[GPU] CUDA for Deep Learning, why?

又是一枚祖国的骚年，阅览做做笔记：http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html

这里只是一些基础知识。帮助理解DL tool的实现。

最新补充：我需要一台DIY的Deep learning workstation.

“这也是深度学习带来的一个全新领域，它要求研究者不仅要理论强，建模强，程序设计能力也要过硬，不能纸上谈兵。”

• CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起。
• 随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVidia推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。
• 目前只有G80、G92、G94、G96、GT200、GF100、GF110、GK100、GK104、GK107平台（即GeForce 8~Gecorce GTX780Ti）的NVidia显卡才能使用CUDA，工具集的核心是一个C语言编译器。G80中拥有128个单独的ALU(Arithmetic Logic Unit,算术逻辑单元)，因此非常适合并行计算，而且数值计算的速度远远优于CPU。

 

Tesla GPU

Ref: http://bbs.gpuworld.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=199
A. GeForce系列GPU追求“速度”，并不会对“数据正确性”进行“再确认”，因为“显示”就算有1%~2%的错误，也无伤大雅，反正刷屏速度60Hz，肉眼也分辨不出，错就错了也无所谓
B. 但对于“运算”需求，是容不得丝毫错误的，必须达到99.999999999....%正确率的，就有非常高的要求，这也是Tesla GPU必须采用ECC显存，以确保运算正确率的原因，导致价格比GeForce高出很多。

如果，你对“数据正确性”要求不高，那 GeForce 卡绝对会让你很开心。但如果你的计算结果容不下一点点错误，那还是得咬着牙选择 Tesla 专业卡，否则你还要花更多成本去面对难以预期的风险。

最后的caffe性能对比，自觉脑补。

OpenCL

OpenCL（全称Open Computing Language，开放运算语言）是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准，也是一个统一的编程环境，便于软件开发人员为高性能计算服务器、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码，而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器，在游戏、娱乐、科研、医疗等各种领域都有广阔的发展前景。

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CUDA到底是个什么？

为了泛型编程(C、C++、Fortran多语言）、以及榨取更多的计算力，NVIDIA对OpenCL进行的改装，贴合自己的GPU硬件架构，量身定做出CUDA。

较游戏程序员不同，CUDA程序员主要工作，就是把握硬件架构，在算法理论时间复杂度下，将算法串行执行体系，改组为并行执行体系。（能并行的并行化）

NVIDIA为它在不同成长阶段卖出的产品，规定了计算能力体系：

1. 1. 计算能力1.0是跑CUDA的最低条件，这一时期的代表作是8800GT家族。
2. 2. Fermi架构的计算能力是2.0,
3. 3. Kepler是3.0，
4. 4. Maxwell是4.0。

GPU会按照负载均衡的原则，将任务平均分至各个SM阵列 <---- Stream Multiprocessors（流多处理器），民间多译为SM计算阵列

对于每个SM阵列，就调度它手下那一伙CUDA核心干活。流处理器（SP）改名为"CUDA核心"。

2.

由于每个SM阵列的CUDA核心有限，NVIDIA规定，Fermi架构，每个SM最多并行执行1024个线程。

当然，实际任务中，每个SM会分到几百万个线程，这时候，就只能小部分并行，然后再串行了。

• Fermi 1.0架构，官方设计是16组SM，512SP，然而旗舰GTX480最后只弄出了15组，480SP，顺次阉割出GTX470、GTX460。
• Fermi 2.0架构，旗舰GTX580，总算达到设计图要求，达到了16组，512SP，顺次阉割出了GTX570，GTX560。

3.

Kepler架构最大变化在于， 对每个SM阵列，将SP数量扩大到6倍，达到192SP。谓之曰SMX阵列。

每个SMX阵列，包含192个CUDA核心，单次并行吞吐量是2048个线程。

• Kepler 1.0架构，官方设计是15组SM，2880SP，然而旗舰GTX580最后只弄出了8组，1536SP，顺次阉割出GTX570、GTX560。
• Kepler 2.0架构，旗舰GTX680，总算达到设计图要求，达到了15组，2880SP，顺次阉割出了GTX670，GTX660。

特别版，GTX Titan Z，直接把两块GK110并在一起，合出了30组，5760SP，同时支持双精度浮点计算。

其阉割掉双精度之后，就是GTX690。

　　

值得一提的是，GTX游戏卡直接把双精度阉割掉了，因为只有Tesla做科学计算的时候，才会用双精度浮点运算。

4.

