CUDA编程：caffe中GPU编程

核函数

核函数的特点

1. cuda代码文件的后缀为”.cu”，由单独的编译器进行编译
2. 核函数是cu文件中的一部分代码，是运行在显存中的程序代码，是实现并行计算的载体
3. 核函数一般放在cu文件中的前面，函数定义之前需要添加__global__关键字，函数体中包含CUDA_KERNEL_LOOP循环体
4. CUDA_KERNEL_LOOP循环体有两个参数，第一个是迭代器，第二个是总迭代数
5. CUDA_KERNEL_LOOP循环体中的代码是并行执行的，是互不关联的可独立执行的程序

示例代码

template <typename Dtype>
__global__ void kernel_statistic(const int num, const Dtype* bottom_data, Dtype* temp, 
  const int label_num, const int nsim, Dtype* counter) {
  CUDA_KERNEL_LOOP(index, num) {
    Dtype count_iter(0.0);
    for (int j = index + 1; j < num; ++j) {
      Dtype result_dot(0.0);
      for (int k = 0; k < label_num; ++k) {
        result_dot += bottom_data[index * label_num + k] * bottom_data[j * label_num + k];
      }
      temp[index * num * 2 + j * 2] = result_dot;
      if (result_dot >= Dtype(1.0))
        count_iter++;
    }
    counter[index] = count_iter;
  }
}

注意事项

• 核函数中不能出现__host__类型的函数，例如caffe中定义的caffe_gpu开头的函数、C++ 标准库中的函数
• 核函数中的数学计算由CUDA Math API完成
• 核函数一般不需要返回值
• 核函数的参数是所有CUDA_KERNEL_LOOP循环体公用的，对数据的修改应该是互不干扰的，示例代码中counter数组存储了各循环体代码计数的结果，传出后再进行累加运算得到总的统计结果。

传送门

• CUDA Math API

Forward_gpu和Backward_gpu

注意事项

1. 这两个函数需要在层的hpp文件中声明
2. cu文件编译生成后，cpp文件中的Forward_cpu函数和Backward_cpu函数将不会被调用
3. 初始化层时，cpp文件中的LayerSetUp函数和Reshape函数也会被执行
4. 对数组求和，可以用caffe_gpu_asum函数
5. 数据在GPU和CPU之间的拷贝速度特别慢，在cu文件中慎用cpu_data函数和mutabel_cpu_data函数
6. GPU擅长处理大规模矩阵运算，核函数应简单简洁