CUDA编程详解

一、CUDA编程介绍

CUDA是英伟达（NVIDIA）推出的一种并行计算平台与编程模型，它能够利用GPU（图形处理器）的并行计算能力，加速计算过程。

相较于传统的CPU，GPU在并行计算能力上有很大的优势，特别是在处理图像、视频、游戏等需要大量计算的场景下，GPU可以大幅提升计算速度。

CUDA编程就是利用NVIDIA的CUDA平台进行GPU编程，以实现高效的并行计算。

二、CUDA编程入门

CUDA编程主要使用C++语言进行开发，主要分为两个阶段：CUDA内核函数开发和主机与设备之间的通信。

开发过程需要安装CUDA工具包。以下是一个简单的示例：

#include <iostream>
#include <cuda_runtime.h>

__global__ void helloCUDA()
{
    printf("Hello CUDA!\n");
}

int main()
{
    helloCUDA<<<1,1>>>();
    cudaDeviceSynchronize();
    return 0;
}

代码通过在GPU上调用helloCUDA内核函数，实现输出 "Hello CUDA!" 。其中<<<1,1>>>表示开启1个block，每个block中有1个thread。

三、基本概念与环境搭建

CUDA编程中有一些基本概念，包括：线程、块、网格、多线程和共享内存等。

环境搭建需要先安装NVIDIA显卡驱动和CUDA工具包，然后添加CUDA库文件到工程设置里，以便进行编译和调试。

四、CUDA编程接口

CUDA提供了一系列API接口，以实现并行计算任务。其中比较常用的包括：

• cudaMalloc()：在GPU设备上分配一段内存空间
• cudaMemcpy()：在主机和设备之间复制数据
• cudaFree()：释放GPU设备上的内存
• cudaDeviceSynchronize()：等待GPU执行结束

五、CUDA编程和并行计算

CUDA编程主要用于并行计算任务，其中线程和块是重要的概念。线程是最小的执行单元，块则是线程的组合。

在CUDA编程中，每个线程可以访问线程块中的共享内存，而每个线程块可以访问网格中的全局内存。

以下是一个基本的矩阵加法的CUDA程序示例：

__global__
void matrixAddKernel(int *A, int *B, int *C, int N)
{
    int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if(i < N*N)
    {
        C[i] = A[i] + B[i];
    }
}

void matrixAdd(int *h_A, int *h_B, int *h_C, int N)
{
    int size = N * N * sizeof(int);
    int *d_A, *d_B, *d_C;
    // CUDA: allocate memory on the device
    cudaMalloc(&d_A, size);
    cudaMalloc(&d_B, size);
    cudaMalloc(&d_C, size);
    // Copy input vectors from host memory to device memory
    cudaMemcpy(d_A, h_A, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_B, h_B, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    // Launch a kernel on the GPU with one thread for each element.
    int threadsPerBlock = 1024;
    int blocksPerGrid = (N * N + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;
    matrixAddKernel<<
   >>(d_A, d_B, d_C, N);
    // Wait for GPU to finish before accessing on host.
    cudaDeviceSynchronize();
    // Copy output vector from device memory to host memory
    cudaMemcpy(h_C, d_C, size, cudaMemcpyDeviceToHost);
    // Free device memory
    cudaFree(d_A);
    cudaFree(d_B);
    cudaFree(d_C);
}
   

六、多卡使用

当GPU资源不够用时，可以考虑多卡使用。对于CUDA编程，可以使用NVIDIA的MPI库来实现多节点、多GPU的并行计算。

七、CUDA编程案例

CUDA编程可以应用于许多领域，例如图像处理、机器学习、深度学习等。以下是一个CUDA实现的深度学习框架PyTorch中的部分代码：

class CUDAGraph : public Graph
{
public:
    CUDAGraph(CUDAAllocator* allocator)
        : allocator(allocator)
    {}

    virtual std::shared_ptr
    allocate(uint64_t size) override
    {
        return allocator->allocate(size);
    }

    virtual void deallocate(std::shared_ptr
     allocation) override
    {
        allocator->deallocate(allocation);
    }
private:
    CUDAAllocator* allocator;
};

int main()
{
    // Set device
    int device = 0;
    cudaSetDevice(device);

    // Allocate tensors on GPU
    int batch_size = 32;
    int input_size = 784;
    int output_size = 10;
    auto X = std::make_shared
     (batch_size, input_size, CUDAGraph(&cuda_allocator));
    auto Y = std::make_shared
      (batch_size, output_size, CUDAGraph(&cuda_allocator));
}
      
     
    
   

八、CUDA编程PDF

如果需要更加详细的学习资料，可以参考官方的CUDA编程手册：