(Cuda)存储器Memory(二)
2016-05-02 01:16
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本部分内容为[1]CUDA_C_Programming_Guide中笔记
可分为linear memory和 CUDA arrays
CUDA arrays为纹理获取做了优化,见纹理存储器
对于线性存储器,一般用以下函数处理:
cudaMallocPitch例子
对于C中每个元素,使用一个线程去计算。
共访问全局存储器次数:对矩阵A中的每个元素,共B.width次,对矩阵B中的元素,共访问了A.height次
本质上还是,使用一个线程去计算C中的一个元素。只是角度不一样了,一个block计算一个Csub,一个block中的线程计算一个Csub中的元素。
策略是,对于同一个block中的线程,只读取一次全局存储器。
共访问全局存储器次数:对矩阵A中的每个元素,共(B.width/block_size)次,对矩阵B中的元素,共访问了(A.height/block_size)次
共享存储器示例代码见最后一部分
分页锁定主机存储器资源有限,比可分页的要容易分配失败。
相关函数:
类别
[1]. CUDA_C_Programming_Guide
本部分内容为[1]CUDA_C_Programming_Guide中笔记
1 Device Memory
这是对后边的shared memory, global memory等的总称可分为linear memory和 CUDA arrays
CUDA arrays为纹理获取做了优化,见纹理存储器
对于线性存储器,一般用以下函数处理:
函数 | 描述 |
---|---|
cudaMalloc() | |
cudaMemcpy() | |
cudaMallocPitch() | 2D,返回的pitch需要在访问时使用 |
cudaMemcpy2D() | 2D |
cudaMalloc3D() | 3D |
cudaMemcpy3D() | 3D |
cudaFree() |
// Host code int width = 64, height = 64; float* devPtr; size_t pitch; cudaMallocPitch(&devPtr, &pitch, width * sizeof(float), height); MyKernel<<<100, 512>>>(devPtr, pitch, width, height); // Device code __global__ void MyKernel(float* devPtr, size_t pitch, int width, int height) { for (int r = 0; r < height; ++r) { float* row = (float*)((char*)devPtr + r * pitch); for (int c = 0; c < width; ++c) { float element = row[c]; } } }
2 shared Memory
2.1 不使用共享内存
对于C中每个元素,使用一个线程去计算。
共访问全局存储器次数:对矩阵A中的每个元素,共B.width次,对矩阵B中的元素,共访问了A.height次
2.2 使用共享内存
本质上还是,使用一个线程去计算C中的一个元素。只是角度不一样了,一个block计算一个Csub,一个block中的线程计算一个Csub中的元素。
策略是,对于同一个block中的线程,只读取一次全局存储器。
共访问全局存储器次数:对矩阵A中的每个元素,共(B.width/block_size)次,对矩阵B中的元素,共访问了(A.height/block_size)次
共享存储器示例代码见最后一部分
3 Page-Locked Host Memory
分页锁定主机存储器(也叫pinned),区别为malloc()分配的可分页的主机存储器(可分页为操作系统策略,将导致内存中只保存部分数据)分页锁定主机存储器资源有限,比可分页的要容易分配失败。
相关函数:
函数 | 说明 |
---|---|
cudaHostAlloc() | |
cudaFreeHost() | |
cudaHostRegister() | 分页锁定一段malloc()分配的内存 |
中文 | 英文 | 说明 | 符号 |
---|---|---|---|
可分享存储器 | Portable Memory | cudaHostAllocPortable, cudaHostRegisterPortable | |
写结合存储器 | Write-Combining Memory | ||
映射存储器 | Mapped Memory |
4 Texture Memory
5 Surface Memory
相关代码
共享存储器示例代码:// Matrices are stored in row-major order: // M(row, col) = *(M.elements + row * M.stride + col) typedef struct { int width; int height; int stride; float* elements; } Matrix; // Get a matrix element __device__ float GetElement(const Matrix A, int row, int col) { return A.elements[row * A.stride + col]; } // Set a matrix element __device__ void SetElement(Matrix A, int row, int col, float value) { A.elements[row * A.stride + col] = value; } // Get the BLOCK_SIZExBLOCK_SIZE sub-matrix Asub of A that is // located col sub-matrices to the right and row sub-matrices down // from the upper-left corner of A __device__ Matrix GetSubMatrix(Matrix A, int row, int col) { Matrix Asub; Asub.width = BLOCK_SIZE; Asub.height = BLOCK_SIZE; Asub.stride = A.stride; Asub.elements = &A.elements[A.stride * BLOCK_SIZE * row + BLOCK_SIZE * col]; return Asub; } // Thread block size #define BLOCK_SIZE 16 // Forward declaration of the matrix multiplication kernel __global__ void MatMulKernel(const