CUDA C Programming Guide 在线教程学习笔记 Part 7
▶ 可缓存只读操作(Read-Only Data Cache Load Function),定义在 sm_32_intrinsics.hpp 中。从地址 adress 读取类型为 T 的函数返回,T 可以是 char,short,int,long longunsigned char,unsigned short,unsigned int,unsigned long long,int2,int4,uint2,uint4,float,float2,float4,doubledouble2 。
- T __ldg(const T* address)
▶ 原子操作
● 原子操作只能在设备代码上使用。一台设备上的原子操作仅对该设备的内存体现原子性,跨设备原子操作(一台GPU对另一台GPU,或一台GPU对CPU)被视为普通读写操作。
● cc6.x引入限定范围的原子操作,如 atomicAdd_system() 限定原子操作对系统中主机和所有设备有效,atmoicAdd_block() 限定原子操作只对该线程块内所有线程有效等。代码举例:
- __global__ void mykernel(int *addr)
- {
- atomicAdd_system(addr, );// GPU端全局原子加法
- }
- void foo()
- {
- int *addr;
- cudaMallocManaged(&addr, );
- *addr = ;
- mykernel << <... >> >(addr);
- __sync_fetch_and_add(addr, );// CPU端全局原子加法
- }
● 所有原子操作均可以通过函数 atomicCAS() 来实现。代码举例(在 cc6.x 以下的系统中实现双精度原子加法):
- __device__ double atomicAdd(double* address, double val)
- {
- unsigned long long int *address_as_ull = (unsigned long long int*)address;
- unsigned long long int old = *address_as_ull;
- unsigned long long int assumed;
- do
- {
- assumed = old;
- old = atomicCAS(address_as_ull, assumed, __double_as_longlong(val + __longlong_as_double(assumed)));
- // 将数据转化为 long long 来计算加法,防止 NaN 的比较和交换(NaN != NaN)
- } while (assumed != old);
- return __longlong_as_double(old);
- }
● 原子操作,定义于 device_atomic_functions.h 。
- // 原子加法, address 的值加上 val,返回 address 旧值
- int atomicAdd(int* address, int val);
- unsigned int atomicAdd(unsigned int* address, unsigned int val);
- unsigned long long int atomicAdd(unsigned long long int* address, unsigned long long int val);
- float atomicAdd(float* address, float val);
- double atomicAdd(double* address, double val);
- // 原子减法, address 的值减去 val,返回 address 旧值
- int atomicSub(int* address, int val);
- unsigned int atomicSub(unsigned int* address, unsigned int val);
- // 原子赋值, adress 赋值 val,返回 adress 旧值
- int atomicExch(int* address, int val);
- unsigned int atomicExch(unsigned int* address, unsigned int val);
- unsigned long long int atomicExch(unsigned long long int* address, unsigned long long int val);
- float atomicExch(float* address, float val);
- // 原子 min, address 赋值 min(*address, val),返回 adress 旧值
- int atomicMin(int* address, int val);
- unsigned int atomicMin(unsigned int* address, unsigned int val);
- unsigned long long int atomicMin(unsigned long long int* address, unsigned long long int val);
- // 原子 max, address 赋值 max(*address, val),返回 adress 旧值
- int atomicMax(int* address, int val);
- unsigned int atomicMax(unsigned int* address, unsigned int val);
- unsigned long long int atomicMax(unsigned long long int* address, unsigned long long int val);
- // 原子自增, address 赋值 ((*address >= val) ? 0 : (*address + 1)),返回 adress 旧值
- unsigned int atomicInc(unsigned int* address,unsigned int val);
- // 原子自减, address 赋值 (((*address == 0) | (*address > val)) ? val : (*address - 1)),返回 adress 旧值
- unsigned int atomicDec(unsigned int* address, unsigned int val);
