线程7和线程8将结果分别存入bank1、bank2、bank3和bank4中；第二轮线程3、线程4将结果分别存入bank1和bank2中，这样最大限度地避免了bank冲突。这样的做法也被称为等间隔访问（strided access）。

         下面是这一版程序的运行结果：

         下面是各个显卡处理能力的对比：

         下面是程序的所有源代码：

#include <cuda_runtime.h>
#include <cctype>
#include <cassert>
#include <cstdio>
#include <ctime>
 
#define DATA_SIZE 1048576
#define BLOCK_NUM 32
#define THREAD_NUM 256
#ifndef nullptr
#define nullptr 0
#endif
 
using namespace std;
 
////////////////////////在设备上运行的内核函数/////////////////////////////
__global__ static voidKernel_SquareSum( int* pIn, size_t* pDataSize,
                               int*pOut, clock_t* pTime )
{
   // 声明一个动态分配的共享存储器
   extern __shared__ int sharedData[];
 
   const size_t computeSize =*pDataSize / THREAD_NUM;
   const size_t tID = size_t(threadIdx.x );// 线程
   const size_t bID = size_t(blockIdx.x );// 块
 
   int offset = 1;    // 记录每轮增倍的步距
 
   // 开始计时
   if ( tID == 0 ) pTime[bID] =clock( );// 选择任意一个线程进行计时
 
   // 执行计算
   for ( size_t i = bID * THREAD_NUM+ tID;
      i < DATA_SIZE;
      i += BLOCK_NUM * THREAD_NUM )
   {
      sharedData[tID] += pIn[i] * pIn[i];
   }
 
   // 同步一个块中的其它线程
   __syncthreads( );
 
   offset = THREAD_NUM / 2;
   while ( offset > 0 )
   {
      if ( offset > 0 )
      {
         sharedData[tID] += sharedData[tID + offset];
      }
      offset >>= 1;
      __syncthreads( );
   }
 
   if ( tID == 0 )// 如果线程ID为，那么计算结果，并记录时钟
   {
      pOut[bID] = sharedData[0];
      pTime[bID + BLOCK_NUM] = clock( );
   }
}
 
bool CUDA_SquareSum( int* pOut,clock_t* pTime,
                int* pIn, size_tdataSize )
{
   assert( pIn != nullptr );
   assert( pOut != nullptr );
 
   int* pDevIn = nullptr;
   int* pDevOut = nullptr;
   size_t* pDevDataSize = nullptr;
   clock_t* pDevTime = nullptr;
 
   // 1、设置设备
   cudaError_t cudaStatus = cudaSetDevice( 0 );// 只要机器安装了英伟达显卡，那么会调用成功
   if ( cudaStatus != cudaSuccess )
   {
      fprintf( stderr, "调用cudaSetDevice()函数失败！" );
      return false;
   }
 
   switch ( true)
   {
   default:
      // 2、分配显存空间
      cudaStatus = cudaMalloc( (void**)&pDevIn,dataSize * sizeof( int) );
      if ( cudaStatus != cudaSuccess)
      {
         fprintf( stderr, "调用cudaMalloc()函数初始化显卡中数组时失败！" );
         break;
      }
 
      cudaStatus = cudaMalloc( (void**)&pDevOut,BLOCK_NUM * sizeof( int) );
      if ( cudaStatus != cudaSuccess)
      {
         fprintf( stderr, "调用cudaMalloc()函数初始化显卡中返回值时失败！" );
         break;
      }
 
      cudaStatus = cudaMalloc( (void**)&pDevDataSize,sizeof( size_t ) );
      if ( cudaStatus != cudaSuccess)
      {
         fprintf( stderr, "调用cudaMalloc()函数初始化显卡中数据大小时失败！" );
         break;
      }
 
      cudaStatus = cudaMalloc( (void**)&pDevTime,BLOCK_NUM * 2 * sizeof( clock_t ) );
      if ( cudaStatus != cudaSuccess)
      {
         fprintf( stderr, "调用cudaMalloc()函数初始化显卡中耗费用时变量失败！" );
         break;
      }
 
      // 3、将宿主程序数据复制到显存中
      cudaStatus = cudaMemcpy( pDevIn, pIn, dataSize * sizeof( int ),cudaMemcpyHostToDevice );
      if ( cudaStatus != cudaSuccess)
      {
         fprintf( stderr, "调用cudaMemcpy()函数初始化宿主程序数据数组到显卡时失败！" );
         break;
      }
 
      cudaStatus = cudaMemcpy( pDevDataSize, &dataSize, sizeof( size_t ), cudaMemcpyHostToDevice );
      if ( cudaStatus != cudaSuccess)
      {
         fprintf( stderr, "调用cudaMemcpy()函数初始化宿主程序数据大小到显卡时失败！" );
         break;
      }
 
      // 4、执行程序，宿主程序等待显卡执行完毕
      Kernel_SquareSum<<<BLOCK_NUM, THREAD_NUM, THREAD_NUM *sizeof( int)>>>
         ( pDevIn, pDevDataSize, pDevOut, pDevTime );
 
