cuda 并行计算

article/2025/9/13 16:37:55

1 简介

2006年，NVIDIA公司发布了CUDA，CUDA是建立在NVIDIA的GPU上的一个通用并行计算平台和编程模型，基于CUDA编程可以利用GPU的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。CUDA是NVIDIA公司所开发的GPU编程模型，它提供了GPU编程的简易接口，基于CUDA编程可以构建基于GPU计算的应用程序。CUDA提供了对其它编程语言的支持，如C/C++，Python，Fortran等语言。

GPU并不是一个独立运行的计算平台，而需要与CPU协同工作，可以看成是CPU的协处理器，因此当我们在说GPU并行计算时，其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。在异构计算架构中，GPU与CPU通过PCIe总线连接在一起来协同工作，CPU所在位置称为为主机端（host），而GPU所在位置称为设备端（device），如下图所示。

可以看到GPU包括更多的运算核心，其特别适合数据并行的计算密集型任务，如大型矩阵运算，而CPU的运算核心较少，但是其可以实现复杂的逻辑运算，因此其适合控制密集型任务。另外，CPU上的线程是重量级的，上下文切换开销大，但是GPU由于存在很多核心，其线程是轻量级的。因此，基于CPU+GPU的异构计算平台可以优势互补，CPU负责处理逻辑复杂的串行程序，而GPU重点处理数据密集型的并行计算程序，从而发挥最大功效。

2 cuda编程模型基础

CUDA编程模型是一个异构模型，需要CPU和GPU协同工作。在CUDA中，host和device是两个重要的概念，我们用host指代CPU及其内存，而用device指代GPU及其内存。CUDA程序中既包含host程序，又包含device程序，它们分别在CPU和GPU上运行。同时，host与device之间可以进行通信，这样它们之间可以进行数据拷贝。典型的CUDA程序的执行流程如下：

分配host内存，并进行数据初始化；
分配device内存，并从host将数据拷贝到device上；
调用CUDA的核函数在device上完成指定的运算；
将device上的运算结果拷贝到host上；
释放device和host上分配的内存。

上面流程中最重要的一个过程是调用CUDA的核函数来执行并行计算，kernel是CUDA中一个重要的概念，kernel是在device上线程中并行执行的函数，核函数用__global__符号声明，在调用时需要用<<<grid, block>>>来指定kernel要执行的线程数量，在CUDA中，每一个线程都要执行核函数，并且每个线程会分配一个唯一的线程号thread ID，这个ID值可以通过核函数的内置变量threadIdx来获得。

由于GPU实际上是异构模型，所以需要区分host和device上的代码，在CUDA中是通过函数类型限定词开区别host和device上的函数，主要的三个函数类型限定词如下：

__global__：在device上执行，从host中调用（一些特定的GPU也可以从device上调用），返回类型必须是void，不支持可变参数参数，不能成为类成员函数。注意用__global__定义的kernel是异步的，这意味着host不会等待kernel执行完就执行下一步。
__device__：在device上执行，单仅可以从device中调用，不可以和__global__同时用。
__host__：在host上执行，仅可以从host上调用，一般省略不写，不可以和__global__同时用，但可和__device__，此时函数会在device和host都编译。

kernel在device上执行时实际上是启动很多线程，一个kernel所启动的所有线程称为一个网格（grid），同一个网格上的线程共享相同的全局内存空间，grid是线程结构的第一层次，而网格又可以分为很多线程块（block），一个线程块里面包含很多线程，这是第二个层次。

cuda内存模型

一般CPU一个核只支持一到两个硬件线程，而GPU往往在硬件层面上就支持同时成百上千个并发线程。不过这也要求我们在GPU编程中更加高效地管理这些线程，以达到更高的运行效率。在CUDA编程中，线程是通过线程网格（Grid）、线程块（Block）、线程束（Warp）、线程（Thread）这几个层次进行管理的.

第二点，为了达到更高的效率，在CUDA编程中我们需要格外关注内存的使用。与CPU编程不同，GPU中的各级缓存以及各种内存是可以软件控制的，在编程时我们可以手动指定变量存储的位置。具体而言，这些内存包括寄存器、共享内存、常量内存、全局内存等。这就造成了CUDA编程中有很多内存使用的小技巧，比如我们要尽量使用寄存器，尽量将数据声明为局部变量。而当存在着数据的重复利用时，可以把数据存放在共享内存里。而对于全局内存，我们需要注意用一种合理的方式来进行数据的合并访问，以尽量减少设备对内存子系统再次发出访问操作的次数。

3 cuda编程实例

在进行CUDA编程前，可以先检查一下自己的GPU的硬件配置，通过下面的程序获得GPU的配置属性：

  int dev = 0;cudaDeviceProp devProp;CHECK(cudaGetDeviceProperties(&devProp, dev));std::cout << "使用GPU device " << dev << ": " << devProp.name << std::endl;std::cout << "SM的数量：" << devProp.multiProcessorCount << std::endl;std::cout << "每个线程块的共享内存大小：" << devProp.sharedMemPerBlock / 1024.0 << " KB" << std::endl;std::cout << "每个线程块的最大线程数：" << devProp.maxThreadsPerBlock << std::endl;std::cout << "每个EM的最大线程数：" << devProp.maxThreadsPerMultiProcessor << std::endl;std::cout << "每个SM的最大线程束数：" << devProp.maxThreadsPerMultiProcessor / 32 << std::endl;// 输出如下使用GPU device 0: GeForce GT 730SM的数量：2每个线程块的共享内存大小：48 KB每个线程块的最大线程数：1024每个EM的最大线程数：2048每个EM的最大线程束数：64

kernel的这种线程组织结构天然适合vector,matrix等运算，如我们实现两个矩阵的加法，每个线程负责处理每个位置的两个元素相加，代码如下所示。线程块大小为(16, 16)，然后将N*N大小的矩阵均分为不同的线程块来执行加法运算

// Kernel定义
__global__ void MatAdd(float A[N][N], float B[N][N], float C[N][N]) 
{ int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; int j = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y; if (i < N && j < N) C[i][j] = A[i][j] + B[i][j]; 
}
int main() 
{ ...// Kernel 线程配置dim3 threadsPerBlock(16, 16); dim3 numBlocks(N / threadsPerBlock.x, N / threadsPerBlock.y);// kernel调用MatAdd<<<numBlocks, threadsPerBlock>>>(A, B, C); ...
}