Maxwell架构是老黄的无奈之举。因为台积电把20nm工艺让给了ARM系（Apple和高通）。

还是基于28nm的Maxwell，继续在SM上大刀阔斧闹改革，将192SP降低为128SP，谓之曰SMM阵列。

Maxwell 最新架构，官方设计是16组SM，2048SP，为旗舰GTX980，顺次阉割出GTX970，GTX960。

特别版，GTX TitanX，24组SM，3072SP，较之TitanZ，阉掉了双精度浮点数支持。

TitanX是老黄在GTC 2015向DL界主推的一块民用卡，因为DL无需高精度浮点，用Tesla太奢侈。

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
int main()
{
    int deviceCount;
    cudaGetDeviceCount(&deviceCount);
    int dev;
    for (dev = ; dev < deviceCount; dev++)
    {
        cudaDeviceProp deviceProp;
        cudaGetDeviceProperties(&deviceProp, dev);
        if (dev == )
        {
            if (/*deviceProp.major==9999 && */deviceProp.minor = &&deviceProp.major==)
                printf("\n");

        }
        printf("\nDevice%d:\"%s\"\n", dev, deviceProp.name);
        printf("Total amount of global memory                   %u bytes\n", deviceProp.totalGlobalMem);
        printf("Number of mltiprocessors                        %d\n", deviceProp.multiProcessorCount);
        printf("Total amount of constant memory:                %u bytes\n", deviceProp.totalConstMem);
        printf("Total amount of shared memory per block         %u bytes\n", deviceProp.sharedMemPerBlock);
        printf("Total number of registers available per block:  %d\n", deviceProp.regsPerBlock);
        printf("Warp size                                       %d\n", deviceProp.warpSize);
        printf("Maximum number of threada per block:            %d\n", deviceProp.maxThreadsPerBlock);
        printf("Maximum sizes of each dimension of a block:     %d x %d x %d\n", deviceProp.maxThreadsDim[],
            deviceProp.maxThreadsDim[],
            deviceProp.maxThreadsDim[]);
        printf("Maximum size of each dimension of a grid:       %d x %d x %d\n", deviceProp.maxGridSize[], deviceProp.maxGridSize[], deviceProp.maxGridSize[]);
        printf("Maximum memory pitch :                          %u bytes\n", deviceProp.memPitch);
        printf("Texture alignmemt                               %u bytes\n", deviceProp.texturePitchAlignment);
        printf("Clock rate                                      %.2f GHz\n", deviceProp.clockRate*1e-6f);
    }
    printf("\nTest PASSED\n");
    getchar();
}

Comment:

deviceProp.name为GPU名字，如果没有GPU则会输出 Device Emulation 
deviceProp.totalGlobalMem返回的是全局储存器的大小，对大数据或一些大模型计算时显存大小必须大于数据大小，如图返回的是2GB的存储大小， 
deviceProp.multiProcessorCount返回的是设备中流多处理器(SM)的个数，流处理器（SP）的个数SM数×每个SM包含的SP数，其中帕斯卡为每个SM，64个SP，麦克斯韦为128个，开普勒为192个，费米为32个， 
deviceProp.totalConstMem返回的是常数储存器的大小，如同为64kB 
deviceProp.sharedMemPerBlock返回共享储存器的大小，共享存储器速度比全局储存器快， 
deviceProp.regsPerBlock返回寄存器的数目； 
deviceProp.warpSize返回线程束中线程多少； 
deviceProp.maxThreadsPerBlock返回一个block中最多可以有的线程数； 
deviceProp.maxThreadsDim[]返回block内3维度中各维度的最大值 
deviceProp.maxGridSize[]返回Grid内三维度中各维度的最大值； 
deviceProp.memPitch返回对显存访问时对齐时的pitch的最大值； 
deviceProp.texturePitchAlignment返回对纹理单元访问时对其参数的最大值； 
deviceProp.clockRate返回显存的频率；

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附另一个可能是不错的链接，关于cuda programming：http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12833235

只看一些基础概念：

2.1 线程网格(Grid)、线程块（Block)、线程(Thread)、线程束（Warp)

2.1.1 内核函数

内核函数是并行计算中最基本的单元函数，其特点是：

统一的处理逻辑代码，分布并行掌控不同区域的数据，以此达到多区域数据联动并行执行。

NVIDIA为了CPU在逻辑上能调度GPU计算的函数，规定了统一的格式。

以__global__限定符为始，声明：__global__ void helloworld()。

__global__意思为，GPU执行，CPU调用

调用时，需要分配  <<<线程块，块内线程数>>>。

如执行helloword，使用1个线程块，块内使用256个线程，则

helloworld<<<,>>>

2.1.2 线程网格(Grid)

线程网格在编程时并不存在，它只是抽象上的并行网格体系。

不同种类的内核函数，每种内核函数调度数个的线程块，这数个线程块逻辑上被判为一个Grid。

2.1.3 线程块(Block)