      // 5、查询内核初始化的时候是否出错
      cudaStatus = cudaGetLastError( );
      if ( cudaStatus != cudaSuccess)
      {
         fprintf( stderr, "显卡执行程序时失败！" );
         break;
      }
 
      // 6、与内核同步等待执行完毕
      cudaStatus = cudaDeviceSynchronize( );
      if ( cudaStatus != cudaSuccess)
      {
         fprintf( stderr, "在与内核同步的过程中发生问题！" );
         break;
      }
 
      // 7、获取数据
      cudaStatus = cudaMemcpy( pOut, pDevOut, BLOCK_NUM * sizeof( int ),cudaMemcpyDeviceToHost );
      if ( cudaStatus != cudaSuccess)
      {
         fprintf( stderr, "在将结果数据从显卡复制到宿主程序中失败！" );
         break;
      }
 
      cudaStatus = cudaMemcpy( pTime, pDevTime, BLOCK_NUM * 2 * sizeof( clock_t ), cudaMemcpyDeviceToHost );
      if ( cudaStatus != cudaSuccess)
      {
         fprintf( stderr, "在将耗费用时数据从显卡复制到宿主程序中失败！" );
         break;
      }
 
      // 8、释放空间
      cudaFree( pDevIn );
      cudaFree( pDevOut );
      cudaFree( pDevDataSize );
      cudaFree( pDevTime );
      return true;
   }
 
   // 8、释放空间
   cudaFree( pDevIn );
   cudaFree( pDevOut );
   cudaFree( pDevDataSize );
   cudaFree( pDevTime );
   return false;
}
 
void GenerateData( int* pData,size_t dataSize )// 产生数据
{
   assert( pData != nullptr );
   for ( size_t i = 0; i <dataSize; i++ )
   {
      srand( i + 3 );
      pData[i] = rand( ) % 100;
   }
}
 
int main( int argc, char** argv )// 函数的主入口
{
   int* pData = nullptr;
   int* pResult = nullptr;
   clock_t* pTime = nullptr;
 
   // 使用CUDA内存分配器分配host端
   cudaError_t cudaStatus = cudaMallocHost( &pData, DATA_SIZE * sizeof( int ) );
   if ( cudaStatus != cudaSuccess )
   {
      fprintf( stderr, "在主机中分配资源失败！" );
      return 1;
   }
 
   cudaStatus = cudaMallocHost( &pResult, BLOCK_NUM * sizeof( int ) );
   if ( cudaStatus != cudaSuccess )
   {
      fprintf( stderr, "在主机中分配资源失败！" );
      return 1;
   }
 
   cudaStatus = cudaMallocHost( &pTime, BLOCK_NUM * 2 * sizeof( clock_t ) );
   if ( cudaStatus != cudaSuccess )
   {
      fprintf( stderr, "在主机中分配资源失败！" );
      return 1;
   }
 
   GenerateData( pData, DATA_SIZE );// 通过随机数产生数据
   CUDA_SquareSum( pResult, pTime, pData, DATA_SIZE );// 执行平方和
 
   // 在CPU中将结果组合起来
   int totalResult;
   for ( inti = 0; i < BLOCK_NUM; ++i )
   {
      totalResult += pResult[i];
   }
 
   // 计算执行的时间
   clock_t startTime = pTime[0];
   clock_t endTime = pTime[BLOCK_NUM];
   for ( inti = 0; i < BLOCK_NUM; ++i )
   {
      if ( startTime > pTime[i] )startTime = pTime[i];
      if ( endTime < pTime[i +BLOCK_NUM] ) endTime = pTime[i + BLOCK_NUM];
   }
   clock_t elapsed = endTime - startTime;
 
 
   // 判断是否溢出
   char* pOverFlow = nullptr;
   if ( totalResult < 0 )pOverFlow = "（溢出）";
   else pOverFlow = "";
 
   // 显示基准测试
   printf( "用CUDA计算平方和的结果是：%d%s\n耗费用时：%d\n",
      totalResult, pOverFlow, elapsed );
 
   cudaDeviceProp prop;
   if ( cudaGetDeviceProperties(&prop, 0 ) == cudaSuccess )
   {
      float actualTime = float( elapsed ) / float(prop.clockRate );
      printf( "实际执行时间为：%.2fms\n", actualTime );
      printf( "带宽为：%.2fMB/s\n",
         float( DATA_SIZE * sizeof( int )>> 20 ) * 1000.0f / actualTime );
      printf( "GPU设备型号：%s\n", prop.name );
   }
 
   cudaFreeHost( pData );
   cudaFreeHost( pResult );
   cudaFreeHost( pTime );
 
   return 0;
}

参考文献：

《CUDA C Programming Guide（NVIDIA inc.）》电子书

CUDA程序优化小记（七）

原文：http://blog.csdn.net/gamesdev/article/details/18800465