CUDA中的几种并行计算模型

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了CUDA中的几种并行计算模型相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

Background

CUDA编程中由于thread space和input space通常是不同的：

  • Thread Space最多可以是5D，2D Grid + 3D Block
  • Input Space通常是1D，有时也有2D的矩阵等

这就导致了我们需要将inputs映射到threads中去，比如我在《CUDA中线程与数据的对应关系》中所写的，主要就是考虑线程数和数据数下的映射关系。

如果我们有一个1D的Input array, 采用不同的thread space, thread index和input index的对应关系如下：

  • 1 block, N threads(1D): 对应的线程索引threadIdx.x
  • 1 block, M X N threads(2D): 对应的线程索引blockIdx.y * blockDim.x + threadIdx.x
  • N block(1D), M threads(1D): 对应的线程索引blockIdx.x * gridDim.x + threadIdx.x

这里只列举部分情况。

CUDA中的并行计算模型是基于上面的对应关系的，常见的并行计算模型有如下几种：

  • Map
  • Gather
  • Scatter
  • Transpose
  • Reduce
  • Scan

下面逐个介绍这几种模型。

Map

Map就是将某个function作用到输入队列的每一个元素，然后用结果更新该队列：
在这里插入图片描述
比如，我们要将某个队列中的每个元素都加10，我们可以写类似这样的代码：

#include <curand.h>
#include <cuda.h>
#include <iostream>
#include <stdio.h>

__global__ void addTen(float* d, int count)
{
    int threadsPerBlock = blockDim.x * blockDim.y * blockDim.z;
    int threadPosInBlock = threadIdx.x + blockDim.x * threadIdx.y + blockDim.x * blockDim.y * threadIdx.z;
    int blockPosInGrid = blockIdx.x + gridDim.x * blockIdx.y; // grid is always 2D

    int threadIndex = blockPosInGrid * threadsPerBlock + threadPosInBlock;
    if (threadIndex < count) {
        d[threadIndex] += 10;
    }


}

int main() {
    curandGenerator_t gen;
    curandCreateGenerator(&gen, CURAND_RNG_PSEUDO_MTGP32);
    curandSetPseudoRandomGeneratorSeed(gen, time(0));


    const int count = 123456;
    const int size = count * sizeof(float);
    float *d;
    float h[count];
    cudaMalloc(&d, size);
    curandGenerateUniform(gen, d, count);


    dim3 block(8, 8, 8);
    dim3 grid(16, 16);

    addTen<<<grid, block>>>(d, count);

    cudaMemcpy(h, d, size, cudaMemcpyDeviceToHost);

    cudaFree(d);

    for (int i = 0; i < 100; ++i) {
        std::cout << h[i] <<std::endl;
    }

    getchar();

    return 0;

}

上面，将会产生0-1之间的随机均匀分布的数字，CUDA代码的作用是在该array中的每个数加10。注意这里用到了CUDA的curand库，因此编译时需要link到curand，如下：

nvcc -o Map Map.cu -lcurand

Gather

Gather “gathers” information from other parts of memory. Scatter “scatters” information to other parts of memory.[1]

Gather就是从内存已有的信息中提取信息，例如由给定array中的某些元素生成一个元素：
在这里插入图片描述

比如一般的stencil问题:

在这里插入图片描述
如果radius=3, 每个元素是相邻的7个元素之和，实现代码如下：

#include <thrust/device_vector.h>

#define RADIUS      3
#define BLOCKSIZE   32

/*******************/
/* iDivUp FUNCTION */
/*******************/
int iDivUp(int a, int b){ return ((a % b) != 0) ? (a / b + 1) : (a / b); }

/********************/
/* CUDA ERROR CHECK */
/********************/
#define gpuErrchk(ans) { gpuAssert((ans), __FILE__, __LINE__); }
inline void gpuAssert(cudaError_t code, const char *file, int line, bool abort=true)
{
   if (code != cudaSuccess) 
   {
      fprintf(stderr,"GPUassert: %s %s %d\\n", cudaGetErrorString(code), file, line);
      if (abort) exit(code);
   }
}

/**********/
/* KERNEL */
/**********/
__global__ void moving_average(unsigned int *in, unsigned int *out, int N) {

