GPU 编程入门到精通（五）之 GPU 程序优化进阶

博主因为工作其中的须要，開始学习 GPU 上面的编程，主要涉及到的是基于 GPU 的深度学习方面的知识。鉴于之前没有接触过 GPU 编程。因此在这里特地学习一下 GPU 上面的编程。

有志同道合的小伙伴，欢迎一起交流和学习。我的邮箱:
[email protected] 。使用的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡，尽管显卡相对于如今主流的系列已经很的弱，可是对于学习来说。还是能够用的。本系列博文也遵从由简单到复杂，记录自己学习的过程。

0. 文件夹

1. 数组平方和并行化进阶

GPU 编程入门到精通（四）之 GPU 程序优化 这篇博文中提到了
grid、block、thread 三者之间的关系。知道了他们之间是逐渐包括的关系。我们在上面的程序中通过使用 512 个线程达到了 493 倍左右的性能提升，那么是不是能够继续得到提升呢？？？

答案是肯定的，这就要进一步考虑 GPU 的并行化处理了。前面的程序仅仅是使用了单个 block 下的 512 个线程，那么。我们可不能够使用多个 block 来实现？？？

对。就是利用这个思想。达到进一步的并行化。

这里使用 8 个 block * 64 threads = 512 threads 实现。

  • 首先，改动主函数宏定义。定义块数量：

      // ======== define area ========
  #define DATA_SIZE 1048576    // 1M
  #define BLOCK_NUM 8        // block num
  #define THREAD_NUM 64        // thread num

      通过在程序中加入 block 和 threads 的宏定义，这两个定义是我们在后面会用到的。

他们决定了计算平方和使用的 CUDA 核心数。
  • 接下来，改动内核函数： 
      _global__ static void squaresSum(int *data, int *sum, clock_t *time)
  {
      const int tid = threadIdx.x;
      const int bid = blockIdx.x;

      for (int i = bid * THREAD_NUM + tid; i < DATA_SIZE; i += BLOCK_NUM * THREAD_NUM) {
          tmp_sum += data[i] * data[i];
      }

      sum[bid * THREAD_NUM + tid] = tmp_sum;
  }

      注意：这里的内存遍历方式和前面讲的是一致的。理解一下。

同一时候记录的时间是一个块的開始和结束时间。由于这里我们最后须要计算的是最早開始和最晚结束的两个时间差，即求出最糟糕的时间。
  • 然后。就是主函数里面的详细实现了： 
      // malloc space for datas in GPU
  cudaMalloc((void**) &sum, sizeof(int) * THREAD_NUM * BLOCK_NUM);

  // calculate the squares‘s sum
  squaresSum<<<BLOCK_NUM, THREAD_NUM, 0>>>(gpuData, sum, time);

      这里边。sum 数组的长度计算方式变化了，可是大小没有变化。另在在调用 GPU 内核函数的时候，參数发生了变化。须要告诉 GPU block 数 和 thread 数。只是这边共享内存没有使用。
  • 最后，在 CPU 中计算部分和 
      // print result
  int tmp_result = 0;
  for (int i = 0; i < THREAD_NUM * BLOCK_NUM; ++i) {
      tmp_result += result[i];
  }

编译执行以后。得到例如以下结果：

性能与直接使用 512 个线程基本一致。由于受到 GPU 内存带宽的限制，GPU
编程入门到精通（四）之 GPU 程序优化 中的优化。已经接近极限，所以通过 block 方式，效果不明显。

