来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/507678214编辑丨极市平台1. 前言
这是一份简单的CUDA编程入门，主要参考英伟达的官方文档进行学习，本人也是刚开始学习，如有表述错误，还请指出。官方文档链接如下：
https://developer.nvidia.com/blog/even-easier-introduction-cuda/
本文先从一份简单的C++代码开始，然后逐步介绍如何将C++代码转换为CUDA代码，以及对转换前后程序的运行时间进行对比，本文代码放在我的github中，有需要可以自取。
https://github.com/xcyuyuyu/My-First-CUDA-Code
本文所使用的CPU为i7-4790，GPU为GTX 1080，那就开始吧。
2. 一份简单的C++代码首先是一份简单的C++代码，主要的运行函数为add函数，该函数实现功能为30M次的for循环，每次循环进行一次加法。
// add.cpp
#include <iostream>
#include <math.h>
#include <sys/time.h>
// function to add the elements of two arrays
void add(int n, float *x, float *y)
{
for (int i = 0; i < n; i++)
y[i] = x[i] + y[i];
}
int main(void)
{
int N = 1<<25; // 30M elements
float *x = new float[N];
float *y = new float[N];
// initialize x and y arrays on the host
for (int i = 0; i < N; i++) {
x[i] = 1.0f;
y[i] = 2.0f;
}
struct timeval t1,t2;
double timeuse;
gettimeofday(&t1,NULL);
// Run kernel on 30M elements on the CPU
add(N, x, y);
gettimeofday(&t2,NULL);
timeuse = (t2.tv_sec - t1.tv_sec) + (double)(t2.tv_usec - t1.tv_usec)/1000.0;
std::cout << "add(int, float*, float*) time: " << timeuse << "ms" << std::endl;
// Check for errors (all values should be 3.0f)
float maxError = 0.0f;
for (int i = 0; i < N; i++)
maxError = fmax(maxError, fabs(y[i]-3.0f));
std::cout << "Max error: " << maxError << std::endl;
// Free memory
delete [] x;
delete [] y;
return 0;
}
编译以及运行代码：
g++ add.cpp -o add
./add
不出意外的话，你应该得到下面的结果：
第一行表示add函数的运行时间，第二行表示每个for循环里的计算是否与预期结果一致。
这个简单的C++代码在CPU端运行，运行时间为85ms，接下来介绍如何将主要运算的add函数迁移至GPU端。
3. 把C++代码改成CUDA代码将C++代码改为CUDA代码，目的是将add函数的计算过程迁移至GPU端，利用GPU的并行性加速运算，需要修改的地方主要有3处：
1.首先需要做的是将add函数变为GPU可运行函数，在CUDA中称为kernel，为此，仅需将变量声明符添加到函数中，告诉 CUDA C++ 编译器这是一个在 GPU 上运行并且可以从 CPU 代码中调用的函数。
__global__
void add(int n, float *x, float *y)
{
for (int i = 0; i < n; i++)
y[i] = x[i] + y[i];
}
那么修改后的add函数的调用也比较简单，仅需要在add函数名后面加上三角括号语法<<<i,j>>>指定CUDA内核启动即可，<<<i,j>>>称为执行配置（execution configuration），用于配置程序运行时的线程，后续会讲到，目前先将其设置为<<<i,j>>>：
add<<<1, 1>>>(N, x, y);
2. 那么为了在GPU进行计算，需要在GPU上分配可访问的内存。CUDA中通过Unified Memory（统一内存）机制来提供可同时供GPU和CPU访问的内存，使用cudaMallocManaged()函数进行分配：
cudaMallocManaged(&x, N*sizeof(float));
cudaMallocManaged(&y, N*sizeof(float));
同时，在程序最后使用cudaFree()进行内存释放：
cudaFree(x);
cudaFree(y);
其实就相当于C++中的new跟delete。
3. add函数在GPU端运行之后，CPU需要等待cuda上的代码运行完毕，才能对数据进行读取，因为CUDA内核启动时并未对CPU的线程进行固定，需要使用cudaDeviceSynchronize()函数进行同步。
4. 整体的程序如下所示：
// add.cu
#include <iostream>
#include <math.h>
// Kernel function to add the elements of two arrays
// __global__ 变量声明符，作用是将add函数变成可以在GPU上运行的函数
// __global__ 函数被称为kernel，
// 在 GPU 上运行的代码通常称为设备代码（device code），而在 CPU 上运行的代码是主机代码（host code）。
