CUDA 7 流并發(fā)性優(yōu)化

異構(gòu)計(jì)算是指高效地使用系統(tǒng)中的所有處理器，包括 CPU 和 GPU 。為此，應(yīng)用程序必須在多個(gè)處理器上并發(fā)執(zhí)行函數(shù)。 CUDA 應(yīng)用程序通過在 streams 中執(zhí)行異步命令來管理并發(fā)性，這些命令是按順序執(zhí)行的。不同的流可以并發(fā)地執(zhí)行它們的命令，也可以彼此無序地執(zhí)行它們的命令。

在不指定流的情況下執(zhí)行異步 CUDA 命令時(shí)，runtime使用默認(rèn)流。在 CUDA 7 之前，默認(rèn)流是一個(gè)特殊流，它隱式地與設(shè)備上的所有其它流同步。

CUDA 7 引入了大量強(qiáng)大的新功能 ，包括一個(gè)新的選項(xiàng)，可以為每個(gè)主機(jī)線程使用獨(dú)立的默認(rèn)流，這避免了傳統(tǒng)默認(rèn)流的序列化。本文將展示如何在 CUDA 程序中簡化實(shí)現(xiàn)內(nèi)核和數(shù)據(jù)副本之間的并發(fā)。

CUDA 中的異步命令

如 CUDA C 編程指南所述，異步命令在設(shè)備完成請求的任務(wù)之前將控制權(quán)返回給調(diào)用主機(jī)線程（非阻塞的）。這些命令是：

·
內(nèi)核啟動(dòng)；

·
存儲器在兩個(gè)地址之間復(fù)制到同一設(shè)備存儲器；

·
從主機(jī)到設(shè)備的 64kb 或更少內(nèi)存塊的內(nèi)存拷貝；

·
由后綴為 Async 的函數(shù)執(zhí)行的內(nèi)存復(fù)制；

·
內(nèi)存設(shè)置函數(shù)調(diào)用。

為內(nèi)核啟動(dòng)或主機(jī)設(shè)備內(nèi)存復(fù)制指定流是可選的；可以調(diào)用 CUDA 命令而不指定流（或通過將 stream 參數(shù)設(shè)置為零）。下面兩行代碼都在默認(rèn)流上啟動(dòng)內(nèi)核。

kernel<<< blocks, threads, bytes >>>(); // default stream

kernel<<< blocks, threads, bytes, 0 >>>(); // stream 0

默認(rèn)流

在并發(fā)性對性能不重要的情況下，默認(rèn)流很有用。在 CUDA 7 之前，每個(gè)設(shè)備都有一個(gè)用于所有主機(jī)線程的默認(rèn)流，這會導(dǎo)致隱式同步。正如 CUDA C 編程指南中的“隱式同步”一節(jié)所述，如果主機(jī)線程向它們之間的默認(rèn)流發(fā)出任何 CUDA 命令，來自不同流的兩個(gè)命令就不能并發(fā)運(yùn)行。

CUDA 7 引入了一個(gè)新選項(xiàng)，每線程默認(rèn)流 ，它有兩個(gè)效果。首先，它為每個(gè)主機(jī)線程提供自己的默認(rèn)流。這意味著不同主機(jī)線程向默認(rèn)流發(fā)出的命令可以并發(fā)運(yùn)行。其次，這些默認(rèn)流是常規(guī)流。這意味著默認(rèn)流中的命令可以與非默認(rèn)流中的命令同時(shí)運(yùn)行。

要在 nvcc 7 及更高版本中啟用每線程默認(rèn)流，可以在包含 CUDA 頭（ cuda.h 或 cuda_runtime.h ）之前，使用 nvcc 命令行選項(xiàng) CUDA 或 #define 編譯 CUDA_API_PER_THREAD_DEFAULT_STREAM 預(yù)處理器宏。需要注意的是：當(dāng)代碼由 nvcc 編譯時(shí)，不能使用 #define
CUDA_API_PER_THREAD_DEFAULT_STREAM 在. cu 文件中啟用此行為，因?yàn)?nvcc 在翻譯單元的頂部隱式包含了 cuda_runtime.h 。

多流示例

看一個(gè)小例子。下面的代碼簡單地在八個(gè)流上啟動(dòng)一個(gè)簡單內(nèi)核的八個(gè)副本。只為每個(gè)網(wǎng)格啟動(dòng)一個(gè)線程塊，就有足夠的資源同時(shí)運(yùn)行多個(gè)線程塊。默認(rèn)流如何導(dǎo)致序列化的示例，在默認(rèn)流上添加了不起作用的虛擬內(nèi)核啟動(dòng)。這是密碼。

const int N = 1 << 20;

global void kernel(float *x, int n)

{

int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;

for (int i = tid; i < n; i += blockDim.x * gridDim.x) {

x[i] = sqrt(pow(3.14159,i));

}

}

int main()

{

const int num_streams = 8;

cudaStream_t streams[num_streams];

float *data[num_streams];

for (int i = 0; i < num_streams; i++) {

cudaStreamCreate(&streams[i]);

cudaMalloc(&data[i], N * sizeof(float));

// launch one worker kernel per stream

kernel<<<1, 64, 0, streams[i]>>>(data[i], N);

// launch a dummy kernel on the default stream

kernel<<<1, 1>>>(0, 0);

}

cudaDeviceReset();

return 0;