2. 线程同步和共享内存

前面的程序。计算求和的工作在 CPU 中完毕。总共须要在 CPU 中做 512 次加法运算。那么有没有办法降低 CPU 中运行加法的次数呢？？？

能够通过同步和共享内存技术，实如今 GPU 上的 block 块内求取部分和。这样最后仅仅须要在 CPU 计算 16 个和就能够了。

详细实现方法例如以下：

  • 首先，在改动内核函数，定义一块共享内存，用
    __shared__     指示：

      __global__ static void squaresSum(int *data, int *sum, clock_t *time)
  {
      // define of shared memory
      __shared__ int shared[BLOCK_NUM];

      const int tid = threadIdx.x;
      const int bid = blockIdx.x;

      if (tid == 0) time[bid] = clock();

      shared[tid] = 0;
      // 把部分和结果放入共享内存中
      for (int i = bid * THREAD_NUM + tid; i < DATA_SIZE; i += BLOCK_NUM * THREAD_NUM) {
          shared[tid] += data[i] * data[i];
      }
      // 同步操作。必须等之前的线程都执行结束，才干继续后面的程序
      __syncthreads();
      // 同步完毕之后。将部分和加到 shared[0] 上面。这里全都在一个线程内完毕
      if (tid == 0) {
          for (int i = 1; i < THREAD_NUM; i++) {
              shared[0] += shared[i];
          }
          sum[bid] = shared[0];
      }

      if (tid == 0) time[bid + BLOCK_NUM] = clock();
  }

      利用 __shared__ 声明的变量是 shared memory。每一个 block 中。各个 thread 之间对于共享内存是共享的。利用的是 GPU 上的内存，所以速度非常快。不必操心 latency 的问题。

  __syncthreads() 函数是 CUDA 的内部函数，表示全部 threads 都必须同步到这个点。才会运行接下来的代码。我们要做的就是等待每一个 thread 计算结束以后。再来计算部分和，所以同步是不可缺少的环节。把每一个 block 的部分和计算到 shared[0] 里面。
  • 接下来，改动 main 函数: 
      // calculate the squares‘s sum
  squaresSum<<<BLOCK_NUM, THREAD_NUM, THREAD_NUM * sizeof(int)>>>(gpuData, sum, time);

    编译执行后结果例如以下：

    事实上和前一版程序相比，时间上没有什么优势，原因在于，我们须要在 GPU 中额外执行求和的这部分代码。导致了执行周期的变长，只是对应的，在 CPU 中的执行时间会降低。

3. 加法树

我们在这个程序中，仅仅当每一个 block 的 thread0 的时候，计算求和的工作，这样做影响了运行的效率，事实上求和能够并行化处理的，也就是通过加法树来实现并行化。举个样例，要计算 8 个数的和。我们不是必需用一个 for 循环。逐个相加。而是能够通过第一级流水线实现两两相加。变成 4 个数，第二级流水实现两两相加，变成 2 个数。第三级流水实现两两相加，求得最后的和。

以下通过加法树的方法，实现最后的求和，改动内核函数例如以下：

__global__ static void squaresSum(int *data, int *sum, clock_t *time)
{
    __shared__ int shared[BLOCK_NUM];
    const int tid = threadIdx.x;
    const int bid = blockIdx.x;

    int offset = THREAD_NUM / 2;

    if (tid == 0) time[bid] = clock();

    shared[tid] = 0;

    for (int i = bid * THREAD_NUM + tid; i < DATA_SIZE; i += BLOCK_NUM * THREAD_NUM) {
        shared[tid] += data[i] * data[i];
    }

    __syncthreads();
    while (offset > 0) {
        if (tid < offset) {
            shared[tid] += shared[tid + offset];
        }
        offset >>= 1;
        __syncthreads();
    }

    if (tid == 0) {
        sum[bid] = shared[0];
        time[bid + BLOCK_NUM] = clock();
    }
}

此程序实现的就是上诉描写叙述的加法树的结构。注意这里第二个 __syncthreads() 的使用，也就是说，要进行下一级流水线的计算。必须建立在前一级必须已经计算完成的情况下。

主函数部分不许要改动，最后编译执行结果例如以下:

性能有一部分的改善。

通过使用 GPU 的并行化编程。确实对性能会有非常大程度上的提升。

因为受限于 Geforce 103m 的内存带宽，程序仅仅能优化到这一步，关于是否还有其它的方式优化，有待进一步学习。

4. 总结

通过这几篇博文的讨论，数组平方和的代码优化到这一阶段。

从但线程到多线程，再到共享内存，通过使用这几种 GPU 上面的结构，做到了程序的优化。例如以下给出数组平方和的完整代码：

/* *******************************************************************
##### File Name: squareSum.cu
##### File Func: calculate the sum of inputs‘s square
##### Author: Caijinping
##### E-mail: [email protected]
##### Create Time: 2014-5-7
* ********************************************************************/

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <cuda_runtime.h>

// ======== define area ========
#define DATA_SIZE 1048576    // 1M
#define BLOCK_NUM 8            // block num
#define THREAD_NUM 64        // thread num

// ======== global area ========
int data[DATA_SIZE];

void printDeviceProp(const cudaDeviceProp &prop);
bool InitCUDA();
void generateData(int *data, int size);
__global__ static void squaresSum(int *data, int *sum, clock_t *time);

int main(int argc, char const *argv[])
{
    // init CUDA device
    if (!InitCUDA()) {
        return 0;
    }
    printf("CUDA initialized.\n");

    // generate rand datas
    generateData(data, DATA_SIZE);

    // malloc space for datas in GPU
    int *gpuData, *sum;
    clock_t *time;
    cudaMalloc((void**) &gpuData, sizeof(int) * DATA_SIZE);
    cudaMalloc((void**) &sum, sizeof(int) * BLOCK_NUM);
    cudaMalloc((void**) &time, sizeof(clock_t) * BLOCK_NUM * 2);
    cudaMemcpy(gpuData, data, sizeof(int) * DATA_SIZE, cudaMemcpyHostToDevice);

    // calculate the squares‘s sum
    squaresSum<<<BLOCK_NUM, THREAD_NUM, THREAD_NUM * sizeof(int)>>>(gpuData, sum, time);

    // copy the result from GPU to HOST
    int result[BLOCK_NUM];
    clock_t time_used[BLOCK_NUM * 2];
    cudaMemcpy(&result, sum, sizeof(int) * BLOCK_NUM, cudaMemcpyDeviceToHost);
    cudaMemcpy(&time_used, time, sizeof(clock_t) * BLOCK_NUM * 2, cudaMemcpyDeviceToHost);

    // free GPU spaces
    cudaFree(gpuData);
    cudaFree(sum);
    cudaFree(time);

    // print result
    int tmp_result = 0;
    for (int i = 0; i < BLOCK_NUM; ++i) {
        tmp_result += result[i];
    }

    clock_t min_start, max_end;
    min_start = time_used[0];
    max_end = time_used[BLOCK_NUM];
    for (int i = 1; i < BLOCK_NUM; ++i)    {
        if (min_start > time_used[i]) min_start = time_used[i];
        if (max_end < time_used[i + BLOCK_NUM]) max_end = time_used[i + BLOCK_NUM];
    }
    printf("(GPU) sum:%d time:%ld\n", tmp_result, max_end - min_start);

    // CPU calculate
    tmp_result = 0;

    for (int i = 0; i < DATA_SIZE; ++i)    {
        tmp_result += data[i] * data[i];
    }

    printf("(CPU) sum:%d\n", tmp_result);

    return 0;
}

__global__ static void squaresSum(int *data, int *sum, clock_t *time)
{
    __shared__ int shared[BLOCK_NUM];
    const int tid = threadIdx.x;
    const int bid = blockIdx.x;

    int offset = THREAD_NUM / 2;

    if (tid == 0) time[bid] = clock();

    shared[tid] = 0;

    for (int i = bid * THREAD_NUM + tid; i < DATA_SIZE; i += BLOCK_NUM * THREAD_NUM) {
        shared[tid] += data[i] * data[i];
    }

    __syncthreads();
    while (offset > 0) {
        if (tid < offset) {
            shared[tid] += shared[tid + offset];
        }
        offset >>= 1;
        __syncthreads();
    }

    if (tid == 0) {
        sum[bid] = shared[0];
        time[bid + BLOCK_NUM] = clock();
    }
}