线程块是一个3D结构，强调3D坐标系时，需要以dim3类型声明三维大小。

dim3是个结构体, 成员x、y、z，代表方向轴尺度。

如helloworld<<<dim3(1,1,1), 256>>>。

当然，大部分操作基本使用的是1D坐标系，线程块默认全部扩展到X轴上。

一般写成helloworld<<<1,256>>>。

通常在内核函数内，需要获取线程块编号，以便对数据集的不同区域处理，四大重要属性：

☻dim3 gridDim(不是指有多少Grid，而是指一个Grid有多少Block)

☻dim3 blockDim(不是指有多少Block，而是指一个Block有多少Thread)

☻dim3 blockIdx

☻dim3 threadIdx

对于1D坐标系，有int tid= (blockDim.x*blockIdx.x) + threadIdx.x;

tid指明当前线程的编号，是内核函数里最基本的控制变量。

int step=(blockDim.x * gridDim.x);

由于CUDA限制每个Block的线程数(2.0以上通常使用1024，以下通常使用512）

所以在常规元素分解模型中，通常把每个Block的线程数设置为常量(固定不动)

这时，有两个策略：

① 其一，不固定Block：

这种方法最为常用，由于CUDA对每个任务而言，对Block数量的限制很松，

如图：

这时候，可以采取为每个线程分配一个元素的方法，用

BLOCKS=(N+THREADS−1)/THREADSBLOCKS=(N+THREADS−1)/THREADS

算出一个动态的Block数量的需求，这时候，for(i=tid;i<N;i+=step)等效于for(i=tid;i<N;i+=1)

因为这个循环根本不会执行第二次。

① 其二，固定Block数量：

这时，这时候，为了跑完全部的N个元素，有些Thread会启动人工循环。

i+=step会将元素坐标继续跳转，因为N必然大于step，你不能用+1来取剩余的元素吧？

这两种方法本质上是等效的，由于在物理执行时，同时并行线程最多大概是3072，

几百万、甚至几千万的Block会被CUDA扔到等待队列里，由CUDA自己安排自动循环，

有时甚至比你的人工循环更高效，所以，通常用①的方法，为了保持写法一致，step也会作为默认跳转量。

2.1.4 线程(Thread)

CUDA逻辑体系里最基本的执行单位，等效于CPU的线程。

内核函数一旦被指明了线程块大小，线程大小后，每个线程就分配到了一个内核函数的副本。

区别这些的线程的唯一方法就是线程编号tid，通过tid，让不同线程窥视数据集的不同部分。

用相同的逻辑代码，执行数据空间的不同子集。

2.1.5 线程束(Warp)

线程束对用户透明，它是NVIDIA强行规定的。目前显卡都固定为32。

逻辑上，线程束将32个线程编为一组。

一般微机系统，如8086，它的访存模式是串行的。每一个总线周期，吞一个字节进来。

NVIDIA的GPU在一个总线周期内，能够最大吞32*4=128字节。

前提是当个线程束内的线程，逐序访问显存，这特别需要设计数据存储形式。

使用线程束的目的是掩盖单个总线周期过长的问题，通常要跑500~600个T周期。

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一般来说，一个CUDA程序必然少不了以下三步：

☻cudaMalloc：创建新的动态显存堆

☻cudaMemcpy：将主机(Host)内存复制到设备(Device)显存

☻显存处理完之后，cudaMemcpy：设备(Device)显存复制回主机(Host)内存，释放显存cudaFree

其中第三步最容易遗忘。要知道，CPU最后是无法使用显存中的数据的。

一个例子：

/* GPU版HelloWorld，主要目的是演示CUDA基本程序框架：
 *☻ 将HelloWorld复制进显存
 *☻ 让GPU完成strcpy函数
 *☻ 将显存中的HelloWorld转回内存，并且打印
 */

/****kernel.cu****/
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
__global__ void cudaStrcpy(char *des, char *src)  /*内核函数*/
{
    while ((*src) != '\0') *des++ = *src++;
    *des = '\0';
}

/****gpu_helloworld.cu****/
#include "device.cu"
#include "kernel.cu"
#include "cstring"
void helloworld(char *str1, char *str2)
{
    InitCUDA();
    char *dev_str1=, *dev_str2=;
    int size = strlen(str1) + ;
    cudaMalloc((void**)&dev_str1, size);   /*cuda系函数必须放在cu文件里*/
    cudaMalloc((void**)&dev_str2, size);
    cudaMemcpy(dev_str1, str1, size,cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaStrcpy<<<,>>>(dev_str2, dev_str1); /*单线程块、单线程*/
    cudaMemcpy(str2, dev_str1, size, cudaMemcpyDeviceToHost);
}