}

首先檢查遺留行為，通過不帶選項(xiàng)的編譯。

nvcc ./stream_test.cu -o stream_legacy

可以在 NVIDIA visualprofiler （ nvvp ）中運(yùn)行該程序，以獲得顯示所有流和內(nèi)核啟動(dòng)的時(shí)間軸。圖 1 顯示了 Macbook Pro 上生成的內(nèi)核時(shí)間線，該 Macbook Pro 帶有 NVIDIA GeForce GT 750M （一臺開普勒 GPU ）?？梢钥吹侥J(rèn)流上虛擬內(nèi)核的非常小，以及它們?nèi)绾螌?dǎo)致所有其他流序列化。

一個(gè)簡單的多流示例在將任何交錯(cuò)內(nèi)核發(fā)送到默認(rèn)流時(shí)不會實(shí)現(xiàn)并發(fā)。

現(xiàn)在嘗試新的單線程默認(rèn)流。

nvcc --default-stream per-thread ./stream_test.cu -o stream_per-thread

圖 2 顯示了來自 nvvp 的結(jié)果?？梢钥吹骄艂€(gè)流之間的完全并發(fā)：默認(rèn)流（在本例中映射到流 14 ）和創(chuàng)建的其它八個(gè)流。虛擬內(nèi)核運(yùn)行得如此之快，以至于很難看到在這個(gè)圖像中默認(rèn)流上有八個(gè)調(diào)用。

圖 2 ：使用新的每線程默認(rèn)流選項(xiàng)的多流示例，它支持完全并發(fā)執(zhí)行。

多線程示例

來看另一個(gè)例子，該示例旨在演示新的默認(rèn)流行為如何使多線程應(yīng)用程序，更容易實(shí)現(xiàn)執(zhí)行并發(fā)。下面的例子創(chuàng)建了八個(gè) POSIX 線程，每個(gè)線程在默認(rèn)流上調(diào)用內(nèi)核，然后同步默認(rèn)流。（需要在本例中進(jìn)行同步，以確保探查器在程序退出之前獲得內(nèi)核開始和結(jié)束時(shí)間戳。）

#include <pthread.h>

#include <stdio.h>

const int N = 1 << 20;

global void kernel(float *x, int n)

{

int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;

for (int i = tid; i < n; i += blockDim.x * gridDim.x) {

x[i] = sqrt(pow(3.14159,i));

}

}

void *launch_kernel(void *dummy)

{

float *data;

cudaMalloc(&data, N * sizeof(float));

kernel<<<1, 64>>>(data, N);

cudaStreamSynchronize(0);

return NULL;

}

int main()

{

const int num_threads = 8;

pthread_t threads[num_threads];

for (int i = 0; i < num_threads; i++) {

if (pthread_create(&threads[i], NULL, launch_kernel, 0)) {

        fprintf(stderr, "Error

creating threadn");

        return 1;

}

}

for (int i = 0; i < num_threads; i++) {

if(pthread_join(threads[i], NULL)) {

        fprintf(stderr, "Error joining

threadn");

        return 2;

}

}

cudaDeviceReset();

return 0;

}

首先，編譯時(shí)不使用任何選項(xiàng)來測試遺留的默認(rèn)流行為。

nvcc ./pthread_test.cu -o pthreads_legacy

在 nvvp 中運(yùn)行它時(shí)，看到一個(gè)流，默認(rèn)流，所有內(nèi)核啟動(dòng)都序列化，如圖 3 所示。

圖 3 ：一個(gè)具有默認(rèn)流行為的多線程示例：所有八個(gè)線程都被序列化。

用新的 per-thread default stream 選項(xiàng)編譯它。

nvcc --default-stream per-thread ./pthread_test.cu -o pthreads_per_thread

圖 4 顯示，對于每個(gè)線程的默認(rèn)流，每個(gè)線程都會自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)新的流，它們不會同步，因此所有八個(gè)線程的內(nèi)核都會并發(fā)運(yùn)行。

圖 4 ：單線程默認(rèn)流的多線程示例：所有八個(gè)線程的內(nèi)核同時(shí)運(yùn)行。

注意

在為并發(fā)進(jìn)行編程時(shí)，還需要記住以下幾點(diǎn)。

·
記住：對于每線程的默認(rèn)流，每個(gè)線程中的默認(rèn)流的行為與常規(guī)流相同，只要同步和并發(fā)就可以了。對于傳統(tǒng)的默認(rèn)流，這是不正確的。

·
–default-stream 選項(xiàng)是按編譯單元應(yīng)用的，確保將其應(yīng)用于所有需要它的 nvcc 命令行。

·
cudaDeviceSynchronize() 繼續(xù)同步設(shè)備上的所有內(nèi)容，甚至使用新的每線程默認(rèn)流選項(xiàng)。如果只想同步單個(gè)流，請使用 cudaStreamSynchronize(cudaStream_t stream) ，如第二個(gè)示例所示。

· 從 CUDA 7 開始，還可以使用句柄 cudaStreamPerThread 顯式地訪問每線程的默認(rèn)流，也可以使用句柄 cudaStreamLegacy 訪問舊的默認(rèn)流。請注意， cudaStreamLegacy 仍然隱式地與每個(gè)線程的默認(rèn)流同步，如果碰巧在一個(gè)程序中混合使用它們。

· 可以通過將 cudaStreamCreate() 標(biāo)志傳遞給 cudaStreamCreate() 來創(chuàng)建不與傳統(tǒng)默認(rèn)流同步的 非阻塞流。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的CUDA 7 流并发性优化的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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