// ======== used to generate rand datas ========
void generateData(int *data, int size)
{
    for (int i = 0; i < size; ++i) {
        data[i] = rand() % 10;
    }
}

void printDeviceProp(const cudaDeviceProp &prop)
{
    printf("Device Name : %s.\n", prop.name);
    printf("totalGlobalMem : %d.\n", prop.totalGlobalMem);
    printf("sharedMemPerBlock : %d.\n", prop.sharedMemPerBlock);
    printf("regsPerBlock : %d.\n", prop.regsPerBlock);
    printf("warpSize : %d.\n", prop.warpSize);
    printf("memPitch : %d.\n", prop.memPitch);
    printf("maxThreadsPerBlock : %d.\n", prop.maxThreadsPerBlock);
    printf("maxThreadsDim[0 - 2] : %d %d %d.\n", prop.maxThreadsDim[0], prop.maxThreadsDim[1], prop.maxThreadsDim[2]);
    printf("maxGridSize[0 - 2] : %d %d %d.\n", prop.maxGridSize[0], prop.maxGridSize[1], prop.maxGridSize[2]);
    printf("totalConstMem : %d.\n", prop.totalConstMem);
    printf("major.minor : %d.%d.\n", prop.major, prop.minor);
    printf("clockRate : %d.\n", prop.clockRate);
    printf("textureAlignment : %d.\n", prop.textureAlignment);
    printf("deviceOverlap : %d.\n", prop.deviceOverlap);
    printf("multiProcessorCount : %d.\n", prop.multiProcessorCount);
}

bool InitCUDA()
{
    //used to count the device numbers
    int count;    

    // get the cuda device count
    cudaGetDeviceCount(&count);
    if (count == 0) {
        fprintf(stderr, "There is no device.\n");
        return false;
    }

    // find the device >= 1.X
    int i;
    for (i = 0; i < count; ++i) {
        cudaDeviceProp prop;
        if (cudaGetDeviceProperties(&prop, i) == cudaSuccess) {
            if (prop.major >= 1) {
                //printDeviceProp(prop);
                break;
            }
        }
    }

    // if can‘t find the device
    if (i == count) {
        fprintf(stderr, "There is no device supporting CUDA 1.x.\n");
        return false;
    }

    // set cuda device
    cudaSetDevice(i);

    return true;
}

欢迎大家和我一起讨论和学习 GPU 编程。

[email protected]

http://blog.csdn.net/xsc_c

时间： 2024-10-13 12:34:23

GPU 编程入门到精通（五）之 GPU 程序优化进阶的相关文章

GPU 编程入门到精通（四）之 GPU 程序优化

博主因为工作其中的须要,開始学习 GPU 上面的编程,主要涉及到的是基于 GPU 的深度学习方面的知识,鉴于之前没有接触过 GPU 编程.因此在这里特地学习一下 GPU 上面的编程.有志同道合的小伙伴.欢迎一起交流和学习,我的邮箱: [email protected] . 使用的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡,尽管显卡相对于如今主流的系列已经很的弱.可是对于学习来说,还是能够用的.本系列博文也遵从由简单到复杂.记录自己学习的过程. 0. 文件夹 GPU 编程入门到精通

mybatis从入门到精通(五) sqlSession API的使用

mybatis从入门到精通(五) sqlSession API的使用  一丶简介 SqlSession类似于mybatis对外的接口层, 它几乎囊括了所有对外的api, 因此, 学习SqlSession的使用方法对于了解mybatis还是有必要的. 对应官方文档 二丶配置SqlSession的环境<environment/> <environment/> 主要包括了两种配置, 事务管理和数据源. 这里的配置仅仅是用于学习, 实际应用一般是将事务交由Spring容器管理, 数据源一般

cg语言学习&amp;&amp;阳春白雪GPU编程入门学习

虽然所知甚少,但康大的<GPU编程与Cg编程之阳春白雪下里巴人>确实带我入了shader的门,在里面我第一次清晰地知道了"语义"的意思,非常感谢. 入门shader,我觉得可以先读3本书:<GPU编程与Cg编程之阳春白雪下里巴人>=><cg教程>=><Real-Time Rendering 3rd>(在读,最近忙,搁下了),打下理论基础. 下面是<cg教程>的读书笔记. 1.基本cg函数 1)数学函数:abs,ac