    __shared__ unsigned int temp[BLOCKSIZE + 2 * RADIUS];

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

    int lindexx = threadIdx.x + RADIUS;

    // --- Read input elements into shared memory
    temp[lindexx] = (gindexx < N)? in[gindexx] : 0;
    if (threadIdx.x < RADIUS) {
        temp[threadIdx.x] = (((gindexx - RADIUS) >= 0)&&(gindexx <= N)) ? in[gindexx - RADIUS] : 0;
        temp[threadIdx.x + (RADIUS + BLOCKSIZE)] = ((gindexx + BLOCKSIZE) < N)? in[gindexx + BLOCKSIZE] : 0;
    }

    __syncthreads();

    // --- Apply the stencil
    unsigned int result = 0;
    for (int offset = -RADIUS ; offset <= RADIUS ; offset++) {
        result += temp[lindexx + offset];
    }

    // --- Store the result
    out[gindexx] = result;
}

/********/
/* MAIN */
/********/
int main() {

    const int N        = 55 + 2 * RADIUS;

    const unsigned int constant = 4;

    thrust::device_vector<unsigned int> d_in(N, constant);
    thrust::device_vector<unsigned int> d_out(N);

    moving_average<<<iDivUp(N, BLOCKSIZE), BLOCKSIZE>>>(thrust::raw_pointer_cast(d_in.data()), thrust::raw_pointer_cast(d_out.data()), N);
    gpuErrchk(cudaPeekAtLastError());
    gpuErrchk(cudaDeviceSynchronize());

    thrust::host_vector<unsigned int> h_out = d_out;

    for (int i=0; i<N; i++)
        printf("Element i = %i; h_out = %i\\n", i, h_out[i]);

    return 0;

}

Scatter

Scatter正好和Gather相反，这里有一个Scatter的比较好的解释：

When each thread needs to write its output in a different or multiple places we call this the scatter operation.

当需要把一个元素写到不同的位置或者写到多个位置时，就是scatter.
参考[3], 这里有一个用thrust实现的scatter的例子：

#include <thrust/scatter.h>
#include <thrust/device_vector.h>
#include <thrust/execution_policy.h>
#include <vector>
#include <iostream>

int main() {

    int values[10] = {1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0};
    thrust::device_vector<int> d_values(values, values + 10);
    // scatter all even indices into the first half of the range, and odd indices vice versa
    int map[10]   = {0, 5, 1, 6, 2, 7, 3, 8, 4, 9};
    thrust::device_vector<int> d_map(map, map + 10);
    thrust::device_vector<int> d_output(10);
    thrust::scatter(thrust::device, d_values.begin(), d_values.end(), d_map.begin(), d_output.begin());
    std::vector<int> result(d_output.size());
    thrust::copy(d_output.begin(), d_output.end(), result.begin());
    for(auto& e : result) {
        std::cout << e << std::endl;
    }

}

Thurst 是CUDA的原生库，编译时不需要做额外的链接，如下即可：

nvcc -std=c++11 -o Scatter Scatter.cu

Transpose

Transpose通常涉及到矩阵的转置。

比如，我们有一个图片，它的pixel值信息是按行排列存储的：
在这里插入图片描述
那么，我们把它放到CUDA的内存中，它的排布是这样的：
在这里插入图片描述
但是，通常，我们使用图片时，可能采用按列顺序读取的方式，比如先第一列1，5；然后第二列2，6，…，最后4，8
在这里插入图片描述
那么，根据内存读取优化原则，相邻读取的元素在内存中相邻排布才有最好的性能，那么，我们实际希望的GPU内存排布是：
在这里插入图片描述
Transpose是一种特殊的scatter, 实现这个需求只需要把上面的代码稍微修改即可：

#include <thrust/scatter.h>
#include <thrust/device_vector.h>
#include <thrust/execution_policy.h>
#include <vector>
#include <iostream>

int main() {

    int values[8] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8};
    thrust::device_vector<int> d_values(values, values + 8);
    
