在 CUDA C/C++ kernel中使用內存
如何在主機和設備之間高效地移動數據。本文將討論如何有效地從內核中訪問設備存儲器，特別是 全局內存 。
在 CUDA 設備上有幾種內存，每種內存的作用域、生存期和緩存行為都不同。到目前為止，已經使用了駐留在設備 DRAM 中的 全局內存 ，用于主機和設備之間的傳輸，以及內核的數據輸入和輸出。這里的名稱 global 是指作用域，因為它可以從主機和設備訪問和修改。全局內存可以像下面代碼片段的第一行那樣使用 device de Clara 說明符在全局（變量）范圍內聲明，或者使用 cudaMalloc() 動態分配并分配給一個常規的 C 指針變量，如第 7 行所示。全局內存分配可以在應用程序的生命周期內保持。根據設備的 計算能力 ，全局內存可能被緩存在芯片上，也可能不在芯片上緩存。
device int globalArray[256];

void foo()
{
…
int *myDeviceMemory = 0;
cudaError_t result = cudaMalloc(&myDeviceMemory, 256 * sizeof(int));
…
}
在討論全局內存訪問性能之前，需要改進對 CUDA 執行模型的理解。已經討論了如何將 線程被分組為線程塊 分配給設備上的多處理器。在執行過程中，有一個更精細的線程分組到 warps 。 GPU 上的多處理器以 SIMD （ 單指令多數據 ）方式為每個扭曲執行指令。所有當前支持 CUDA – 的 GPUs 的翹曲尺寸（實際上是 SIMD 寬度）是 32 個線程。
全局內存合并
將線程分組為扭曲不僅與計算有關，而且與全局內存訪問有關。設備 coalesces 全局內存加載并存儲，由一個 warp 線程發出的盡可能少的事務，以最小化 DRAM 帶寬（在計算能力小于 2 . 0 的老硬件上，事務合并在 16 個線程的一半扭曲內，而不是整個扭曲中）。為了弄清楚 CUDA 設備架構中發生聚結的條件，在三個 Tesla 卡上進行了一些簡單的實驗： a Tesla C870 （計算能力 1 . 0 ）、 Tesla C1060 （計算能力 1 . 3 ）和 Tesla C2050 （計算能力 2 . 0 ）。
運行兩個實驗，使用如下代碼（ GitHub 上也有 ）中所示的增量內核的變體，一個具有數組偏移量，這可能導致對輸入數組的未對齊訪問，另一個是對輸入數組的跨步訪問。
#include
#include

// Convenience function for checking CUDA runtime API results
// can be wrapped around any runtime API call. No-op in release builds.
inline
cudaError_t checkCuda(cudaError_t result)
{
#if defined(DEBUG) || defined(_DEBUG)
if (result != cudaSuccess) {
fprintf(stderr, “CUDA Runtime Error: %sn”, cudaGetErrorString(result));
assert(result == cudaSuccess);
}
#endif
return result;
}

template
global void offset(T* a, int s)
{
int i = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x + s;
a[i] = a[i] + 1;
}

template
global void stride(T* a, int s)
{
int i = (blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x) * s;
a[i] = a[i] + 1;
}

template
void runTest(int deviceId, int nMB)
{
int blockSize = 256;
float ms;

T *d_a;
cudaEvent_t startEvent, stopEvent;

int n = nMB10241024/sizeof(T);

// NB: d_a(33*nMB) for stride case
checkCuda( cudaMalloc(&d_a, n * 33 * sizeof(T)) );

checkCuda( cudaEventCreate(&startEvent) );
checkCuda( cudaEventCreate(&stopEvent) );

printf(“Offset, Bandwidth (GB/s):n”);

offset<<>>(d_a, 0); // warm up

for (int i = 0; i <= 32; i++) {
checkCuda( cudaMemset(d_a, 0.0, n * sizeof(T)) );

checkCuda( cudaEventRecord(startEvent,0) );
offset<<>>(d_a, i);
checkCuda( cudaEventRecord(stopEvent,0) );
checkCuda( cudaEventSynchronize(stopEvent) );checkCuda( cudaEventElapsedTime(&ms, startEvent, stopEvent) );
printf("%d, %fn", i, 2*nMB/ms);

}

printf(“n”);
printf(“Stride, Bandwidth (GB/s):n”);

stride<<>>(d_a, 1); // warm up
for (int i = 1; i <= 32; i++) {
checkCuda( cudaMemset(d_a, 0.0, n * sizeof(T)) );

checkCuda( cudaEventRecord(startEvent,0) );
stride<<>>(d_a, i);
checkCuda( cudaEventRecord(stopEvent,0) );
checkCuda( cudaEventSynchronize(stopEvent) );checkCuda( cudaEventElapsedTime(&ms, startEvent, stopEvent) );
printf("%d, %fn", i, 2*nMB/ms);

