《GPU高性能编程CUDA实战》第十一章多GPU系统的CUDA C

▶ 本章介绍了多设备胸膛下的 CUDA 编程，以及一些特殊存储类型对计算速度的影响

● 显存和零拷贝内存的拷贝与计算对比

 #include <stdio.h>

 #include "cuda_runtime.h"

 #include "device_launch_parameters.h"

 #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h"

 #define imin(a,b) (a<b?a:b)

 #define SIZE (33 * 1024 * 1024)

 const int threadsPerBlock = ;

 const int blocksPerGrid = imin(, (SIZE + threadsPerBlock - ) / threadsPerBlock);

 __global__ void dot(int size, float *a, float *b, float *c)//分段计算点积写入全局内存

 {

     __shared__ float share[threadsPerBlock];

     int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;

     int cacheIndex = threadIdx.x;

     float   temp = ;

     while (tid < size)

     {

         temp += a[tid] * b[tid];

         tid += blockDim.x * gridDim.x;

     }

     share[cacheIndex] = temp;

     __syncthreads();

     int i = blockDim.x / ;

     while (i != )

     {

         if (cacheIndex < i)

             share[cacheIndex] += share[cacheIndex + i];

         __syncthreads();

         i /= ;

     }

     if (cacheIndex == )

         c[blockIdx.x] = share[];

     return;

 }

 void malloc_test()// 利用显存进行计算

 {

     cudaEvent_t     start, stop;

     float           *a, *b, *partial_c, c;

     float           *dev_a, *dev_b, *dev_partial_c;

     float           elapsedTime;

     cudaEventCreate(&start);

     cudaEventCreate(&stop);

     a = (float*)malloc(SIZE * sizeof(float));

     b = (float*)malloc(SIZE * sizeof(float));

     partial_c = (float*)malloc(blocksPerGrid * sizeof(float));

     cudaMalloc((void**)&dev_a,SIZE * sizeof(float));

     cudaMalloc((void**)&dev_b,SIZE * sizeof(float));

     cudaMalloc((void**)&dev_partial_c,blocksPerGrid * sizeof(float));

     for (int i = ; i<SIZE; i++)

     {

         a[i] = i;

         b[i] = i * ;

     }

     cudaEventRecord(start, );

     cudaMemcpy(dev_a, a, SIZE * sizeof(float),cudaMemcpyHostToDevice);

     cudaMemcpy(dev_b, b, SIZE * sizeof(float),cudaMemcpyHostToDevice);

     dot << <blocksPerGrid, threadsPerBlock >> >(SIZE, dev_a, dev_b,dev_partial_c);

     cudaMemcpy(partial_c, dev_partial_c,blocksPerGrid * sizeof(float),cudaMemcpyDeviceToHost);

     cudaEventRecord(stop, );

     cudaEventSynchronize(stop);

     cudaEventElapsedTime(&elapsedTime,start, stop);

     c = ;

     for (int i = ; i < blocksPerGrid; c += partial_c[i], i++);

     free(a);

     free(b);

     free(partial_c);

     cudaFree(dev_a);

     cudaFree(dev_b);

     cudaFree(dev_partial_c);

     cudaEventDestroy(start);

     cudaEventDestroy(stop);

     printf("cudaMalloc, time:\t%3.1f ms,value:\t%f\n", elapsedTime, c);

     return;

 }

 void cuda_host_alloc_test()// 利用零拷贝内存进行计算

 {

     cudaEvent_t     start, stop;

     float           *a, *b, *partial_c, c;

     float           *dev_a, *dev_b, *dev_partial_c;

     float           elapsedTime;

     cudaEventCreate(&start);

     cudaEventCreate(&stop);

     cudaHostAlloc((void**)&a,SIZE * sizeof(float),cudaHostAllocWriteCombined |cudaHostAllocMapped);

     cudaHostAlloc((void**)&b,SIZE * sizeof(float),cudaHostAllocWriteCombined |cudaHostAllocMapped);

     cudaHostAlloc((void**)&partial_c,blocksPerGrid * sizeof(float),cudaHostAllocMapped);

     cudaHostGetDevicePointer(&dev_a, a, );

     cudaHostGetDevicePointer(&dev_b, b, );

     cudaHostGetDevicePointer(&dev_partial_c,partial_c, );

     for (int i = ; i < SIZE; i++)

