(CUDA 编程3).CUDA硬件实现分析（一）------安营扎寨

2009-08-19 01:20:28 作者：赵开勇 来源：本站 浏览次数：0 网友评论 0 条

（CUDA编程3）CUDA硬件实现分析（一）------安营扎寨

前面我们已经说到线程的一些概念，但是这些概念都是软环节的。我们常常会听到某某单位说他们的软硬件配置如何如何的好。软件再好，每个士兵都是可造之才，但是如果硬件条件跟不上，也没他们的勇武之地。就像国内做过一些跳槽原因的统计，很多人已经跳槽都是为了高工资，但实际统计结果表明，很多人都觉得在以前那个公司里面学不到东西，或者说得不到发挥自己长处的地方。那就得看公司有没有这样的机会让你发挥你的能力了。看到这里，扯远了～很多人都看得不耐烦了……书接上回《 CUDA 线程执行模型分析（二）大军未动粮草先行------GPU的革命》。已经讲到CUDA在线程模型是一个什么样子，经过几天的吸收，也应该在脑子里面有一些印象了。但是你会问一个问题，我们是不是可以开无数个线程来执行啦？或许招兵的人都想找到很多很多的人，但是你得也考虑一下你的粮食有多少，军营有多大。在这么我们得讨论一下现在的支持CUDA的nvidia的显卡现在的硬件情况。

空洞的讲解或许还是没怎么又说服力，下面以G80为例子。
1. G80里面有16个Multiprocessor.
2. 每个Multiprocessor都有一组（G80里面是8个）32位的Processor（每个Processor都是SIMD架构，什么叫SIMD架构：军训的时候，大家都到了食堂，不是像在学校里面，每个人那自己的碗筷就三三俩俩的去吃饭，那可要讲究纪律，啥叫纪律，一群人站在桌子面前，连长没发话，谁也不敢坐下来……连长一声令下：“坐下”。所有的人才按照敢坐下来，也是同时坐下来- -！要是谁没有同步坐下来，那就惨了- -！再来一次，一定要是同步坐下去的，都能听到声的，咵！恨不得把板凳给坐碎了------还是部队的东西结实，兄弟们怎么坐到军训结束只有坐坏屁股的，没有听说凳子坐坏的- -！所以啊，爱惜公物就是爱惜自己。记住了吧，这就是SIMD：Single Instruction Multiple Data 。 ）还有共用的Instruction Unit（这玩儿就不用翻译是啥了吧～看SIMD，自己理解去）。在G80里面有两个Instruction Unit模块。
3. 每一个时钟周期内，按照warp（这玩儿咋翻译啦？就理解为运行的时候，一个block里面一起运行的thread，例如block里面有512个thread，但是每次只有32个thread在运行，那么这32个thread就是一个运行的warp组- -! 还好不是rap- -！俺就真没法解释了）
4. 每一个warp里面包含的thread数量是有限的，现在的规定是32个。将来不知道会不会有变化？不知道，这个只有CUDA开发人员知道了。

我们还是按照我们的既定方式学习吧～看图说话- -！接下来又是一张图： 
刚才我们已经说到了硬件上的处理器的模型，现在我们来看看内存吧。前面的章节我们已经讲到了内存的register，local，shared，constant，texture，global，现在看到对应的硬件的位置了吧？哦，对了，有人会问，local和global跑那里去了，你看看，是不是多了一个Device Memory嘛。Local和Global 都是在Device Memory上的。只是在线程模型运行的时候，为了方便说明线程的模型，把它单独划分出来好说明。其实Constant和Texture都是在Device Memory里面的，但是人家是只读的Cache，所以比Global和local要快一些。不过Cache和shared Memory比起来，又显得慢一些了。

硬件的架构差不多就是这么多。如果还不是很清楚，我们再讲讲军营的生活。还是讲吃食堂吃饭吧（回想起大学的时候和几个好朋友一起成立了一个编程爱好者协会……结果后来变成了好吃协会- -！）。由于我们现在的连队人数众多，一个grid里面就可以有65535个thread，所以一下子让这么多人一起吃饭，是不可能的。我们有好多个grid怎么办？所以每次Device（就是显卡）只处理一个grid。但是每个grid里面又有那么多人。一来是咱们地方小，不能容纳那么多人一起吃饭，而来是也没必要再建立那么多食堂。大家可以轮流吃，早吃的早走，晚来的也晚不了多久。

这次是Grid1先到达食堂，然后他把士兵分成了几个block，（我们上次已经讲过的，block和grid的关系，应该还记得把）但是现在桌子还是少，为了大家不乱起来，每个block的人就指定到某一个multiprocessor（一个周期只能容纳32个人一起用餐）哪里。

这个block1的人就围着multiprocessor1这张桌子坐，但是这张桌子也不是太大，所以block里面的人又分成32个人一组（warp）来吃饭。那如果这个block没有32个人，就占不完这张桌子，所以一个multiprocessor又可以让别的block的thread一起来用餐。

因为一次就把所有的register和shared memory分配给了所有的block的所有的thread。所以怎么样合理的少用register和shared memory就可以同时让更多的thread得到处理。

讲了这么多，怎么来看自己的显卡那片军营如何拉？下面给出两种方法，一种是用一个小软件，GPU-Z的工具，这个工具可以得到很多显卡的参数，这个可以上网搜索到。

第二种方法是用CUDA的命令，这个只是针对支持CUDA的显卡的，下面给一段代码：

/********************************************************************

*  InitCUDA.cu

*  This is a init CUDA of the CUDA program.

*********************************************************************/

#include <stdio.h>

#include <stdlib.h>

#include <cuda_runtime.h>

/************************************************************************/

/* Init CUDA                                                            */

/************************************************************************/

bool InitCUDA(void)

{

   int count = 0;

   int i = 0;

   cudaGetDeviceCount(&count);

   if(count == 0) {

       fprintf(stderr, "There is no device. ");

       return false;

   }

   for(i = 0; i < count; i++) {

       cudaDeviceProp prop;

       if(cudaGetDeviceProperties(&prop, i) == cudaSuccess)

       {         

          printf("name:%s ",                       prop.name);

          printf("totalGlobalMem:%u ",             prop.totalGlobalMem);

          printf("sharedMemPerBlock:%u ",          prop.sharedMemPerBlock);

          printf("regsPerBlock:%d ",               prop.regsPerBlock);

          printf("warpSize:%d ",                   prop.warpSize);

          printf("memPitch:%u ",                   prop.memPitch);

          printf("maxThreadsPerBlock:%d ",         prop.maxThreadsPerBlock);

          printf("maxThreadsDim:x %d, y %d, z %d ",    prop.maxThreadsDim[0],prop.maxThreadsDim[1],prop.maxThreadsDim[2]);

          printf("maxGridSize:x %d, y %d, z %d ",    prop.maxGridSize[0],prop.maxGridSize[0],prop.maxGridSize[0]);

          printf("totalConstMem:%u ",              prop.totalConstMem);

          printf("major:%d ",                   prop.major);

          printf("minor:%d ",                   prop.minor);

          printf("clockRate:%d ",               prop.clockRate);

          printf("textureAlignment:%u ",           prop.textureAlignment);

          if(prop.major >= 1) {

              break;

          }

       }

   }

   if(i == count) {

       fprintf(stderr, "There is no device supporting CUDA 1.x. ");

       return false;

   }

   cudaSetDevice(i);

   printf("CUDA initialized. ");

   return true;

}