一、GPU和CPU的区别

GPU： 高吞吐量导向设计

缓存少： 提高内存吞吐

控制简单： 没有分支预测机制和数据转发机制，但是同样存在Prefetch机制。

运算单元精简： 长延时流水线来实现高吞吐量，需要大量线程来容忍延迟。

适合场景： 并行计算占比多，吞吐优先，GPU单位时间执行指令数大大超过CPU

CPU： 低延迟导向设计

大内存,多分级缓存。多级缓存结构提高缓存速度。

控制复杂： 具备分支预测机制和流水线Prefetch机制，加速数据读取。

运算单元强大： CPU对复杂的整型和浮点型的运算速度支持较好，速度快。

适合场景： 连续计算部分，对时延要求高，对单条复杂指令延迟远远低于GPU

GPU适合什么场景:

计算密集，当数值计算的比例远远高于内存操作时； 数据并行，当一个大任务可以拆分成若干个小任务时，因此对复杂流程控制的需求较低

什么是Prefetch？

预取是一种内存管理策略，旨在减少内存访问延迟，从而提高计算性能。预取机制通过预先加载数据到高速缓存（例如，从全局内存到共享内存或纹理内存）来实现这一目标，以便在执行计算任务时减少等待时间。

GPU的预取机制有两种形式：

硬件预取：这是由GPU硬件自动实现的预取机制，不需要程序员进行显式操作。GPU内部的内存控制器会预测内存访问模式，提前将可能需要的数据加载到高速缓存中。这种预取机制在许多现代GPU架构（如NVIDIA的Pascal、Volta和Ampere架构）中都有实现。

软件预取：程序员可以通过编写代码显式地实现预取，以便更好地控制数据加载的过程。在CUDA编程中，可以使用__builtin_prefetch()函数来实现软件预取，该函数将根据程序员的指示将数据加载到L1或L2高速缓存中。软件预取的好处是程序员可以根据任务的特点精确地控制预取行为，从而进一步提高性能。

实际上，预取机制是一种平衡延迟和吞吐量的策略，旨在最大限度地提高GPU的计算效率。需要注意的是，预取机制在不同的GPU架构和设备上可能有所差异。因此，在优化GPU代码时，需要充分了解目标硬件的特性。

二、CUDA与OpenCL

CUDA（Compute Unified Device Architecture）和OpenCL（Open Computing Language）是用于加速计算的并行计算框架。

CUDA是由英伟达公司开发的框架，支持在NVIDIA的GPU上运行。CUDA提供了一组库和工具，可让开发人员使用C、C++和Fortran等编程语言来编写GPU加速的应用程序。CUDA的优点是它的性能非常高，而且支持广泛的NVIDIA GPU硬件，这使得它成为开发GPU加速应用程序的首选框架之一。

OpenCL是一个由多家公司共同开发的框架，可以在支持OpenCL的GPU、CPU和其他处理器上运行。OpenCL的优点是它是一个跨平台的框架，这意味着可以在不同的硬件和操作系统上运行。OpenCL还支持多种编程语言，包括C、C++、Java和Python等。

虽然CUDA和OpenCL都是用于加速计算的框架，但它们有一些不同之处。CUDA主要用于NVIDIA GPU上的计算，而OpenCL则可以在不同的硬件上运行。此外，CUDA的编程模型比较简单，而OpenCL则更加灵活。选择哪种框架取决于具体的应用场景和硬件设备。

三、CUDA编程并行计算整体流程

假设有这么一个GPU Kernel Function:

void GPUKernel(float *A,float *B,float *C,int n){}
其流程可以分为下面几个步骤:
1. Allocate GPU memory for A and B and C.
2. Copy A, B to GPU memory.
3. Run GPUKernel Function to have the GPU perform the actual vector operator.
4. Copy C from GPU to CPU.