     {

         a[i] = i;

         b[i] = i * ;

     }

     cudaEventRecord(start, );

     dot << <blocksPerGrid, threadsPerBlock >> > (SIZE, dev_a, dev_b, dev_partial_c);

     cudaThreadSynchronize();

     cudaEventRecord(stop, );

     cudaEventSynchronize(stop);

     cudaEventElapsedTime(&elapsedTime,start, stop);

     c = ;

     for (int i = ; i < blocksPerGrid; c += partial_c[i], i++);

     cudaFreeHost(a);

     cudaFreeHost(b);

     cudaFreeHost(partial_c);

     cudaEventDestroy(start);

     cudaEventDestroy(stop);

     printf("cudaHostAlloc, time:\t%3.1f ms,value:\t%f\n", elapsedTime, c);

     return;

 }

 int main(void)

 {

     cudaSetDeviceFlags(cudaDeviceMapHost);

     malloc_test();

     cuda_host_alloc_test();

     getchar();

     return;

 }

● 程序输出结果，第一行是利用显存进行计算的结果，第二行是利用零拷贝内存进行计算的结果。

● 零拷贝内存的使用过程：

 float *a, *dev_a;

 cudaSetDeviceFlags(cudaDeviceMapHost);// 设置内存标志，表明希望映射主机内存

 cudaHostAlloc((void**)&a,SIZE * sizeof(float),cudaHostAllocWriteCombined |cudaHostAllocMapped);

     //标记flag，分别是“合并式写入”和“GPU可访问”

 cudaHostGetDevicePointer(&dev_a, a, );// 将内存地址映射到GPU上，以后就可以使用dev_a[n]等下标方式访问dev_a

 foo << <blocksize, threadsize >> > (dev_a);

 cudaThreadSynchronize();

 cudaFreeHost(a);//释放内存

● 合并式写入不会改变应用程序的性能，却可以显著提升GPU读取内存的性能。但是如果CPU也需要读取这部分的内存时，效率较低.

●使用零拷贝内存见减小了PCIE通道的读写延迟，提高了数据访问速率。但是GPU不会缓存零拷贝内存的内容，对于需要多次读写的内存数据效率较低，不如直接在显存中存储。本例子中点积运算满足数据只访问一次的条件，所以效率提高很明显。

● 多设备并行计算（被改成了双线程）

 #include <stdio.h>

 #include "cuda_runtime.h"

 #include "device_launch_parameters.h"

 #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h"

 #define imin(a,b)   (a<b?a:b)

 #define SIZE        (33*1024*1024)

 #define THREADSIZE  (256)

 #define BLOCKSIZE   (imin(32, (SIZE / 2 + THREADSIZE - 1) / THREADSIZE))

 struct DataStruct

 {

     int     deviceID;

     int     size;

     float   *a;

     float   *b;

     float   returnValue;

 };

 __global__ void dot(int size, float *a, float *b, float *c)//分段计算点积写入全局内存

 {

     __shared__ float share[THREADSIZE];

     int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;

     int cacheIndex = threadIdx.x;

     float   temp = ;

     while (tid < size)

     {

         temp += a[tid] * b[tid];

         tid += blockDim.x * gridDim.x;

     }

     share[cacheIndex] = temp;

     __syncthreads();

     int i = blockDim.x / ;

     while (i != )

     {

         if (cacheIndex < i)

             share[cacheIndex] += share[cacheIndex + i];

         __syncthreads();

         i /= ;

     }

     if (cacheIndex == )

         c[blockIdx.x] = share[];

     return;

 }

 void* routine(void *pvoidData)// C回调函数标准，void*型函数，传入void型的指针，再转化回原来的的格式

 {

     DataStruct  *data = (DataStruct*)pvoidData;

     cudaSetDevice(data->deviceID);

     int     i;

     float   *partial_c, c;

     float   *dev_a, *dev_b, *dev_partial_c;

     partial_c = (float*)malloc(BLOCKSIZE * sizeof(float));

     cudaMalloc((void**)&dev_a, data->size * sizeof(float));

     cudaMalloc((void**)&dev_b, data->size * sizeof(float));

     cudaMalloc((void**)&dev_partial_c, BLOCKSIZE * sizeof(float));