    // scatter first half to the dest even index and second half to the dest odd indices
    int map[8]   = {0, 2, 4, 6, 1, 3, 5, 7};
    thrust::device_vector<int> d_map(map, map + 8);
    thrust::device_vector<int> d_output(8);
    thrust::scatter(thrust::device, d_values.begin(), d_values.end(), d_map.begin(), d_output.begin());
    std::vector<int> result(d_output.size());
    thrust::copy(d_output.begin(), d_output.end(), result.begin());
    for(auto& e : result) {
        std::cout << e << std::endl;
    }

}

Reduce

Reduce就是一种分而治之（divide and conquer)的方法，比如下面的求和：
在这里插入图片描述
在CUDA中可以采用如下的并行算法：
在这里插入图片描述
初始时，thread number是data size的一半，每个迭代，一个线程负责两个数的相加；每过一个迭代，data size进一步减半，因而需要使用的线程也减半。
对应的核代码为：

#include <cuda.h>
#include <iostream>
#include <stdio.h>

__global__ void sum(int* d)
{
    int tid = threadIdx.x;

    for (int threadCount = blockDim.x, stepSize = 1; threadCount > 0; threadCount /= 2, stepSize *= 2) {
        if (tid < threadCount) {
            int lhsIndex = tid * stepSize * 2;
            int rhsIndex = lhsIndex + stepSize;
            d[lhsIndex] += d[rhsIndex];
        }
    }


}

int main() {

    const int count = 8;
    const int size = count * sizeof(int);
    int *d;
    int h[count] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8};
    cudaMalloc(&d, size);
    cudaMemcpy(d, h, size, cudaMemcpyHostToDevice);


    sum<<<1, count / 2>>>(d);

    cudaMemcpy(h, d, size, cudaMemcpyDeviceToHost);

    cudaFree(d);

    for (int i = 0; i < count; ++i) {
        std::cout << h[i] <<std::endl;
    }

    getchar();

    return 0;

}

程序输出为：

36
2
7
4
26
6
15
8

第一个数为我们想要的sum, 对比上图和程序，我们发现thread 0干的活最多，因为tid最小为0，threadCount不断减半，所以最后结果写到了d[0]处。

Scan

当输出队列的第n个元素有输入队列的前n个元素决定时，称这种计算模式为scan.
在这里插入图片描述
当f操作为求和时：

input12345
output1361015

这里，我们仍然采用1维的grid, 采用N-1个线程，index为0的线程仍然干最多的活：
在这里插入图片描述

#include <cuda.h>
#include <iostream>
#include <stdio.h>

__global__ void scanSum(int* d)
{
    int tid = threadIdx.x;

    for (int threadCount = blockDim.x, stepSize = 1; threadCount > 0; stepSize *= 2) {
        if (tid < threadCount) {
            d[tid + stepSize] += d[tid];
        }
        threadCount -= stepSize;
    }

}

int main() {

    const int count = 5;
    const int size = count * sizeof(int);
    int *d;
    int h[count] = {1, 2, 3, 4, 5};
    cudaMalloc(&d, size);
    cudaMemcpy(d, h, size, cudaMemcpyHostToDevice);


    scanSum<<<1, count - 1>>>(d);

    cudaMemcpy(h, d, size, cudaMemcpyDeviceToHost);

    cudaFree(d);

    for (int i = 0; i < count; ++i) {
        std::cout << h[i] <<std::endl;
    }

    getchar();

    return 0;

}

Reference:

  1. https://developer.nvidia.com/gpugems/gpugems2/part-iv-general-purpose-computation-gpus-primer/chapter-31-mapping-computational
  2. https://developer.nvidia.com/gpugems/gpugems3/part-vi-gpu-computing/chapter-39-parallel-prefix-sum-scan-cuda
  3. https://blog.csdn.net/seamanj/article/details/82976687
  4. https://thrust.github.io/doc/group__scattering_gac1b33a02dd67cf9c8b3b3aa05c881a37.html
  5. https://docs.nvidia.com/cuda/thrust/index.html

以上是关于CUDA中的几种并行计算模型的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

cuda并行计算的几种模式

模型推理谈谈 GPU 并行推理的几个方式

一文了解GPU并行计算CUDA

CUDA编程入门极简教程（转）

Cuda程序的设计-2

使用 Cuda 并行实现计算大型数组中的大型连续子序列之和