CUDA Samples: Dot Product

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的两个非常大的向量实现点积操作，并对其中使用到的CUDA函数进行了解说，各个文件内容如下：

common.hpp:

#ifndef FBC_CUDA_TEST_COMMON_HPP_
#define FBC_CUDA_TEST_COMMON_HPP_#include<random>template< typename T >
static inline int check_Cuda(T result, const char * const func, const char * const file, const int line)
{if (result) {fprintf(stderr, "Error CUDA: at %s: %d, error code=%d, func: %s\n", file, line, static_cast<unsigned int>(result), func);cudaDeviceReset(); // Make sure we call CUDA Device Reset before exitingreturn -1;}
}template< typename T >
static inline int check(T result, const char * const func, const char * const file, const int line)
{if (result) {fprintf(stderr, "Error: at %s: %d, error code=%d, func: %s\n", file, line, static_cast<unsigned int>(result), func);return -1;}
}#define checkCudaErrors(val) check_Cuda((val), __FUNCTION__, __FILE__, __LINE__)
#define checkErrors(val) check((val), __FUNCTION__, __FILE__, __LINE__)#define CHECK(x) { \if (x) {} \else { fprintf(stderr, "Check Failed: %s, file: %s, line: %d\n", #x, __FILE__, __LINE__); return -1; } \
}#define PRINT_ERROR_INFO(info) { \fprintf(stderr, "Error: %s, file: %s, func: %s, line: %d\n", #info, __FILE__, __FUNCTION__, __LINE__); \return -1; }#define EPS 1.0e-4 // ε(Epsilon),非常小的数static inline void generator_random_number(float* data, int length, float a = 0.f, float b = 1.f)
{std::random_device rd; std::mt19937 generator(rd()); // 每次产生不固定的不同的值//std::default_random_engine generator; // 每次产生固定的不同的值std::uniform_real_distribution<float> distribution(a, b);for (int i = 0; i < length; ++i) {data[i] = distribution(generator);}
}#endif // FBC_CUDA_TEST_COMMON_HPP_

funset.cpp:

#include "funset.hpp"
#include <random>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <memory>
#include "common.hpp"int test_dot_product()
{const int length{ 10000000 };std::unique_ptr<float[]> A(new float[length]);std::unique_ptr<float[]> B(new float[length]);generator_random_number(A.get(), length, -10.f, 10.f);generator_random_number(B.get(), length, -10.f, 10.f);float elapsed_time1{ 0.f }, elapsed_time2{ 0.f }; // millisecondsfloat value1{ 0.f }, value2{ 0.f };int ret = dot_product_cpu(A.get(), B.get(), &value1, length, &elapsed_time1);if (ret != 0) PRINT_ERROR_INFO(long_vector_add_cpu);ret = dot_product_gpu(A.get(), B.get(), &value2, length, &elapsed_time2);if (ret != 0) PRINT_ERROR_INFO(matrix_mul_gpu);if (fabs(value1 - value2) > EPS) {fprintf(stderr, "Result verification failed value1: %f, value2: %f\n", value1, value2);}fprintf(stderr, "cpu run time: %f ms, gpu run time: %f ms\n", elapsed_time1, elapsed_time2);return 0;
}

dot_product.cpp:

#include "funset.hpp"
#include <chrono>int dot_product_cpu(const float* A, const float* B, float* value, int elements_num, float* elapsed_time)
{auto start = std::chrono::steady_clock::now();*value = 0.f;for (int i = 0; i < elements_num; ++i) {(*value) += A[i] * B[i];}auto end = std::chrono::steady_clock::now();auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::nanoseconds>(end - start);*elapsed_time = duration.count() * 1.0e-6;return 0;
}

dot_product.cu:

#include "funset.hpp"
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <memory>
#include <cuda_runtime.h> // For the CUDA runtime routines (prefixed with "cuda_")
#include <device_launch_parameters.h>
#include "common.hpp"/* __global__: 函数类型限定符;在设备上运行;在主机端调用,计算能力3.2及以上可以在
设备端调用;声明的函数的返回值必须是void类型;对此类型函数的调用是异步的,即在
设备完全完成它的运行之前就返回了;对此类型函数的调用必须指定执行配置,即用于在
设备上执行函数时的grid和block的维度,以及相关的流(即插入<<<   >>>运算符);
a kernel,表示此函数为内核函数(运行在GPU上的CUDA并行计算函数称为kernel(内核函
数),内核函数必须通过__global__函数类型限定符定义);*/
__global__ static void dot_product(const float* A, const float* B, float* partial_C, int elements_num)
{/* __shared__: 变量类型限定符；使用__shared__限定符，或者与__device__限定符连用，此时声明的变量位于block中的共享存储器空间中，与block具有相同的生命周期，仅可通过block内的所有线程访问；__shared__和__constant__变量默认为是静态存储；在__shared__前可以加extern关键字，但表示的是变量大小由执行参数确定；__shared__变量在声明时不能初始化；可以将CUDA C的关键字__shared__添加到变量声明中，这将使这个变量驻留在共享内存中；CUDA C编译器对共享内存中的变量与普通变量将分别采取不同的处理方式 */__shared__ float cache[256]; // == threadsPerBlock/* gridDim: 内置变量,用于描述线程网格的维度,对于所有线程块来说,这个变量是一个常数,用来保存线程格每一维的大小,即每个线程格中线程块的数量.一个grid最多只有二维,为dim3类型；blockDim: 内置变量,用于说明每个block的维度与尺寸.为dim3类型,包含了block在三个维度上的尺寸信息;对于所有线程块来说,这个变量是一个常数,保存的是线程块中每一维的线程数量;blockIdx: 内置变量,变量中包含的值就是当前执行设备代码的线程块的索引;用于说明当前thread所在的block在整个grid中的位置,blockIdx.x取值范围是[0,gridDim.x-1],blockIdx.y取值范围是[0, gridDim.y-1].为uint3类型,包含了一个block在grid中各个维度上的索引信息;threadIdx: 内置变量,变量中包含的值就是当前执行设备代码的线程索引;用于说明当前thread在block中的位置;如果线程是一维的可获取threadIdx.x,如果是二维的还可获取threadIdx.y,如果是三维的还可获取threadIdx.z;为uint3类型,包含了一个thread在block中各个维度的索引信息 */int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;int cacheIndex = threadIdx.x;float tmp{ 0.f };while (tid < elements_num) {tmp += A[tid] * B[tid];tid += blockDim.x * gridDim.x;}// 设置cache中相应位置上的值// 共享内存缓存中的偏移就等于线程索引；线程块索引与这个偏移无关，因为每// 个线程块都拥有该共享内存的私有副本cache[cacheIndex] = tmp;/* __syncthreads: 对线程块中的线程进行同步；CUDA架构将确保，除非线程块中的每个线程都执行了__syncthreads()，否则没有任何线程能执行__syncthreads()之后的指令;在同一个block中的线程通过共享存储器(shared memory)交换数据，并通过栅栏同步(可以在kernel函数中需要同步的位置调用__syncthreads()函数)保证线程间能够正确地共享数据；使用clock()函数计时，在内核函数中要测量的一段代码的开始和结束的位置分别调用一次clock()函数，并将结果记录下来。由于调用__syncthreads()函数后，一个block中的所有thread需要的时间是相同的，因此只需要记录每个block执行需要的时间就行了，而不需要记录每个thread的时间 */__syncthreads();// 对于规约运算来说，以下code要求threadPerBlock必须是2的指数int i = blockDim.x / 2;while (i != 0) {if (cacheIndex < i)cache[cacheIndex] += cache[cacheIndex + i];// 在循环迭代中更新了共享内存变量cache，并且在循环的下一次迭代开始之前，// 需要确保当前迭代中所有线程的更新操作都已经完成__syncthreads();i /= 2;}// 只有cacheIndex == 0的线程执行这个保存操作，这是因为只有一个值写入到// 全局内存，因此只需要一个线程来执行这个操作，当然你也可以选择任何一个// 线程将cache[0]写入到全局内存if (cacheIndex == 0)partial_C[blockIdx.x] = cache[0];
}int dot_product_gpu(const float* A, const float* B, float* value, int elements_num, float* elapsed_time)