     cudaMemcpy(dev_a, data->a, data->size * sizeof(float),cudaMemcpyHostToDevice);

     cudaMemcpy(dev_b, data->b, data->size * sizeof(float),cudaMemcpyHostToDevice);

     dot << <BLOCKSIZE, THREADSIZE >> > (data->size, dev_a, dev_b, dev_partial_c);

     cudaMemcpy(partial_c, dev_partial_c, BLOCKSIZE * sizeof(float),cudaMemcpyDeviceToHost);

     for (i = ,c=; i < BLOCKSIZE; c += partial_c[i], i++);

     free(partial_c);

     cudaFree(dev_a);

     cudaFree(dev_b);

     cudaFree(dev_partial_c);

     data->returnValue = c;

     printf("\n\troutine finished!");

     return NULL;

 }

 int main(void)

 {

     float   *a = (float*)malloc(sizeof(float) * SIZE);//公用的输入数组

     float   *b = (float*)malloc(sizeof(float) * SIZE);

     for (int i = ; i < SIZE; i++)

     {

         a[i] = i;

         b[i] = i * ;

     }

     DataStruct  data[];

     data[].deviceID = ;

     data[].size = SIZE / ;

     data[].a = a;

     data[].b = b;

     data[].deviceID = ;//源代码中这里等于1，使用第二台设备进行计算

     data[].size = SIZE / ;

     data[].a = a + SIZE / ;

     data[].b = b + SIZE / ;

     // 使用CreateThread()创建新线程来分配计算

     HANDLE thread = CreateThread(NULL, , (PTHREAD_START_ROUTINE)routine, &(data[]), , NULL);

     routine(&(data[]));

     WaitForSingleObject(thread, INFINITE);// 等待和关闭线程

     CloseHandle(thread);

     free(a);

     free(b);

     printf("\n\tValue calculated:  %f\n",data[].returnValue + data[].returnValue);

     getchar();

     return ;

 }

● 关于创建和销毁线程：

 HANDLE thread = CreateThread(NULL, , (PTHREAD_START_ROUTINE)routine, &(data[]), , NULL);

 WaitForSingleObject(thread, INFINITE);

 CloseHandle(thread);

 static HANDLE CreateThread(

     LPSECURITY_ATTRIBUTES lpsa,//

     DWORD dwStackSize,// 堆栈大小

     LPTHREAD_START_ROUTINE pfnThreadProc,// 线程过程

     void* pvParam,// 需要传递的线程参数

     DWORD dwCreationFlags,// 创建标志，0或CREATE_SUSPENDED

     DWORD* pdwThreadId// 接收新线程的线程ID_WORD变量地址

 ) throw();// 函数不会抛出异常

 WaitForSingleObject(thread, INFINITE);

 // 第1个参数为线程句柄

 // 第2个参数为最小等待时间，可取INFINITE

 HANDLE list[N];

 WaitForMultipleObjects(N, list, , );

 // 第1个参数为线程个数

 // 第2个参数为句柄列表

 // 第3个参数为等待状态，0表示等待所有线程结束再继续，1表示一旦有线程结束或到达等待时间就继续

 // 第4个参数为最小等待时间

● 使用可移动内存进行多设备并行计算（被改成了双线程）

 #include <stdio.h>

 #include "cuda_runtime.h"

 #include "device_launch_parameters.h"

 #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h"

 #define imin(a,b)   (a<b?a:b)

 #define SIZE        (33*1024*1024)

 #define THREADSIZE  (256)

 #define BLOCKSIZE   (imin(32, (SIZE / 2 + THREADSIZE - 1) / THREADSIZE))

 struct DataStruct

 {

     int     deviceID;

     int     size;

     float   *a;

     float   *b;

     float   returnValue;

 };

 __global__ void dot(int size, float *a, float *b, float *c)//分段计算点积写入全局内存

 {

     __shared__ float share[THREADSIZE];

     int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;

     int cacheIndex = threadIdx.x;

     float   temp = ;

     while (tid < size)

     {

         temp += a[tid] * b[tid];

         tid += blockDim.x * gridDim.x;

     }

     share[cacheIndex] = temp;

     __syncthreads();

     int i = blockDim.x / ;

     while (i != )

     {

         if (cacheIndex < i)

             share[cacheIndex] += share[cacheIndex + i];

