CUDA相关技术介绍
一、CUDA11.1支持的显卡
CUDA11.1支持的显卡范围相比前一版本有所扩展，新增支持了包括GeForce MX330，Quadro T1000以及Tesla V100等多个型号。GPU计算能力也得到了提升，例如Turing架构及其以上的显卡支持的算力最高可以达到16.3 TFlops。
// CUDA11.1支持的显卡查询代码示例
#include <cuda_runtime.h>
#include <stdio.h>
int main() {
int deviceCount;
cudaGetDeviceCount(&deviceCount);
for (int i = 0; i < deviceCount; i++) {
cudaDeviceProp deviceProp;
cudaGetDeviceProperties(&deviceProp, i);
printf("Device name: %s\n", deviceProp.name);
printf("CUDA Compute Capability: %d.%d\n", deviceProp.major, deviceProp.minor);
printf("\n");
}
return 0;
}
二、CUDA11.8对应的PyTorch
PyTorch是一个开源的机器学习框架，能够方便地构建、训练及部署深度学习模型。CUDA11.8是PyTorch官方支持的版本，具备一些新的特性，例如对新NVIDIA A100 Tensor Core GPU的支持，以及对移动设备的优化。对于需要在PyTorch上进行GPU加速的深度学习任务，更新到CUDA11.8可以带来更好的体验。
# CUDA11.8下使用PyTorch加速代码示例
import torch
if torch.cuda.is_available():
device = torch.device("cuda")
x = torch.rand(1000000, device=device)
# 简单的矩阵相乘，CUDA11.8将会使用NVIDIA A100 Tensor Core GPU加速计算
y = torch.rand(1000000, device=device)
start = torch.cuda.Event(enable_timing=True)
end = torch.cuda.Event(enable_timing=True)
start.record()
z = torch.mm(x, y)
end.record()
torch.cuda.synchronize()
print(start.elapsed_time(end))
三、CUDA11.7对应的cuDNN
cuDNN是针对深度神经网络的加速库，提供了高效的卷积、池化等操作实现。CUDA11.7是对应的版本，它带来了一些新的功能和优化，例如针对纯卷积神经网络的kernel优化，以及对具有assymmetric padding的算法的支持等等。这些优化可以使得深度学习算法在GPU上运行的更快。
// 使用cuDNN进行卷积运算代码示例
#include <cuda_runtime.h>
#include <cudnn.h>
#include <stdio.h>
int main() {
const int n = 128, c = 256, h = 224, w = 224;
float *input_data, *conv_weight, *conv_bias;
cudaMalloc(&input_data, sizeof(float) * n * c * h * w);
cudaMalloc(&conv_weight, sizeof(float) * 64 * c * 3 * 3);
cudaMalloc(&conv_bias, sizeof(float) * 64);
cudnnHandle_t handle;
cudnnCreate(&handle);
cudnnTensorDescriptor_t inputDataDesc;
cudnnCreateTensorDescriptor(&inputDataDesc);
cudnnSetTensor4dDescriptor(inputDataDesc, CUDNN_TENSOR_NCHW, CUDNN_DATA_FLOAT, n, c, h, w);
cudnnFilterDescriptor_t convFilterDesc;
cudnnCreateFilterDescriptor(&convFilterDesc);
cudnnSetFilter4dDescriptor(convFilterDesc, CUDNN_DATA_FLOAT, CUDNN_TENSOR_NCHW, 64, c, 3, 3);
cudnnConvolutionDescriptor_t convDesc;
cudnnCreateConvolutionDescriptor(&convDesc);
cudnnSetConvolution2dDescriptor(convDesc, 1, 1, 1, 1, 2, 2, CUDNN_CONVOLUTION, CUDNN_DATA_FLOAT);
cudnnTensorDescriptor_t outputDataDesc;
cudnnCreateTensorDescriptor(&outputDataDesc);
cudnnGetConvolution2dForwardOutputDim(convDesc, inputDataDesc, convFilterDesc, &n, &c, &h, &w);
cudaMalloc(&output_data, sizeof(float) * n * c * h * w);
cudnnSetTensor4dDescriptor(outputDataDesc, CUDNN_TENSOR_NCHW, CUDNN_DATA_FLOAT, n, c, h, w);
const float alpha = 1.0f, beta = 0.0f;
cudnnConvolutionForward(handle, &alpha, inputDataDesc, input_data, convFilterDesc, conv_weight, convDesc, CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_IMPLICIT_PRECOMP_GEMM, NULL, 0, &beta, outputDataDesc, output_data);
cudaFree(input_data);
cudaFree(conv_weight);
cudaFree(conv_bias);
cudnnDestroyTensorDescriptor(inputDataDesc);
cudnnDestroyFilterDescriptor(convFilterDesc);
cudnnDestroyConvolutionDescriptor(convDesc);
cudnnDestroyTensorDescriptor(outputDataDesc);
cudnnDestroy(handle);
return 0;
}
四、CUDA11.6对应的cuBLAS