（转载）VS2010/MFC编程入门之十五（对话框：一般属性页对话框的创建及显示）

属性页对话框包括向导对话框和一般属性页对话框两类,上一节鸡啄米讲了如何创建并显示向导对话框,本节将继续介绍一般属性页对话框的创建和显示. 实际上,一般属性页对话框的创建和显示过程和向导对话框是很类似的.鸡啄米将上一节中的向导对话框进行少量修改,使其成为一般属性页对话框. 一般属性页对话框的创建步骤: 1.创建属性页对话框资源 属性页对话框资源的创建方法同向导对话框是一样的,上一讲中的对话框资源不需进行任何修改. 2.创建属性页类 属性页类的创建和向导对话框的属性页类也基本一样,只是一般属性页对话

MFC编程入门之十五（对话框：一般属性页对话框的创建及显示）

属性页对话框包括向导对话框和一般属性页对话框两类,上一节讲了如何创建并显示向导对话框,本节将继续介绍一般属性页对话框的创建和显示. 实际上,一般属性页对话框的创建和显示过程和向导对话框是很类似的.将上一节中的向导对话框进行少量修改,使其成为一般属性页对话框. 一般属性页对话框的创建步骤: 1.创建属性页对话框资源 属性页对话框资源的创建方法同向导对话框是一样的,上一讲中的对话框资源不需要进行任何修改. 2.创建属性页类 属性页类的创建和向导对话框的属性页类也基本一样,只是一般属性页对话框中不需要

Shell编程入门到精通

Shell中的条件判断 http://www.tuicool.com/articles/MbmiAf

Atom编辑器入门到精通(五) Git支持

版本控制对于开发来说非常重要,Atom当然也提供了很好的支持,本文将介绍如何在Atom中集成使用Git和GitHub 恢复文件 当你修改了某个文件,然后发现改得不满意,希望恢复文件到最后一次提交的状态,可以使用Cmd+Alt+Z或Checkout Head Revision命令此命令将会放弃你对文件所有的修改,直接将文件恢复为最后一次提交的版本相当于Git命令git checkout HEAD -- filename和git reset HEAD -- filename如果恢复文件后发现还是改过

C语言编程入门之--第五章C语言基本运算和表达式-part1

导读:程序要完成高级功能,首先要能够做到基本的加减乘除.本章从程序中变量的概念开始,结合之前学的输出函数和新介绍的输入函数制作简单人机交互程序,然后讲解最基础的加减法运算,自制简单计算器程序练手. 5.1 变量 5.1.1 变量声明定义与赋值表达式 上一章讲了数据类型,数据类型要和变量结合在一起才能够在C语言程序中体现出它们的作用,一般的变量是这样定义的: 数据类型 变量名; 变量名可以是26个字母中的任意一个,也可以是非C语言关键词的单词或自定义字母组合,也可以加下划线等等,我们就先用简单字母

OpenCV3编程入门_毛星云编著pdf高清版免费下载

下载地址:网盘下载 备用地址:网盘下载 内容提要OpenCV在计算机视觉领域扮演着重要的角色.作为一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库,OpenCV实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法.<OpenCV3编程入门>以当前最新版本的OpenCV最常用最核心的组件模块为索引,深入浅出地介绍了OpenCV2和OpenCV3中的强大功能.性能,以及新特性.书本配套的OpenCV2和OpenCV3双版本的示例代码包中,含有总计两百多个详细注释的程序源代码与思路说明.读者可以按图索骥,按技术方向进行