• 基于c/c++的编程方法
• 支持异构编程的扩展方法
• 简单明了的apis，能够轻松的管理存储系统
  cuda支持的编程语言：c/c++/python/fortran/java…

1、CUDA并行计算基础

• 异构计算
• CUDA 安装
• CUDA 程序的编写
• CUDA 程序编译
• 利用NVProf查看程序执行情况

gpu不是单独的在计算机中完成任务，而是通过协助cpu和整个系统完成计算机任务，把一部分代码和更多的计算任务放到gpu上处理，逻辑控制、变量处理以及数据预处理等等放在cpu上处理。

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host 指的是cpu和内存
device 指的是gpu和显存
nvidia-smi 查看当前gpu的运行状态

2、第一个cuda程序

系统中安装了cuda但是执行nvcc找不到命令。
添加环境变量。
vim ~/.bashrc
加入环境变量

export PATH="/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

source ~/.bashrc

再次执行nvcc -V结果如下。

2.1 helloword

nvcc也可以支持纯c的代码，所以先写一个helloword的代码进行，使用nvcc进行编译！
cuda程序的编译器驱动nvcc支持编译纯粹的c++代码，一个标准的CUDA程序中既有C++代码也有不属于C++的cuda代码。cuda程序的编译器驱动nvcc在编译一个cuda程序时，会将纯粹的c++代码交给c++的编译器，他自己负责编译剩下的部分（cuda）代码。
创建hell.cu文件，cuda的代码需要以cu为后缀结尾。

#includeint main()
{printf("helloword\n");
        return 0;
}
~      

nvcc hell.cu
./a.out
运行结果如下。

2.2 核函数

cuda 中的核函数与c++中的函数是类似的，cuda的核函数必须被限定词__global__修饰,核函数的返回类型必须是空类型，即void.

#include__global__ void hello_from_gpu()
{printf("hello word from the gpu!\n");
}

int main()
{hello_from_gpu<<<1,1>>>();
   cudaDeviceSynchronize();
   printf("helloword\n");
   return 0;
}
~     

运行结果如下。

在核函数的调用格式上与普通C++的调用不同，调用核函数的函数名和（）之间有一对三括号，里面有逗号隔开的两个数字。因为一个GPU中有很多计算核心，可以支持很多个线程。主机在调用一个核函数时，必须指明需要在设备中指派多少个线程，否则设备不知道怎么工作。三括号里面的数就是用来指明核函数中的线程数以及排列情况的。核函数中的线程常组织为若干线程块（thread block）。
三括号中的第一个数时线程块的个数，第二个数可以看作每个线程中的线程数。一个核函数的全部线程块构成一个网格，而线程块的个数记为网格大小，每个线程块中含有同样数目的线程，该数目称为线程块大小。所以核函数中的总的线程就等与网格大小乘以线程块大小，即<<<网格大小，线程块大小 >>>
核函数中的printf函数的使用方法和C++库中的printf函数的使用方法基本上是一样的，而在核函数中使用printf函数时也需要包含头文件,核函数中不支持C++的iostream。
cudaDeviceSynchronize();这条语句调用了CUDA运行时的API函数，去掉这个函数就打印不出字符了。因为cuda调用输出函数时，输出流是先放在缓存区的，而这个缓存区不会核会自动刷新，只有程序遇到某种同步操作时缓存区才会刷新。这个函数的作用就是同步主机与设备，所以能够促进缓存区刷新。

3、cuda中的线程组织 3.1 使用多个线程的核函数

核函数中允许指派很多线程，一个GPU往往有几千个计算核心，而总的线程数必须至少等与计算核心数时才有可能充分利用GPU的全部计算资源。实际上，总的线程数大于计算核心数时才能更充分地利用GPU中的计算资源，因为这会让计算和内存访问之间及不同的计算之间合理地重叠，从而减小计算核心空闲的时间。
使用网格数为2，线程块大小为4的计算核心，所以总的线程数就是2x4=8，所以核函数的调用将指派8个线程完成。
核函数中的代码的执行方式是“单指令-多线程”，即每一个线程都执行同一指令的内容。

#include__global__ void hello_from_gpu()
{printf("hello word from the gpu!\n");
}

int main()
{hello_from_gpu<<<2,4>>>();
   cudaDeviceSynchronize();
   printf("helloword\n");
   return 0;
}

运行结果如下。

3.2 线程索引的使用

一个核函数可以指派多个线程，而这些线程的组织结构是由执行配置（<<<网格大小，线程块大小 >>>）来决定的，这是的网格大小和线程块大小一般来说是一个结构体类型的变量，也可以是一个普通的整形变量。

