CUDA编程（五）：流stream
CUDA流stream定义
CUDA流：一系列将在GPU上按照顺序执行的操作。可以将一个流看做是GPU上的一个任务，不同任务可以并行执行。如下图所示，利用三个流，同一个流上的任务顺序执行，不同流上的任务可以同时执行，从而实现并发操作。
使用CUDA流，首先要选择一个支持设备重叠（Device Overlap）功能的设备，支持设备重叠功能的GPU能够在执行一个CUDA核函数的同时，还能在主机和设备之间执行复制数据操作。
支持重叠功能的设备的这一特性很重要，可以在一定程度上提升GPU程序的执行效率。一般情况下，CPU内存远大于GPU内存，对于数据量比较大的情况，不可能把CPU缓冲区中的数据一次性传输给GPU，需要分块传输，如果能够在分块传输的同时，GPU也在执行核函数运算，这样的异步操作，就用到设备的重叠功能，能够提高运算性能。
CUDA流stream管理
相关API函数
定义流
cudaStream_t stream;
创建流
流的创建有以下三种方式：
- 创建默认流：
__host__ cudaError_t cudaStreamCreate ( cudaStream_t* pStream )
- 创建不同标记的流：
__host__ cudaError_t cudaStreamCreateWithFlags ( cudaStream_t* pStream , unsigned int flags )
（1）CUDA流的默认创建标记cudaStreamCreateWithFlags(&stream, cudaStreamDefault);通过此方法创建的流与调用cudaStreamCreate创建的流相同。默认流中的Kernel不能与其他流中的Kernel同时执行。
（2）创建非阻塞流cudaStreamCreateWithFlags(&stream, cudaStreamNonBlocking);
在通过该标记创建的CUDA流中的Kernel可以与默认流（NULL 流）中的Kernel同时运行，并且通过该标记创建的流不应与默认流执行隐式同步（implicit synchronization）。
- 创建不同优先级的流：
__host__ cudaError_t cudaStreamCreateWithPriority ( cudaStream_t* pStream , unsigned int flags, int priority )
通过priority参数，指定CUDA 流的优先级，数值越小其优先级越高（“0”表示默认优先级）。高优先级流中的核函数（Kernel）可以抢占已经在低优先级流中执行的核函数，而主机和设备之间的内存操作不受优先级的影响。
销毁流
销毁并清理CUDA流。
__host____device__ cudaError_t cudaStreamDestroy(cudaStream_t stream)
流同步
调用该操作时会发生阻塞，等待指定流中操作完成。
__host__ cudaError_t cudaStreamSynchronize(cudaStream_t stream)
代码示例
以下是不使用流和使用流的代码示例：
不使用流：
#include "cuda_runtime.h"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#define N (1024*1024)
#define FULL_DATA_SIZE N*20
__global__ void kernel(int* a, int *b, int*c)
{
int threadID = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (threadID < N)
{
c[threadID] = (a[threadID] + b[threadID]) / 2;
}
}
int main()
{
//启动计时器
cudaEvent_t start, stop;
float elapsedTime;
cudaEventCreate(&start);
cudaEventCreate(&stop);
cudaEventRecord(start, 0);
int *host_a, *host_b, *host_c;
int *dev_a, *dev_b, *dev_c;
//在GPU上分配内存
cudaMalloc((void**)&dev_a, FULL_DATA_SIZE * sizeof(int));
cudaMalloc((void**)&dev_b, FULL_DATA_SIZE * sizeof(int));
cudaMalloc((void**)&dev_c, FULL_DATA_SIZE * sizeof(int));
//在CPU上分配可分页内存
host_a = (int*)malloc(FULL_DATA_SIZE * sizeof(int));
host_b = (int*)malloc(FULL_DATA_SIZE * sizeof(int));
host_c = (int*)malloc(FULL_DATA_SIZE * sizeof(int));
//主机上的内存赋值
for (int i = 0; i < FULL_DATA_SIZE; i++)
{
host_a[i] = i;
host_b[i] = FULL_DATA_SIZE - i;
}
//从主机到设备复制数据
cudaMemcpy(dev_a, host_a, FULL_DATA_SIZE * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(dev_b, host_b, FULL_DATA_SIZE * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
kernel<<<FULL_DATA_SIZE/1024, 1024>>>(dev_a, dev_b, dev_c);
//数据拷贝回主机
cudaMemcpy(host_c, dev_c, FULL_DATA_SIZE * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
//计时结束
cudaEventRecord(stop, 0);
cudaEventSynchronize(stop);
cudaEventElapsedTime(&elapsedTime, start, stop);