内存模型

内存模型是CUDA编程中的核心。其内存模型可以分为如下几个层次：

每一个线程处理器SP都拥有自己的寄存器。

每一个线程处理器SP都有自己的Local Memory, 且Register和Local Memory只能被该线程进行访问。

每一个多核处理器(SM)内部都有自己的shared memory, shared memory 可以被线程块内部所有线程访问。

所有SM共有一块Global Shared Memory,可以被不同核的不同线程块的所有线程进行访问

线程块

线程块是将线程数组分成多个块的结构。块内的线程通过共享内存，原子操作和屏障同步进行同步和协作。不同块中的线程不能进行协作。如下图，一个线程使用256个线程进行向量相加，最终将结果进行同步

网格Grid：并行线程块组合

每一个线程块中的每一个线程都有一个索引，用于计算内存地址和做出控制决策

我们使用线程块Block ID和线程Thread ID来定位每一个独立线程：

线程ID计算公式：

线程束

线程束（warp）是 GPU 中执行并行计算任务的基本单元，它由一组线程组成，可以同时执行相同的指令序列。在软件端，程序员将并行计算任务编写成 CUDA 或 OpenCL 的代码，并将代码编译成适合 GPU 的指令集。

在硬件端，GPU 的计算单元可以同时执行大量的线程束，每个线程束中包含了一定数量的线程。当计算单元收到一个指令序列时，它会同时启动多个线程束来执行这个指令序列。每个线程束中的线程都会同时执行相同的指令，但是对于每个线程的输入数据和输出结果是不同的。

为了高效地执行线程束，GPU 通常采用SIMD（Single Instruction Multiple Data）架构。这种架构允许计算单元同时执行多个相同的指令，但是每个指令所操作的数据可以不同。因此，在执行一个线程束时，GPU 可以高效地利用 SIMD 架构，同时处理多个线程的计算任务。

在具体实现上，GPU 的控制单元将计算任务分配给计算单元，并为每个线程分配一些资源，例如寄存器、共享内存和常量内存等。然后，计算单元会同时启动多个线程束来执行指令序列。在执行过程中，GPU 可以动态地调整线程束的数量和分配的资源，以最大化并行计算的效率。

总的来说，线程束是 GPU 中执行并行计算任务的基本单元，它由一组线程组成，可以同时执行相同的指令序列。在软件端，程序员编写并行计算任务的代码，并将其编译成适合 GPU 的指令集。在硬件端，GPU 的计算单元可以同时执行大量的线程束，通过 SIMD 架构来高效地执行计算任务。

SIMD

在GPU中，SIMD是一种重要的线程分配策略。 当一个Kernel 函数被执行的时候，Grid中的线程块被分配到SM上。注意，一个SM可以调度多个线程块，但是同一个线程块内的所有线程只能在一个SM上。

每一个Thread拥有自己的程序计数器和状态寄存器，并且使用线程自带的数据执行同一个指令。这就被称作SIMD： Single Instruction Multi Data. SIMT的设计也是线程束是执行核函数最基本单元的原因。

四、CUDA编程实例：向量相加

现在假设我们希望通过并行计算完成下列函数：

可以看到这个函数访问内存少，控制简单，计算简单，并行度高，所以适合在GPU上运算

在GPU侧，需要完成的功能是：

读写线程寄存器

读写Grid中全局内存

读写Block中共享内存

在CPU侧，需要完成的功能是：

Grid中全局内存拷贝转移

需要涉及到的函数有：

cudaMalloc( )

• cudaError_t cudaMalloc (void **devPtr, size_t size)

• 在设备全局内存中分配对象

• 两个参数

• 地址

• 申请内存大小

cudaFree( )

• cudaError_t cudaFree ( void* devPtr ) • 从设备全局内存中释放对象

• 指向释放对象的指针

cudaMemcpy( )

• cudaError_t cudaMemcpy (void *dst, const void *src, size_t count, cudaMemcpyKind kind)

• 内存数据复制传递

• 目前支持的四种选项

• cudaMemcpyHostToDevice

• cudaMemcpyDeviceToHost

• cudaMemcpyDeviceToDevice

• cudaMemcpyDefault

• 调用cudaMemcpy( )传输内存是同步的

首先，我们可以先给出一个代码框架，写好除了kernel function以外的所有东西，随后再写kernel function

void vecAdd(float* A, float* B, float* C, int n)
{int size = n * sizeof(float); 
float* A_d, *B_d, *C_d; 
1. // Transfer A and B to device memory 
cudaMalloc((void **) &A_d, size);
cudaMemcpy(A_d, A, size, cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMalloc((void **) &B_d, size);
cudaMemcpy(B_d, B, size, cudaMemcpyHostToDevice);
// Allocate device memory for
cudaMalloc((void **) &C_d, size);
2. // Kernel invocation code – to be shown later
… 
3. // Transfer C from device to host
cudaMemcpy(C, C_d, size, cudaMemcpyDeviceToHost);
// Free device memory for A, B, C
cudaFree(A_d); cudaFree(B_d); cudaFree (C_d);
}