Matrix, const Matrix, Matrix); // Matrix multiplication - Host code // Matrix dimensions are assumed to be multiples of BLOCK_SIZE void MatMul(const Matrix A, const Matrix B, Matrix C) { // Load A and B to device memory Matrix d_A; d_A.width = d_A.stride = A.width; d_A.height = A.height; size_t size = A.width * A.height * sizeof(float); cudaMalloc(&d_A.elements, size); cudaMemcpy(d_A.elements, A.elements, size, cudaMemcpyHostToDevice); Matrix d_B; d_B.width = d_B.stride = B.width; d_B.height = B.height; size = B.width * B.height * sizeof(float); cudaMalloc(&d_B.elements, size); cudaMemcpy(d_B.elements, B.elements, size, cudaMemcpyHostToDevice); // Allocate C in device memory Matrix d_C; d_C.width = d_C.stride = C.width; d_C.height = C.height; size = C.width * C.height * sizeof(float); cudaMalloc(&d_C.elements, size); // Invoke kernel dim3 dimBlock(BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE); // 这里因为cuda中为列优先,事实上对C作了个转置 dim3 dimGrid(B.width / dimBlock.x, A.height / dimBlock.y); MatMulKernel<<<dimGrid, dimBlock>>>(d_A, d_B, d_C); // Read C from device memory cudaMemcpy(C.elements, d_C.elements, size, cudaMemcpyDeviceToHost); // Free device memory cudaFree(d_A.elements); cudaFree(d_B.elements); cudaFree(d_C.elements); } // Matrix multiplication kernel called by MatMul() __global__ void MatMulKernel(Matrix A, Matrix B, Matrix C) { // Block row and column // 可以理解为在物理上是列优先,从逻辑上又转成行优先 int blockRow = blockIdx.y; int blockCol = blockIdx.x; // Each thread block computes one sub-matrix Csub of C Matrix Csub = GetSubMatrix(C, blockRow, blockCol); // Each thread computes one element of Csub // by accumulating results into Cvalue float Cvalue = 0; // Thread row and column within Csub int row = threadIdx.y; int col = threadIdx.x; // Loop over all the sub-matrices of A and B that are // required to compute Csub // Multiply each pair of sub-matrices together // and accumulate the results for (int m = 0; m < (A.width / BLOCK_SIZE); ++m) { // Get sub-matrix Asub of A Matrix Asub = GetSubMatrix(A, blockRow, m); // Get sub-matrix Bsub of B Matrix Bsub = GetSubMatrix(B, m, blockCol); // Shared memory used to store Asub and Bsub respectively __shared__ float As[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE]; __shared__ float Bs[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE]; // Load Asub and Bsub from device memory to shared memory // Each thread loads one element of each sub-matrix As[row][col] = GetElement(Asub, row, col); Bs[row][col] = GetElement(Bsub, row, col); // Synchronize to make sure the sub-matrices are loaded // before starting the computation __syncthreads(); // Multiply Asub and Bsub together for (int e = 0; e < BLOCK_SIZE; ++e) Cvalue += As[row][e] * Bs[e][col]; // Synchronize to make sure that the preceding // computation is done before loading two new // sub-matrices of A and B in the next iteration __syncthreads(); } // Write Csub to device memory // Each thread writes one element SetElement(Csub, row, col, Cvalue); }
[1]. CUDA_C_Programming_Guide
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