std::cout << "消耗时间： " << elapsedTime << std::endl;
//输出前10个结果
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
std::cout << host_c[i] << std::endl;
}
getchar();
cudaFreeHost(host_a);
cudaFreeHost(host_b);
cudaFreeHost(host_c);
cudaFree(dev_a);
cudaFree(dev_b);
cudaFree(dev_c);
return 0;
}
使用流：
#include "cuda_runtime.h"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#define N (1024*1024)
#define FULL_DATA_SIZE N*20
__global__ void kernel(int* a, int *b, int*c)
{
int threadID = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (threadID < N)
{
c[threadID] = (a[threadID] + b[threadID]) / 2;
}
}
int main()
{
//获取设备属性
cudaDeviceProp prop;
int deviceID;
cudaGetDevice(&deviceID);
cudaGetDeviceProperties(&prop, deviceID);
//检查设备是否支持重叠功能
if (!prop.deviceOverlap)
{
printf("No device will handle overlaps. so no speed up from stream.\n");
return 0;
}
//启动计时器
cudaEvent_t start, stop;
float elapsedTime;
cudaEventCreate(&start);
cudaEventCreate(&stop);
cudaEventRecord(start, 0);
//创建一个CUDA流
cudaStream_t stream;
cudaStreamCreate(&stream);
int *host_a, *host_b, *host_c;
int *dev_a, *dev_b, *dev_c;
//在GPU上分配内存
cudaMalloc((void**)&dev_a, N * sizeof(int));
cudaMalloc((void**)&dev_b, N * sizeof(int));
cudaMalloc((void**)&dev_c, N * sizeof(int));
//在CPU上分配页锁定内存
cudaHostAlloc((void**)&host_a, FULL_DATA_SIZE * sizeof(int), cudaHostAllocDefault);
cudaHostAlloc((void**)&host_b, FULL_DATA_SIZE * sizeof(int), cudaHostAllocDefault);
cudaHostAlloc((void**)&host_c, FULL_DATA_SIZE * sizeof(int), cudaHostAllocDefault);
//主机上的内存赋值
for (int i = 0; i < FULL_DATA_SIZE; i++)
{
host_a[i] = i;
host_b[i] = FULL_DATA_SIZE - i;
}
for (int i = 0; i < FULL_DATA_SIZE; i += N)
{
cudaMemcpyAsync(dev_a, host_a + i, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice, stream);
cudaMemcpyAsync(dev_b, host_b + i, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice, stream);
kernel<<<N/1024, 1024, 0, stream>>>(dev_a, dev_b, dev_c);
cudaMemcpyAsync(host_c + i, dev_c, N * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost, stream);
}
// wait until gpu execution finish
cudaStreamSynchronize(stream);
cudaEventRecord(stop, 0);
cudaEventSynchronize(stop);
cudaEventElapsedTime(&elapsedTime, start, stop);
std::cout << "消耗时间： " << elapsedTime << std::endl;
//输出前10个结果
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
std::cout << host_c[i] << std::endl;
}
getchar();
// free stream and mem
cudaFreeHost(host_a);
cudaFreeHost(host_b);
cudaFreeHost(host_c);
cudaFree(dev_a);
cudaFree(dev_b);
cudaFree(dev_c);
cudaStreamDestroy(stream);
return 0;
}
首先声明一个Stream，可以把不同的操作放到Stream内，按照放入的先后顺序执行。
cudaMemcpyAsync操作只是一个请求，表示在流中执行一次内存复制操作，并不能确保cudaMemcpyAsync函数返回时已经启动了复制动作，更不能确定复制操作是否已经执行完成，可以确定的是放入流中的这个复制动作一定是在其后放入流中的其他动作之前完成的。使用流（同时要使用页锁定内存）和不使用流的结果一致，运算时间分别是30ms和50ms。