核函数调用

• 在GPU上执行的函数。

• 一般通过标识符__global__修饰。 • 调用通过<<<参数1,参数2>>>，用于说明内核函数中的线程数量，以及线程是如何组织的。

• 以网格（Grid）的形式组织，每个线程格由若干个线程块（block）组成，而每个线程块又由若干个线程（thread）组成。

• 调用时必须声明内核函数的执行参数。

• 在编程时，必须先为kernel函数中用到的数组或变量分配好足够的空间，再调用kernel函数，否则在GPU计算时会发生错误。

在CUDA编程中的标识符有这些：

/* Device Code */ __global__ void vecAddKernel(float* A_d, float* B_d, float* C_d, int n) {int i = threadIdx.x + blockDim.x * blockIdx.x; if(i<n) C_d[i] = A_d[i] + B_d[i]; } /* HostCode */ int vectAdd(float* A, float* B, float* C, int n) {// A_d, B_d, C_d allocations and copies omitted // Run ceil(n/256) blocks, each thread block has 256 threads which has 8 thread warps vecAddKernel<<<ceil(n/256), 256>>>(A_d, B_d, C_d, n); }

CUDA 编译流程

五. 代码实例

在CPU上计算向量相加：

#include<bits/stdc++.h>
#include <sys/time.h>

using namespace std;
void vecAdd(float *A, float *B, float *C, int n){for(int i=0;i<n;i++){
        C[i] = A[i] + B[i];
    }
}
int main(int argc,char *argv[]){
  int n = atoi(argv[1]);
  cout<<n<<endl;
  size_t size = n * sizeof(float);
  float *a = (float *)malloc(size);
  float *b = (float *)malloc(size);
  float *c = (float *)malloc(size);

  for(int i=0;i<n;i++){float af = rand()/double(RAND_MAX);
    float bf = rand()/double(RAND_MAX);
    a[i]=af;
    b[i]=bf;
  }
  struct timeval t1,t2;
  gettimeofday(&t1,NULL);
  vecAdd(a,b,c,n);
  gettimeofday(&t2,NULL);
  double timeuse = t2.tv_sec - t1.tv_sec + (t2.tv_usec - t1.tv_usec)/1000000.0;
  cout<<"timeuse: "<<timeuse<<endl;
}

在GPU上计算向量相加：

#include<bits/stdc++.h>
#include<sys/time.h>
using namespace std;

__global__ 
void vecAddKernel(float *A, float *B, float *C, int n){
    int i = threadIdx.x + blockDim.x * blockIdx.x; 
    if(i<n) C[i] = A[i] + B[i]; 
}
int main(int argc,char *argv[]){
  int n = atoi(argv[1]);
  cout<<n<<endl;
  size_t size = n * sizeof(float);
  float *a = (float *)malloc(size);
  float *b = (float *)malloc(size);
  float *c = (float *)malloc(size);

  for(int i=0;i<n;i++){float af = rand()/double(RAND_MAX);
    float bf = rand()/double(RAND_MAX);
    a[i]=af;
    b[i]=bf;
  }
  float *da = NULL;
  float *db = NULL;
  float *dc = NULL;
  cudaMalloc((void **)&da,size);
  cudaMalloc((void **)&db,size);
  cudaMalloc((void **)&dc,size); 
  cudaMemcpy(da,a,size,cudaMemcpyHostToDevice);
  cudaMemcpy(db,b,size,cudaMemcpyHostToDevice);
  cudaMemcpy(dc,c,size,cudaMemcpyHostToDevice);
  int threadsPerBlock = 256;
  int blockPerGrid = (n + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;
  struct timeval t1,t2;
  gettimeofday(&t1,NULL);
  vecAddKernel<<<blockPerGrid,threadsPerBlock>>>(da,db,dc,n);
  cudaMemcpy(c,dc,size,cudaMemcpyDeviceToHost);
  gettimeofday(&t2,NULL);
  double timeuse = t2.tv_sec - t1.tv_sec + (t2.tv_usec - t1.tv_usec)/1000000.0;
  cout<<"timeuse: "<<timeuse<<endl;
  cudaFree(da);
  cudaFree(db);
  cudaFree(dc);
}