- // 原子交换,address 赋值 (*address == compare ? val : *address),返回 adress 旧值
- int atomicCAS(int* address, int compare, int val);
- unsigned int atomicCAS(unsigned int* address, unsigned int compare, unsigned int val);
- unsigned long long int atomicCAS(unsigned long long int* address, unsigned long long int compare, unsigned long long int val);
- // 原子按位与,address 赋值 (*address & val ),返回 adress 旧值
- int atomicAnd(int* address, int val);
- unsigned int atomicAnd(unsigned int* address, unsigned int val);
- unsigned long long int atomicAnd(unsigned long long int* address, unsigned long long int val);
- // 原子按位或,address 赋值 (*address | val ),返回 adress 旧值
- int atomicOr(int* address, int val);
- unsigned int atomicOr(unsigned int* address, unsigned int val);
- unsigned long long int atomicOr(unsigned long long int* address, unsigned long long int val);
- // 原子按位异或,address 赋值 (*address ^ val ),返回 adress 旧值
- int atomicXor(int* address, int val);
- unsigned int atomicXor(unsigned int* address, unsigned int val);
- unsigned long long int atomicXor(unsigned long long int* address, unsigned long long int val);
▶ 线程束表决函数(Warp Vote Functions)见 part 8
▶ 线程束匹配函数(Warp Match Functions)见 part 8
▶ 线程束交织函数(Warp Shuffle Functions)见 part 8
▶ 线程束矩阵函数 Warp matrix functions [PREVIEW FEATURE](略过)
▶ B.17. Profiler Counter Function(略过)
- //device_functions.h
- #define __prof_trigger(X) asm __volatile__ ("pmevent \t" #X ";")
▶ 警告函数 Assertion
● 代码举例在 Samples中,http://www.cnblogs.com/cuancuancuanhao/p/7775244.html 。
● 设备代码中触发 assert() 后,当主机中调用同步函数 cudaDeviceSynchronize(),cudaStreamSynchronize(),cudaEventSynchronize() 时将向 stderr 中写入错误信息,格式为:
- <filename>:<line number>:<function>:block: [blockId.x,blockId.x,blockIdx.z], thread: [threadIdx.x,threadIdx.y,threadIdx.z] Assertion `<expression>` failed.
● 设备代码中触发 assert() 后,主机调用该设备的任何调用都会返回 cudaErrorAssert(罢工),除非使用 cudaDeviceReset() 重新初始化该设备。
● 可以在预处理代码 #include assert.h 之前定义 #define NDUG 来使所有函数 assert() 无效化,减少该函数对性能造成的损失。
● 建议:在 assert() 的条件和内部不要使用会改变变量的值的操作,防止禁用 assert() 前后对结果的影响。
▶ 格式化输出函数 printf()
● 设备代码中的 printf() 返回输出的参数个数(不同于 C 中返回打印的字符数),上限32个。无参数时返回 0,输出表达式为 NULL 时返回 -1,内部错误返回 -2 。
● 设备代码中的 printf() 不会自己检查错误,而是交给主机完成最终的格式化和输出(注意格式兼容性问题)。
● 设备中 printf() 使用的缓冲区市固定大小的环形,若一次需要输出的内容太多有可能在缓冲区刷新之前就发生覆盖。以下过程可以刷新缓冲区:
■ 调用设备函数 <<< >>> 或 cuLaunchKernel()(调用前一定隐式刷新,如果环境变量 CUDA_LAUNCH_BLOCKING == 1,则调用后再次隐式刷新)
■ 使用同步函数 cudaDeviceSynchronize(),cuCtxSynchronize(),cudaStreamSynchronize(),cuStreamSynchronize(),cudaEventSynchronize(),cuEventSynchronize()
■ 使用内存拷贝函数 cudaMemcpy*(),cuMemcpy*()
■ 使用模块读取函数 cuModuleLoad(),cuModuleUnload()
■ 使用销毁上下文函数 cudaDeviceReset(),cuCtxDestroy()
■ 执行回调函数 cudaStreamAddCallback(),cuStreamAddCallback()
● 设备中 printf() 在程序退出时不会自动刷新,需要显式的调用 cudaDeviceReset(),cuCtxDestroy() 来强制刷新
● 设备中 printf() 使用共享数据结构,可能会改变线程时间的执行时间和顺序。
● 调整设备参数的函数。
- // driver_types.h
- enum __device_builtin__ cudaLimit
- {
- cudaLimitStackSize = 0x00, // 栈尺寸
- cudaLimitPrintfFifoSize = 0x01, // printf/fprintf 缓冲区尺寸