         __syncthreads();

         i /= ;

     }

     if (cacheIndex == )

         c[blockIdx.x] = share[];

     return;

 }

 void* routine(void *pvoidData)

 {

     DataStruct  *data = (DataStruct*)pvoidData;

     cudaSetDevice(data->deviceID);

     if (data->deviceID != )// 若使用新设备，则要设置内存地址映射（在我的电脑上这部分不会被运行）

         cudaSetDeviceFlags(cudaDeviceMapHost);

     int     i;

     float   *partial_c, c;

     float   *dev_a, *dev_b, *dev_partial_c;

     partial_c = (float*)malloc(BLOCKSIZE * sizeof(float));

     cudaHostGetDevicePointer(&dev_a, data->a, );

     cudaHostGetDevicePointer(&dev_b, data->b, );

     cudaMalloc((void**)&dev_partial_c, BLOCKSIZE * sizeof(float));

     dot << <BLOCKSIZE, THREADSIZE >> > (data->size, dev_a, dev_b, dev_partial_c);

     cudaMemcpy(partial_c, dev_partial_c, BLOCKSIZE * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);

     for (i = , c = ; i < BLOCKSIZE; c += partial_c[i], i++);

     free(partial_c);

     cudaFree(dev_partial_c);

     data->returnValue = c;

     printf("\n\tRoutine finished!");

     return ;

 }

 int main(void)

 {

     float *a, *b;

     cudaSetDevice();

     cudaSetDeviceFlags(cudaDeviceMapHost);

     cudaHostAlloc((void**)&a, SIZE * sizeof(float),cudaHostAllocWriteCombined |cudaHostAllocPortable |cudaHostAllocMapped);

     cudaHostAlloc((void**)&b, SIZE * sizeof(float),cudaHostAllocWriteCombined |cudaHostAllocPortable |cudaHostAllocMapped);

     for (int i = ; i < SIZE; i++)

     {

         a[i] = i;

         b[i] = i * ;

     }

     DataStruct  data[];

     data[].deviceID = ;

     data[].size = SIZE / ;

     data[].a = a;

     data[].b = b;

     data[].deviceID = ;

     data[].size = SIZE / ;

     data[].a = a + SIZE / ;

     data[].b = b + SIZE / ;

     HANDLE thread = CreateThread(NULL, , (PTHREAD_START_ROUTINE)routine, &(data[]), , NULL);

     routine(&(data[]));

     WaitForSingleObject(thread, INFINITE);

     CloseHandle(thread);

     cudaFreeHost(a);

     cudaFreeHost(b);

     printf("\n\tValue calculated:  %f\n",data[].returnValue + data[].returnValue);

     getchar();

     return ;

 }

● 可移动内存说明：“固定内存”是针对线程而言的，也就是说除了申请该固定内存的县城以外其他线程不能将其看作固定内存，而是可分页内存。这时需要添加固定内存的“可移动”属性，使得所有线程都将该段内存看做固定内存。

● 可移动内存的使用

 float *a;

 cudaSetDeviceFlags(cudaDeviceMapHost);// 设置内存标志，表明希望映射主机内存

 cudaHostAlloc((void**)&a, SIZE * sizeof(float), cudaHostAllocWriteCombined | cudaHostAllocPortable | cudaHostAllocMapped);

 // 增加标记“可移动内存”

 cudaSetDeviceFlags(cudaDeviceMapHost);

 // 在其他设备中使用这部分内存时需要再次声明内存标志

 cudaFreeHost(a);