{/* cudaEvent_t: CUDA event types,结构体类型, CUDA事件,用于测量GPU在某个任务上花费的时间,CUDA中的事件本质上是一个GPU时间戳,由于CUDA事件是在GPU上实现的,因此它们不适于对同时包含设备代码和主机代码的混合代码计时*/cudaEvent_t start, stop;// cudaEventCreate: 创建一个事件对象,异步启动cudaEventCreate(&start);cudaEventCreate(&stop);// cudaEventRecord: 记录一个事件,异步启动,start记录起始时间cudaEventRecord(start, 0);size_t lengthA{ elements_num * sizeof(float) }, lengthB{ elements_num * sizeof(float) };float *d_A{ nullptr }, *d_B{ nullptr }, *d_partial_C{ nullptr };// cudaMalloc: 在设备端分配内存cudaMalloc(&d_A, lengthA);cudaMalloc(&d_B, lengthB);/* cudaMemcpy: 在主机端和设备端拷贝数据,此函数第四个参数仅能是下面之一:(1). cudaMemcpyHostToHost: 拷贝数据从主机端到主机端(2). cudaMemcpyHostToDevice: 拷贝数据从主机端到设备端(3). cudaMemcpyDeviceToHost: 拷贝数据从设备端到主机端(4). cudaMemcpyDeviceToDevice: 拷贝数据从设备端到设备端(5). cudaMemcpyDefault: 从指针值自动推断拷贝数据方向,需要支持统一虚拟寻址(CUDA6.0及以上版本)cudaMemcpy函数对于主机是同步的 */cudaMemcpy(d_A, A, lengthA, cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_B, B, lengthB, cudaMemcpyHostToDevice);const int threadsPerBlock{ 256 };const int blocksPerGrid = std::min(64, (elements_num + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock);size_t lengthC{ blocksPerGrid * sizeof(float) };cudaMalloc(&d_partial_C, lengthC);/* <<< >>>: 为CUDA引入的运算符,指定线程网格和线程块维度等,传递执行参数给CUDA编译器和运行时系统,用于说明内核函数中的线程数量,以及线程是如何组织的;尖括号中这些参数并不是传递给设备代码的参数,而是告诉运行时如何启动设备代码,传递给设备代码本身的参数是放在圆括号中传递的,就像标准的函数调用一样;不同计算能力的设备对线程的总数和组织方式有不同的约束;必须先为kernel中用到的数组或变量分配好足够的空间,再调用kernel函数,否则在GPU计算时会发生错误,例如越界等;使用运行时API时,需要在调用的内核函数名与参数列表直接以<<<Dg,Db,Ns,S>>>的形式设置执行配置,其中：Dg是一个dim3型变量,用于设置grid的维度和各个维度上的尺寸.设置好Dg后,grid中将有Dg.x*Dg.y个block,Dg.z必须为1;Db是一个dim3型变量,用于设置block的维度和各个维度上的尺寸.设置好Db后,每个block中将有Db.x*Db.y*Db.z个thread;Ns是一个size_t型变量,指定各块为此调用动态分配的共享存储器大小,这些动态分配的存储器可供声明为外部数组(extern __shared__)的其他任何变量使用;Ns是一个可选参数,默认值为0;S为cudaStream_t类型,用于设置与内核函数关联的流.S是一个可选参数,默认值0. */dot_product << < blocksPerGrid, threadsPerBlock >> >(d_A, d_B, d_partial_C, elements_num);/* cudaDeviceSynchronize: kernel的启动是异步的, 为了定位它是否出错, 一般需要加上cudaDeviceSynchronize函数进行同步; 将会一直处于阻塞状态,直到前面所有请求的任务已经被全部执行完毕,如果前面执行的某个任务失败,将会返回一个错误；当程序中有多个流,并且流之间在某一点需要通信时,那就必须在这一点处加上同步的语句,即cudaDeviceSynchronize；异步启动reference: https://stackoverflow.com/questions/11888772/when-to-call-cudadevicesynchronize *///cudaDeviceSynchronize();std::unique_ptr<float[]> partial_C(new float[blocksPerGrid]);cudaMemcpy(partial_C.get(), d_partial_C, lengthC, cudaMemcpyDeviceToHost);*value = 0.f;for (int i = 0; i < blocksPerGrid; ++i) {(*value) += partial_C[i];}// cudaFree: 释放设备上由cudaMalloc函数分配的内存cudaFree(d_A);cudaFree(d_B);cudaFree(d_partial_C);// cudaEventRecord: 记录一个事件,异步启动,stop记录结束时间cudaEventRecord(stop, 0);// cudaEventSynchronize: 事件同步,等待一个事件完成,异步启动cudaEventSynchronize(stop);// cudaEventElapseTime: 计算两个事件之间经历的时间,单位为毫秒,异步启动cudaEventElapsedTime(elapsed_time, start, stop);// cudaEventDestroy: 销毁事件对象,异步启动cudaEventDestroy(start);cudaEventDestroy(stop);return 0;
}

GitHub： https://github.com/fengbingchun/CUDA_Test