一个核函数允许指派的线程数是巨大的，能够满足几乎所有应用程序的要求。但是一个核函数中虽然可以指派如此巨大数目的线程数，但在执行时能够同时活跃（不活跃的线程处于等待状态）的线程数是由硬件（主要是CUDA核心数）和软件（核函数的函数体）决定的。
每个线程在核函数中都有一个唯一的身份标识。由于我们在三括号中使用了两个参数制定了线程的数目，所以线程的身份可以由两个参数确定。在程序内部，程序是知道执行配置参数grid_size和block_size的值的，这两个值分别保存在内建变量（built-in vari-
able）中。
gridDim.x ：该变量的数值等与执行配置中变量grid_size的数值。
blockDim.x: 该变量的数值等与执行配置中变量block_size的数值。
在核函数中预定义了如下标识线程的内建变量：
blockIdx.x :该变量指定一个线程在一个网格中的线程块指标。其取值范围是从0到gridDim.x-1
threadIdx.x：该变量指定一个线程在一个线程块中的线程指标，其取值范围是从0到blockDim.x-1
代码如下。

#include__global__ void hello_from_gpu()
{const int bid = blockIdx.x;
   const int tid = threadIdx.x;
   printf("hello word from block %d and thread %d\n",bid,tid);
}
int main()
{hello_from_gpu<<<2,4>>>();
   cudaDeviceSynchronize(); 
   printf("helloword\n");
   return 0;
}

有时候线程块的顺序会发生改变，有时候是第1个先执行有时候是第0个先执行，这说明了cuda程序执行时每个线程块的计算都是相互独立的，不管完成计算的次序如何，每个线程块中间的每个线程都进行一次计算。

3.3 cuda多维网格

上述四个内建变量都使用了C++中的结构体或者类的成员变量的语法，其中blockIdx和threadIdx是类型为uint3的变量，该类型是一个结构体，具有x,y,z三个成员变量。所以blockIdx只是三个成员中的一个，threadIdx也有xyz三个成员变量。结构体uint3在头文件vector_types.h中定义有。
同样的gridDim和blockDim是dim3类型的变量。也有xyz三个成员变量。
在前面三括号内的网格大小和线程块大小都是通过一维表示，可以通过dim3定义多维网格和线程块，通过C++的构造函数的方法实现。di3 grid_size(Gx.Gy,Gz);
如果第三个维度是1，可以省去不写。
多维的网格和线程块本质上还是一维的，就像多维数组本质上也是一维数组一样。一个多维线程指标threadIdx.x、threadIdx.y、threadIdx.z对应的一维指标为。

int tid = threadIdx.z * blockDim.x * blockDim.y +threadIdx.y * blockDim.x + threadIdx.x;
也就是说，x维度是最内层的变化最快的，而z维度是最外层的变化最满的。

代码如下。

#include__global__ void hello_from_gpu()
{const int bid = blockIdx.x;
   const int tid = threadIdx.x;
   const int yid = threadIdx.y;
   printf("hello word from block %d and thread (%d,%d)\n",bid,tid,yid);
}
int main()
{const dim3 block_size(2,4);
   hello_from_gpu<<<1,block_size>>>();
   cudaDeviceSynchronize();
   printf("helloword\n");
   return 0;
}

因为线程块的大小是2*4，所以在核函数中，blockDim.x的值为2，blokcDim.y值是4，threadIdx.x的取值是0到1，threadIdx.y的取值是0到3。
从结果可以看到。x维度是变量最快的是最内层的，是因为结果中，前两行的x层发生了0-1的转变，但是y层依然表示0。

3.3 网格与线程块大小的限制

cuda中对能够定义的网格大小和线程块大小做了限制，一个线程块最多只能有1024个线程。

4 cuda中的头文件

cuda有自己的头文件，但是在使用nvcc编译器驱动.cu文件时，将自动包含必要的cuda头文件，如个和。因为包含了,所以在使用nvcc编译的cuda程序也不需要包含stdlib头文件。

5 nvcc编译cuda程序

cuda的编译器驱动nvcc会先将全部源代码分离为主机代码和设备代码。设备代码完全支持C++语法，但设备代码只部分地支持C++。nvcc先将设备代码编译为PTX伪汇编代码，再将PTX代码编译为二进制的文件cubin目标代码。在将源代码编译为PTX代码时，需要用选项-arch=compute_XY指定一个虚拟架构的计算能力，用以确定代码中共能够使用的cuda功能。在将PTX代码编译为cubin代码时，需要用选项-code=sm_ZW指定一个真实架构的计算能力，用以确定可执行文件能够使用的GPU。真实架构的计算能力必须等与或者大于虚拟架构的计算能力。

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当前标题：cuda编程（一）基础-创新互联
文章转载：http://kswjz.com/article/dcpopp.html