/****main.cpp****/
#include "cstdio"
#include "cstring"
extern void helloworld(char *str1, char *str2);
int main()
{
    char src[] = "HelloWorld with CUDA";
    char *des = new char[strlen(src)+];
    helloworld(src, des);
    printf("%s\n", des);
}

另一个例子：

/* 向量加法是CUDA 7.0在VS中提供的样例模板，演示了并行算法的经典trick：循环消除。
 *利用单个线程块中，多个线程并发执行，来消除循环。
 *时间复杂度估计，不能简单从O(n)迁移到O(1)，因为GPU同时并行量存在限制。
 *即便是Kepler架构中拥有192SP的SM阵列，理论同时并行量也不过是2048。
 */

/****kernel.cu****/
__global__ void kernel_plus(int *a, int *b, int *c)
{
    int x = threadIdx.x;
    c[x] = a[x] + b[x];
}

/****gpu_vectoradd.cu****/
void vectorAdd(int *a, int *b, int *c,int size)
{
    if (!InitCUDA()) return;
    int *dev_a = , *dev_b = , *dev_c = ;
    cudaMalloc((void**)&dev_a, size*sizeof(int));
    cudaMalloc((void**)&dev_b, size*sizeof(int));
    cudaMalloc((void**)&dev_c, size*sizeof(int));
    cudaMemcpy(dev_a, a, size*sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(dev_b, b, size*sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    kernel_plus << <, size >> >(dev_a, dev_b, dev_c);
    cudaMemcpy(c, dev_c, size*sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
}

/****main.cpp****/
extern void vectorAdd(int *a, int *b, int *c, int size);
int main()
{
    int a[] = { , , , ,  }, b[] = { , , , ,  }, c[] = {  };
    vectorAdd(a, b, c,);
    printf("{1,2,3,4,5} + {10,20,30,40,50} = {%d,%d,%d,%d,%d}\n",
        c[], c[], c[], c[], c[]);
}

---

Ref: http://blog.csdn.net/qiexingqieying/article/details/51734347

首先对这些框架进行总览。

库名称	开发语言	速度	灵活性	文档	适合模型	平台	上手难易
Caffe	c++/cuda	快	一般	全面	CNN	所有系统	中等
TensorFlow	c++/cuda/Python	中等	好	中等	CNN/RNN	Linux, OSX	难
MXNet	c++/cuda	快	好	全面	CNN	所有系统	中等
Torch	c/lua/cuda	快	好	全面	CNN/RNN	Linux, OSX	中等
Theano	python/c++/cuda	中等	好	中等	CNN/RNN	Linux, OSX	易

接下来将对这些框架进行分别介绍。

Caffe

第一个主流的工业级深度学习工具。

它开始于2013年底,由UC Berkely的Yangqing Jia老师编写和维护的具有出色的卷积神经网络实现。在计算机视觉领域Caffe依然是最流行的工具包。

它有很多扩展，但是由于一些遗留的架构问题，不够灵活且对递归网络和语言建模的支持很差。

 

TensorFlow

Google开源的其第二代深度学习技术——被使用在Google搜索、图像识别以及邮箱的深度学习框架。

是一个理想的RNN（递归神经网络）API和实现，TensorFlow使用了向量运算的符号图方法，使得新网络的指定变得相当容易，支持快速开发。

缺点是速度慢，内存占用较大。（比如相对于Torch）

 

MXNet

是李沐和陈天奇等各路英雄豪杰打造的开源深度学习框架，是分布式机器学习通用工具包DMLC 的重要组成部分。

它注重灵活性和效率，文档也非常的详细，同时强调提高内存使用的效率，甚至能在智能手机上运行诸如图像识别等任务。

 

Torch

Facebook力推的深度学习框架，主要开发语言是C和Lua。

有较好的灵活性和速度。

它实现并且优化了基本的计算单元，使用者可以很简单地在此基础上实现自己的算法，不用浪费精力在计算优化上面。核心的计算单元使用C或者cuda做了很好的优化。在此基础之上，使用lua构建了常见的模型。

缺点是接口为lua语言，需要一点时间来学习。

 

Theano

2008年诞生于蒙特利尔理工学院，主要开发语言是Python。

Theano派生出了大量深度学习Python软件包，最著名的包括Blocks和Keras。

Theano的最大特点是非常的灵活，适合做学术研究的实验，且对递归网络和语言建模有较好的支持，缺点是速度较慢。

 

Finally, 到此位置，应该对DL TOOL有了一定的理解。

 

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我需要一台DIY的Deep Learning Workstation.

Goto: [GPU] DIY for Deep Learning Workstation