深度学习模型部署TensorRT加速（二）：CUDA编程介绍

篇章二：CUDA编程介绍（简易版）

一、CUDA编程简介

CUDA是由NVIDIA推出的并行计算架构，可充分利用GPU的并行计算引擎，以更高效地解决复杂计算问题。

CUDA编程模型是一种异构计算模型，涉及CPU（主机）和GPU（设备）的协同工作。在CUDA中，主机代表了CPU及其内存，而设备代表了GPU及其内存。CUDA程序包含主机程序和设备程序，分别在CPU和GPU上执行。主机和设备之间可以进行数据通信，以便在它们之间传输数据。典型的CUDA程序执行流程如下：

分配主机内存并进行数据初始化。
分配设备内存并将数据从主机复制到设备。
调用CUDA核函数在设备上执行特定的计算。
将设备上的计算结果复制回主机。
释放设备和主机上分配的内存。

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二、CUDA中的线程与线束

在CUDA编程中，线程（Threads）和线束（Warps）是两个重要的概念，用于管理和执行并行计算任务。

线程（Thread）： 线程是CUDA编程中最基本的并行执行单位。在CUDA中，每个线程独立地执行一个计算任务，并且可以访问自己的寄存器和局部内存。GPU上的线程数量非常庞大，通常可以有成千上万个线程同时执行，从而实现高度的并行计算。线程在CUDA中通常由线程索引（Thread Index）来标识，使用三维的线程索引（x, y, z）来表示线程在块（Block）中的位置。

线束（Warp）： 线束是CUDA中的一个重要概念，它是一组连续的线程，通常包含32个线程。线束是GPU硬件层面的概念，在一个时钟周期内，线束内的所有线程同时执行相同的指令。这意味着线束内的线程必须保持一致性，即它们执行的代码路径和分支条件必须相同，否则会导致线束内的线程出现分支发散（Thread Divergence），从而降低执行效率。因此，在CUDA编程中，尽量保证线束内的线程执行相同的代码路径，以获得最佳的性能。

线程和线束之间的关系： 在GPU上，线程组织成线束。当GPU执行一个指令时，线束内的所有线程同时执行相同的指令，这就是线束级的并行。然后，GPU会同时执行多个线束，这就是线程级的并行。多个线程块在GPU上同时执行，每个线程块内又包含多个线程，这样就实现了GPU的高度并行计算。

CUDA编程充分利用了线程和线束的并行能力，通过合理的线程组织和并行计算，实现高性能的GPU计算。编写高效的CUDA程序需要充分理解线程和线束的概念，并注意避免线束内的分支发散，以保证最佳的性能。

三、CUDA编程示例代码

NVIDIA提供了CUDA C/C++编程模型。CUDA C/C++是一种扩展了标准C/C++语法的编程语言，它提供了用于在GPU上执行并行计算的特殊语法和库函数。在Python中利用CUDA进行并行计算，其中最常见的是Numba和PyCUDA。

CUDA程序的一般步骤包括：

使用C/C++编写主机（CPU）上的代码，用于控制和协调GPU的操作。
使用CUDA C/C++编写GPU上的核函数，这些核函数包含要在GPU上并行执行的计算任务。
使用CUDA API调用来管理GPU内存和执行核函数。
编译和链接CUDA代码以生成可执行文件。

简单演示如何使用CUDA来进行向量相加的操作。（这将涉及到线程和线束的使用！！！）

以下是一个简单的CUDA代码示例，实现了两个向量的元素相加操作：

#include <stdio.h>

// CUDA核函数，将两个向量相加
__global__ void addVectors(float *a, float *b, float *c, int n) {
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (tid < n) {
        c[tid] = a[tid] + b[tid];
    }
}

int main() {
    int n = 1000;
    float *a, *b, *c;   // 输入和输出向量的指针
    float *d_a, *d_b, *d_c;   // GPU上的输入和输出向量的指针
    int size = n * sizeof(float);

    // 为输入和输出向量分配内存
    a = (float*)malloc(size);
    b = (float*)malloc(size);
    c = (float*)malloc(size);

    // 为GPU上的输入和输出向量分配内存
    cudaMalloc(&d_a, size);
    cudaMalloc(&d_b, size);
    cudaMalloc(&d_c, size);

    // 初始化输入向量
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        a[i] = i;
        b[i] = i * 2;
    }

    // 将输入向量从主机内存复制到GPU内存
    cudaMemcpy(d_a, a, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_b, b, size, cudaMemcpyHostToDevice);

    // 启动核函数，进行向量相加操作
    int blockSize = 256;
    int numBlocks = (n + blockSize - 1) / blockSize;
    addVectors<<<numBlocks, blockSize>>>(d_a, d_b, d_c, n);

    // 将输出向量从GPU内存复制到主机内存
    cudaMemcpy(c, d_c, size, cudaMemcpyDeviceToHost);

    // 打印输出向量的前10个元素
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        printf("%f + %f = %f\n", a[i], b[i], c[i]);
    }

    // 释放内存
    free(a);
    free(b);
    free(c);
    cudaFree(d_a);
    cudaFree(d_b);
    cudaFree(d_c);

    return 0;
}

CUDA编程优化涵盖算法设计、内存访问、线程管理和硬件细节等多个方面，以最大程度地发挥GPU并行计算能力，提高性能。

总结

CUDA入门容易深入难！学习CUDA编程可以从掌握并行计算基础开始，并逐步深入了解CUDA的核心概念、API和编程模型，在GPU上充分发挥并行计算能力。

参考资料：

(264条消息) CUDA 编程入门cuda编程入门A-Egoist的博客-CSDN博客