CUDA Samples: Long Vector Add
以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的两个非常大的向量相加操作,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 exiting return -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_long_vector_add() { const int length{ 100000000 }; std::unique_ptr<float[]> A(new float[length]); std::unique_ptr<float[]> B(new float[length]); std::unique_ptr<float[]> C1(new float[length]); std::unique_ptr<float[]> C2(new float[length]); generator_random_number(A.get(), length, -1000.f, 1000.f); generator_random_number(B.get(), length, -1000.f, 1000.f); float elapsed_time1{ 0.f }, elapsed_time2{ 0.f }; // milliseconds int ret = long_vector_add_cpu(A.get(), B.get(), C1.get(), length, &elapsed_time1); if (ret != 0) PRINT_ERROR_INFO(long_vector_add_cpu); ret = long_vector_add_gpu(A.get(), B.get(), C2.get(), length, &elapsed_time2); if (ret != 0) PRINT_ERROR_INFO(matrix_mul_gpu); int count_error{ 0 }; for (int i = 0; i < length; ++i) { if (count_error > 100) return -1; if (fabs(C1[i] - C2[i]) > EPS) { fprintf(stderr, "Result verification failed at element %d, C1: %f, C2: %f\n", i, C1[i], C2[i]); ++count_error; } } fprintf(stderr, "cpu run time: %f ms, gpu run time: %f ms\n", elapsed_time1, elapsed_time2); return 0; }
long_vector_add.cpp:
#include "funset.hpp" #include <chrono> int long_vector_add_cpu(const float* A, const float* B, float* C, int elements_num, float* elapsed_time) { auto start = std::chrono::steady_clock::now(); for (int i = 0; i < elements_num; ++i) { C[i] = 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; }
long_vector_add.cu:
#include "funset.hpp" #include <iostream> #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 long_vector_add(const float *A, const float *B, float *C, int elements_num) { /* 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; while (tid < elements_num) { C[tid] = A[tid] + B[tid]; tid += blockDim.x * gridDim.x; } } int long_vector_add_gpu(const float* A, const float* B, float* C, 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) }; size_t lengthC{ elements_num * sizeof(float) }; float *d_A{ nullptr }, *d_B{ nullptr }, *d_C{ nullptr }; // cudaMalloc: 在设备端分配内存 cudaMalloc(&d_A, lengthA); cudaMalloc(&d_B, lengthB); cudaMalloc(&d_C, lengthC); /* 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); /* <<< >>>: 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. */ long_vector_add << < 512, 512 >> >(d_A, d_B, d_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(); cudaMemcpy(C, d_C, lengthA, cudaMemcpyDeviceToHost); // cudaFree: 释放设备上由cudaMalloc函数分配的内存 cudaFree(d_A); cudaFree(d_B); cudaFree(d_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
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