新建cuda第一个程序后,对其内置代码进行解析。
1、初始定义。
程序首先定义了一个函数addWithCuda,它是调用GPU运算的入口函数,返回类型是cudaError_t。
cudaError_t是一个枚举类型,可以作为几乎所有CUDA函数的返回类型,用来检测函数执行期间发生的不同类型的错误,一共有80多个错误类型,可以在driver_types.h头文件中查看每一个整型对应的错误类型,如果返回0,代表执行成功。
定义函数2、核函数解析。
函数addKernel在最前有一个修饰符“__global__”,这个修饰符告诉编译器,被修饰的函数应该编译为在GPU而不是在CPU上运行,所以这个函数将被交给编译设备代码的编译器——NVCC编译器来处理,其他普通的函数或语句将交给主机编译器处理。
这里“设备”的概念可以理解为GPU和其显存组成的运算单元,“主机”可以理解为CPU和系统内存组成的运算单元。在GPU上执行的函数称为核函数。
核函数注:关于threadIdx.x的说明。
CUDA中的线程(thread)是设备中并行运算结构中的最小单位,类似于主机中的线程的概念,thread可以以一维、二维、三维的形式组织在一起,threadIdx.x表示的是thread在x方向的索引号,还可能存在thread在y和z方向的索引号threadIdx.y和threadIdx.z。
一维、二维或三维的thread组成一个线程块(Block),一维、二维或三维的线程块(Block)组合成一个线程块网格(Grid),线程块网格(Grid)可以是一维或二维的。通过网格块(Grid)->线程块(Block)->线程(thread)的 顺序可以定位到每一个并且唯一的线程。
addKernel函数会被GPU上的多个线程同时执行一次,线程间彼此没有通信,相互独立。到底会有多少个线程来分别执行核函数,是在“<<< >>>”符号里定义的。“<<< >>>”表示运行时配置符号,在本程序中的定义是<<<1,size>>>,表示分配了一个线程块(Block),每个线程块有分配了size个线程,“<<<>>>”中的 参数并不是传递给设备代码的参数,而是定义主机代码运行时如何启动设备代码。以上定义的这些线程都是一个维度上的,可以通过thredaIdx.x来获取执行当前计算任务的线程的ID号。
3、其他函数解析。
cudaSetDevice函数用来设置要在哪个GPU上执行,如果只有一个GPU,设置为cudaSetDevice(0);
cudaMalloc函数用来为参与运算的数据分配显存空间,函数原型:cudaError_t cudaMalloc(void **p, size_t s);
cudaMemcpy函数用于主机内存和设备显存以及主机与主机之间,设备与设备之间相互拷贝数据,函数原型:
cudaError_t CUDARTAPI cudaMemcpy(void *dst, const void *src, size_t count, enum cudaMemcpyKind kind);
第一个参数dst是目标数据地址,第二个参数src是源数据地址,第三个参数count是数据大小,第四个参数kind定义数据拷贝的类型,有如下几类枚举类型:
enum __device_builtin__ cudaMemcpyKind
{
cudaMemcpyHostToHost = 0,/**< Host -> Host */
cudaMemcpyHostToDevice = 1,/**< Host -> Device */
cudaMemcpyDeviceToHost = 2,/**< Device -> Host */
cudaMemcpyDeviceToDevice = 3,/**< Device -> Device */
cudaMemcpyDefault = 4/**< Direction of the transfer is inferred from the pointer values. Requires unified virtual addressing */
};
cudaGetLastError函数用于返回最新的一个运行时调用错误,对于任何CUDA错误,都可以通过函数cudaGetErrorString函数来获取错误的详细信息。
cudaDeviceSynchronize函数提供了一个阻塞,用于等待所有的线程都执行完各自的计算任务,然后继续往下执行。
cudaFree函数用于释放申请的显存空间。
cudaDeviceReset函数用于释放所有申请的显存空间和重置设备状态;
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