《GPU高性能编程CUDA实战》第十一章多GPU系统的CUDA C的更多相关文章

[问题解决]《GPU高性能编程CUDA实战》中第4章Julia实例“显示器驱动已停止响应，并且已恢复”问题的解决方法
以下问题的出现及解决都基于"WIN7+CUDA7.5". 问题描述:当我编译运行<GPU高性能编程CUDA实战>中第4章所给Julia实例代码时,出现了显示器闪动的现象 ...
《GPU高性能编程CUDA实战》第五章线程并行
▶ 本章介绍了线程并行,并给出四个例子.长向量加法.波纹效果.点积和显示位图. ● 长向量加法(线程块并行 + 线程并行) #include <stdio.h> #include &quo ...
《GPU高性能编程CUDA实战》第四章简单的线程块并行
▶ 本章介绍了线程块并行,并给出两个例子:长向量加法和绘制julia集. ● 长向量加法,中规中矩的GPU加法,包含申请内存和显存,赋值,显存传入,计算,显存传出,处理结果,清理内存和显存.用到了 t ...
《GPU高性能编程CUDA实战》第七章纹理内存
▶ 本章介绍了纹理内存的使用,并给出了热传导的两个个例子.分别使用了一维和二维纹理单元. ● 热传导(使用一维纹理) #include <stdio.h> #include "c ...
《GPU高性能编程CUDA实战》第六章常量内存
▶ 本章介绍了常量内存的使用,并给光线追踪的一个例子.介绍了结构cudaEvent_t及其在计时方面的使用. ● 章节代码,大意是有SPHERES个球分布在原点附近,其球心坐标在每个坐标轴方向上分量绝 ...
《GPU高性能编程CUDA实战》第三章 CUDA设备相关
▶ 这章介绍了与CUDA设备相关的参数,并给出了了若干用于查询参数的函数. ● 代码(已合并) #include <stdio.h> #include "cuda_runtime ...
《GPU高性能编程CUDA实战》第九章原子性
▶ 本章介绍了原子操作,给出了基于原子操作的直方图计算的例子. ● 章节代码 #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" ...
《GPU高性能编程CUDA实战》附录二散列表
▶ 使用CPU和GPU分别实现散列表 ● CPU方法 #include <stdio.h> #include <time.h> #include "cuda_runt ...

随机推荐

rm: 无法删除"xxxx.dir": 是一个目录
rm命令 -f:在删除过程中不给任何指示,直接删除. -r:将参数中列出的全部目录和子目录都递归地删除. -i:与-f选项相反,交互式删除,在删除每个文件时都给出提示. 删除文件可以直接使用rm命令, ...
hdu 5310（贪心）
题意:要买n个纪念品,单价p元,有团购价 m个q元,问怎样买钱最少这个是BC周年庆第一题,水题昂,小学数学题,就是看n个纪念品单买.总体买团购然后零头买单价的.全部买团购价的多买也无所谓的,然后直接 ...
【java规则引擎】《Drools7.0.0.Final规则引擎教程》第4章 4.3 日历
日历日历可以单独应用于规则中,也可以和timer结合使用在规则中使用.通过属性calendars来定义日历.如果是多个日历,则不同日历之间用逗号进行分割. 在Drools中,日历的概念只是将日历属性 ...
signal信号
1.signal信号调试 http://hongjiang.info/shell-script-background-process-ignore-sigint/
虚拟机中的CentOS 7设置固定IP连接最理想的配置
说明:在网上搜了好多文章都是大同小异,都没有完全解决我想要的固定IP后要达到的如下效果, 1.笔记本主机IP为设置自动获取,不管什么情况下,不受虚拟机影响,只要连接外网就可以正常上网: 2.只要笔记本 ...
FastAdmin 如何用 composer bower 安装
FastAdmin 如何安装 composer bower 众所周知的原因,compower bower 安装并不怎么稳定. 刚开始安装时还有侥幸,用软件安装里的设置端口代理,composer 倒是可 ...
greasemonkey修改网页内指定函数
greasemonkey replace function? 方法1:编写GM代码 alert("hello2"); var mydiv =document.getElementB ...
netty答题
1,介绍一下netty netty封装了Java原生的nio,是一个异步和数据驱动的网络编程框架, 与tcp: netty -> Java Runtime Socket (io.nio.nio2 ...
php curl上传文件$_FILES为空问题
php使用curl上传文件,代码如下: 发送的代码(完全是官方的示例) <?php /* http://localhost/upload.php:print_r($_POST);print_r( ...
JS给HTML5页面<Select></Select>绑定选中项
获取选中值: function setApprovalPersonName() { var name = $("#approvalPersion").find("opti ...

《GPU高性能编程CUDA实战》第十一章 多GPU系统的CUDA C

《GPU高性能编程CUDA实战》第十一章 多GPU系统的CUDA C的更多相关文章

随机推荐

热门专题

《GPU高性能编程CUDA实战》第十一章多GPU系统的CUDA C

《GPU高性能编程CUDA实战》第十一章多GPU系统的CUDA C的更多相关文章