__global__
void add(int n, float *x, float *y)
{
for (int i = 0; i < n; i++)
y[i] = x[i] + y[i];
}
int main(void)
{
int N = 1<<25;
float *x, *y;
// Allocate Unified Memory – accessible from CPU or GPU
// 内存分配，在GPU或者CPU上统一分配内存
cudaMallocManaged(&x, N*sizeof(float));
cudaMallocManaged(&y, N*sizeof(float));
// initialize x and y arrays on the host
for (int i = 0; i < N; i++) {
x[i] = 1.0f;
y[i] = 2.0f;
}
// Run kernel on 1M elements on the GPU
// execution configuration, 执行配置
add<<<1, 1>>>(N, x, y);
// Wait for GPU to finish before accessing on host
// CPU需要等待cuda上的代码运行完毕，才能对数据进行读取
cudaDeviceSynchronize();
// Check for errors (all values should be 3.0f)
float maxError = 0.0f;
for (int i = 0; i < N; i++)
maxError = fmax(maxError, fabs(y[i]-3.0f));
std::cout << "Max error: " << maxError << std::endl;
// Free memory
cudaFree(x);
cudaFree(y);
return 0;
}
使用nvcc对程序进行编译并运行：
nvcc add.cu -o add_cuda
./add_cuda
或者使用nvprof进行速度测试：
nvprof ./add_cuda
不出意外的话，你会得到以下输出：
框出来的就是add函数在GPU端的运行时间，为4s。没错，就是比CPU端85ms还要慢，那还学个锤子。
好的回过头看看，问题出现在这个执行配置 <<<i,j>>> 上。不急，先看一下一个简单的GPU结构示意图，按照层次从大到小可将GPU按照 grid -> block -> thread划分，其中最小单元是thread，并行的本质就是将程序的计算模块拆分成多个小模块扔给每个thread并行计算。
再看一下前面执行配置 `<<<i,j>>>` 的含义，`<<<i,j>>>` 应该写成 `<<<numBlocks, blockSize>>>` ，即表示函数运行时使用的block数量以及每个block的大小，前面我们将其设置为`<<<1,1>>>` ，说明程序是单线程运行的，那当然慢了~~。下面我们以单个block为例，将其改为`<<<1,256>>>`，add函数也需要适当修改：
__global__
void add(int n, float *x, float *y)
{
int index = threadIdx.x; // threadIdx.x表示当前在第几个thread上运行
int stride = blockDim.x; // blockDim.x表示每个block的大小
for (int i = index; i < n; i += stride)
y[i] = x[i] + y[i];
}
修改的部分也比较好理解，不赘述了，接下来运行看看结果：
你看，开始加速了吧，4s加速到了77ms。
那么，`<<<numBlocks, blockSize>>>` 的两个参数应该怎么设置好呢。首先，CUDA GPU 使用大小为 32 的倍数的线程块运行内核，因此 `blockSize` 的大小应该设置为32的倍数，例如128、256、512等。确定 `blockSize` 之后，可以根据for循环的总个数`N`确定 `numBlock` 的大小（注意四舍五入的误差）：
int numBlock = (N + blockSize - 1) / blockSize;
当然因为变成了多个`block`，所以此时add函数需要再改一下：
__global__
void add(int n, float *x, float *y)
{
int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
int stride = blockDim.x * gridDim.x;
for (int i = index; i < n; i+=stride)
y[i] = x[i] + y[i];
}
这里index跟stride的计算可以参考上面GPU结构图以及下面的图（图取自An Even Easier Introduction to CUDA | NVIDIA Technical Blog），自行推算，较好理解。
搞定之后再编译运行一下：
看看，又加速了不是，通过提升并行度而加速，相比于CPU端（85ms）加速了接近一倍左右。
5. 结论以上仅是一份简单的CUDA入门代码，看起来还算比较简单，不过继续深入肯定有更多的坑，期待后面有时间继续学习。
本文代码：
GitHub - xcyuyuyu/My-First-CUDA-Code: The introduction to cuda, a simple and easy cuda project
https://github.com/xcyuyuyu/My-First-CUDA-Code
参考文献
[1] An Even Easier Introduction to CUDA | NVIDIA Technical Blog（https://developer.nvidia.com/blog/even-easier-introduction-cuda/）
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