cuBLAS是一个针对BLAS（Basic Linear Algebra Subprogram）的高效加速库，提供了一系列线性代数操作的实现，例如矩阵乘法、矩阵分解等等。CUDA11.6是对应的版本，它在性能与功能上都进行了优化和扩展，例如添加了更多的Matrix Batched Multiply实现，以及在RAY向量求解器方面的性能提升等等。这些更新可以进一步加速基于线性代数运算的科学计算任务。
// 使用cuBLAS进行矩阵乘法运算代码示例
#include <cuda_runtime.h>
#include <cublas_v2.h>
#include <stdio.h>
int main() {
cublasHandle_t handle;
cublasCreate_v2(&handle);
const int n = 1024;
float *a, *b, *c;
cudaMalloc(&a, sizeof(float) * n * n);
cudaMalloc(&b, sizeof(float) * n * n);
cudaMalloc(&c, sizeof(float) * n * n);
float alpha = 1.0f, beta = 0.0f;
cublasSgemm(handle, CUBLAS_OP_N, CUBLAS_OP_N, n, n, n, &alpha, a, n, b, n, &beta, c, n);
cudaFree(a);
cudaFree(b);
cudaFree(c);
cublasDestroy(handle);
return 0;
}
五、CUDA11.4对应的PyTorch
与第二小节介绍的PyTorch版本不同，CUDA11.4的PyTorch版本在功能上并没有做出很大的改动，主要是对之前版本的一些问题进行了修复和优化，例如在某些情况下需要将tensor转换为numpy array时出现的崩溃等等。这些优化可以带来更稳定的深度学习任务运行。
# CUDA11.4下PyTorch版本查询代码示例
import torch
print(torch.__version__)
六、CUDA11.7对应的PyTorch
CUDA11.7对应的PyTorch版本主要是加入了对NVIDIA的Ampere架构的支持，这是NVIDIA的最新GPU处理器架构，拥有更高的性能和效率。同时，也加入了一些对CUDA11.7的优化，例如CUDA Graph的支持等等。这些更新将进一步显著提升深度学习任务的性能和速度。
# 使用PyTorch进行图像分类的代码示例
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
if torch.cuda.is_available():
device = torch.device("cuda")
else:
device = torch.device("cpu")
# 定义transform
transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
# 加载CIFAR10数据集
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=32,
shuffle=True, num_workers=2)
# 加载神经网络模型
net = torchvision.models.resnet18(pretrained=False)
net.to(device)
# 损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 训练神经网络
for epoch in range(10): # 训练数据集10次
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
# 获取输入
inputs, labels = data
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
# 梯度清零
optimizer.zero_grad()
# 正向传播，反向传播，优化参数
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
# 显示损失函数的变化
running_loss += loss.item()
if i % 2000 == 1999: # 每2000个batch输出一次
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
(epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
running_loss = 0.0
print('Finished Training')
七、CUDA核心
CUDA核心是CUDA技术的核心部分，它提供了一些与底层硬件相关的基本功能，例如内存管理、线程同步、指令流等等。CUDA11在CUDA核心方面相比之前版本进行了一些优化和扩展，例如引入了GPU-Assisted error checking、OpenACC Directives和支持FP16 inline PTX函数等等。这些更新可以帮助开发者更好地利用GPU的硬件能力。
// CUDA核心下程序并行运行的代码示例
#include <cuda_runtime.h>
#include <stdio.h>
__global__ void add(int *a, int *b, int *c) {
int i = threadIdx.x;
c[i] = a[i] + b[i];
}
int main() {
const int N = 1024;
int a[N], b[N], c[N];
int *dev_a, *dev_b, *dev_c;
cudaMalloc((void**)&dev_a, N * sizeof(int));
cudaMalloc((void**)&dev_b, N * sizeof(int));
cudaMalloc((void**)&dev_c, N * sizeof(int));
for (int i = 0; i < N; i++) {
a[i] = i;
b[i] = i * 2;
}
cudaMemcpy(dev_a, a, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(dev_b, b, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
add <<<1, N>>>(dev_a, dev_b, dev_c);
cudaMemcpy(c, dev_c, N * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
for (int i = 0; i < N; i++) {
printf("%d + %d = %d\n", a[i], b[i], c[i]);
}
cudaFree(dev_a);
cudaFree(dev_b);
cudaFree(dev_c);
return 0;
}
八、CUDA编程
CUDA编程是指利用CUDA技术进行GPU加速的编程过程，它常见的应用场景包括图像处理、深度学习、科学计算等等。CUDA11在CUDA编程方面进行了一些优化和扩展，例如在CUDA Graph方面加入了新的API，支持更多的内存复制策略、异步kernel launch等等。这些优化可以进一步提高CUDA编程的效率。