- cudaLimitMallocHeapSize = 0x02, // 堆内存尺寸
- cudaLimitDevRuntimeSyncDepth = 0x03, // ?运行时同步深度
- cudaLimitDevRuntimePendingLaunchCount = 0x04 // ?运行时待办调用计数
- };
- //cuda_runtime.h
- extern __host__ __cudart_builtin__ cudaError_t CUDARTAPI cudaDeviceGetLimit(size_t *pValue, enum cudaLimit limit);
- extern __host__ cudaError_t CUDARTAPI cudaDeviceSetLimit(enum cudaLimit limit, size_t value);
● 类似的在 Driver API 中的函数。
- // cuda.h
- typedef enum CUlimit_enum {
- CU_LIMIT_STACK_SIZE = 0x00, // 栈尺寸
- CU_LIMIT_PRINTF_FIFO_SIZE = 0x01, // printf/fprintf 缓冲区尺寸
- CU_LIMIT_MALLOC_HEAP_SIZE = 0x02, // 堆内存尺寸
- CU_LIMIT_DEV_RUNTIME_SYNC_DEPTH = 0x03, // ?运行时同步深度
- CU_LIMIT_DEV_RUNTIME_PENDING_LAUNCH_COUNT = 0x04, // ?运行时待办调用计数
- CU_LIMIT_MAX
- } CUlimit;
- CUresult CUDAAPI cuCtxGetLimit(size_t *pvalue, CUlimit limit);
- CUresult CUDAAPI cuCtxSetLimit(CUlimit limit, size_t value);
▶ 动态堆内存申请
● 堆内存申请失败时返回错误 CUDA_ERROR_SHARED_OBJECT_INIT_FAILED 。
● cc2.0 以上的设备,在设备代码中使用动态内存分配时,应该使用函数 malloc(),并胚胎使用 memset() 和 free() 。不能使用 cudaMalloc() 来申请(实验表明只能获得空指针)或 cudaMemset()(限定 __host__ 函数)和 cudaFree() (函数不配套)。
● 主机中使用 cudaMalloc() 仅受限于可使用的设备内存,而设备代码中中使用 malloc() 受限于设备堆内存申请上限参数 cudaLimitMallocHeapSize,可能需要在申请前临时修改(类似修改 printf() 的缓冲区)。
● 设备线程动态内存申请可以直接用 malloc();设备线程块动态内存申请可以声明一个共享内存指针,使用其中一个线程来申请相应的内存。
● 代码举例
- #include <stdio.h>
- #include <malloc.h>
- #include <cuda_runtime.h>
- #include "device_launch_parameters.h"
- __global__ void mallocTest()
- {
- size_t size = ;
- int *ptr = (int*)malloc(sizeof(int)*size);
- memset(ptr, , size);
- printf("Thread %d got pointer: %p\n", threadIdx.x, ptr);
- free(ptr);
- }
- int main()
- {
- cudaDeviceSetLimit(cudaLimitMallocHeapSize, * * );// 设定申请的堆内存上限
- mallocTest << <, >> >();
- cudaDeviceSynchronize();
- getchar();
- return ;
- }
● 输出结果:
- Thread got pointer: 0000000B017FF920
- Thread got pointer: 0000000B017F8020
- Thread got pointer: 0000000B017F7720
- Thread got pointer: 0000000B017F6F20
▶ 预编译命令 #pragma unroll 展开循环。
● #pragma unroll 命令加在循环之前。可以不另加参数,表示循环完全展开;也可以加整形常量表达式,如数字常量表达式或 const 变量。
● 代码举例
- // 完全展开
- #pragma unroll
- for (i = ; i < m; i++)
- c[i] = a[i] + b[i];
- // 不展开
- #pragma unroll 1
- for (i = ; i < m; i++)
- c[i] = a[i] + b[i];
- // 部分展开(这里展开了前 4 次迭代)
- #pragma unroll 4
- for (i = ; i < m; i++)
- c[i] = a[i] + b[i];
- // 部分展开,使用常量表达式
- const int n = ;
- #pragma unroll n
- for (i = ; i < m; i++)
- c[i] = a[i] + b[i];
▶ SIMD 视频指令
● cc3.0以上设备,汇编优化的PTX指令,同时操纵 4 个 8 bit 或 2 个 16 bit 数据。
● 指令举例:vadd2,vadd4,vsub2,vsub4,vavrg2,vavrg4,vabsdiff2,vabsdiff4,vmin2,vmin4,vmax2,vmax4,vset2,vset4
● asm() 基本语法
- asm("template-string" : "constraint"(output) : "constraint"(input)"));
● 代码举例。使用指令 vabsdiff4 计算整形 4 字节 SIMD (理解成向量)A 和 B 绝对值差的和,放入 C 中。
- asm("vabsdiff4.u32.u32.u32.add" " %0, %1, %2, %3;": "=r" (result):"r" (A), "r" (B), "r" (C));
● 其他参考资料:"Using Inline PTX Assembly in CUDA","Parallel Thread Execution ISA Version 3.0" 。
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