}

checkCuda( cudaEventDestroy(startEvent) );
checkCuda( cudaEventDestroy(stopEvent) );
cudaFree(d_a);
}

int main(int argc, char **argv)
{
int nMB = 4;
int deviceId = 0;
bool bFp64 = false;

for (int i = 1; i < argc; i++) {
if (!strncmp(argv[i], “dev=”, 4))
deviceId = atoi((char*)(&argv[i][4]));
else if (!strcmp(argv[i], “fp64”))
bFp64 = true;
}

cudaDeviceProp prop;

checkCuda( cudaSetDevice(deviceId) )
;
checkCuda( cudaGetDeviceProperties(&prop, deviceId) );
printf(“Device: %sn”, prop.name);
printf(“Transfer size (MB): %dn”, nMB);

printf("%s Precisionn", bFp64 ? “Double” : “Single”);

if (bFp64) runTest(deviceId, nMB);
else runTest(deviceId, nMB);
}
此代碼可以通過傳遞“ fp64 ”命令行選項以單精度（默認值）或雙精度運行偏移量內核和跨步內核。每個內核接受兩個參數，一個輸入數組和一個表示訪問數組元素的偏移量或步長的整數。內核在一系列偏移和跨距的循環中被稱為。
未對齊的數據訪問
下圖顯示了 Tesla C870 、 C1060 和 C2050 上的偏移內核的結果。

設備內存中分配的數組由 CUDA 驅動程序與 256 字節內存段對齊。該設備可以通過 32 字節、 64 字節或 128 字節的事務來訪問全局內存。對于 C870 或計算能力為 1 . 0 的任何其他設備，半線程的任何未對齊訪問（或半扭曲線程不按順序訪問內存的對齊訪問）將導致 16 個獨立的 32 字節事務。由于每個 32 字節事務只請求 4 個字節，因此可以預期有效帶寬將減少 8 倍，這與上圖（棕色線）中看到的偏移量（不是 16 個元素的倍數）大致相同，對應于線程的一半扭曲。
對于計算能力為 1 . 2 或 1 . 3 的 Tesla C1060 或其他設備，未對準訪問的問題較少。基本上，通過半個線程對連續數據的未對齊訪問在幾個“覆蓋”請求的數據的事務中提供服務。由于未請求的數據正在傳輸，以及不同的半翹曲所請求的數據有些重疊，因此相對于對齊的情況仍然存在性能損失，但是這種損失遠遠小于 C870 。
計算能力為 2 . 0 的設備，如 Tesla C250 ，在每個多處理器中都有一個 L1 緩存，其行大小為 128 字節。該設備將線程的訪問合并到盡可能少的緩存線中，從而導致對齊，對跨線程順序內存訪問吞吐量的影響可以忽略不計。
快速內存訪問
步幅內核的結果如下圖所示。

對于快速的全局內存訪問，有不同的看法。對于大步進，無論架構版本如何，有效帶寬都很差。這并不奇怪：當并發線程同時訪問物理內存中相距很遠的內存地址時，硬件就沒有機會合并這些訪問。從上圖中可以看出，在 Tesla C870 上，除 1 以外的任何步幅都會導致有效帶寬大幅降低。這是因為 compute capability 1 . 0 和 1 . 1 硬件需要跨線程進行線性、對齊的訪問以進行合并，因此我們在 offset 內核中看到了熟悉的 1 / 8 帶寬。 Compute capability 1 . 2 及更高版本的硬件可以將訪問合并為對齊的段（ CC 1 . 2 / 1 . 3 上為 32 、 64 或 128 字節段，在 CC 2 . 0 及更高版本上為 128 字節緩存線），因此該硬件可以產生平滑的帶寬曲線。
當訪問多維數組時，線程通常需要索引數組的更高維，因此快速訪問是不可避免的。可以使用一種名為 共享內存 的 CUDA 內存來處理這些情況。共享內存是一個線程塊中所有線程共享的片上內存。共享內存的一個用途是將多維數組的 2D 塊以合并的方式從全局內存提取到共享內存中，然后讓連續的線程繞過共享內存塊。與全局內存不同，對共享內存的快速訪問沒有懲罰。
概括
本文討論了如何從 CUDA 內核代碼中有效地訪問全局內存的一些方面。設備上的全局內存訪問與主機上的數據訪問具有相同的性能特征，即數據局部性非常重要。在早期的 CUDA 硬件中，內存訪問對齊和跨線程的局部性一樣重要，但在最近的硬件上，對齊并不是什么大問題。另一方面，快速的內存訪問會損害性能，使用片上共享內存可以減輕這種影響。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的在 CUDA C/C++ kernel中使用内存的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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