深度学习的兴起，使得多线程以及GPU编程逐渐成为算法工程师无法规避的问题。这里主要记录自己的GPU自学历程。

目录

• 《GPU编程自学1 —— 引言》
• 《GPU编程自学2 —— CUDA环境配置》
• 《GPU编程自学3 —— CUDA程序初探》
• 《GPU编程自学4 —— CUDA核函数运行参数》
• 《GPU编程自学5 —— 线程协作》
• 《GPU编程自学6 —— 函数与变量类型限定符》
• 《GPU编程自学7 —— 常量内存与事件》
• 《GPU编程自学8 —— 纹理内存》
• 《GPU编程自学9 —— 原子操作》
• 《GPU编程自学10 —— 流并行》

四、 CUDA核函数运行参数

在前面的章节中，我们不止一次看到了在调用定义的核函数时采用了类似下面的形式：

kernel<<<1,1>>>(param1,param2,...)

“<<< >>>”中参数的作用是告诉我们该如何启动核函数(比如如何设置线程)。 下面我们先直接介绍参数概念，然后详细说明其意义。

4.1 核函数运行参数

当我们使用 gloabl 声明核函数后

__global__ void kernel(param list){  }

在主机端(Host)调用时采用如下的形式：

kernel<<<Dg,Db, Ns, S>>>(param list);

• Dg： int型或者dim3类型(x,y,z)。 用于定义一个grid中的block是如何组织的。 int型则直接表示为1维组织结构。
• Db： int型或者dim3类型(x,y,z)。 用于定义一个block中的thread是如何组织的。 int型则直接表示为1维组织结构。
• Ns： size_t类型，可缺省，默认为0。 用于设置每个block除了静态分配的共享内存外，最多能动态分配的共享内存大小，单位为byte。 0表示不需要动态分配。
• S： cudaStream_t类型，可缺省，默认为0。 表示该核函数位于哪个流。

4.2 线程结构

关于CUDA的线程结构，有着三个重要的概念： Grid, Block, Thread

• GPU工作时的最小单位是 thread。
• 多个 thread 可以组成一个 block，但每一个 block 所能包含的 thread 数目是有限的。因为一个block的所有线程最好应当位于同一个处理器核心上，同时共享同一块内存。 于是一个 block中的所有thread可以快速进行同步的动作而不用担心数据通信壁垒。
• 执行相同程序的多个 block，可以组成 grid。 不同 block 中的 thread 无法存取同一块共享的内存，无法直接互通或进行同步。因此，不同 block 中的 thread 能合作的程度是比较低的。不过，利用这个模式，可以让程序不用担心显示芯片实际上能同时执行的 thread 数目限制。例如，一个具有很少量执行单元的显示芯片，可能会把各个 block 中的 thread 顺序执行，而非同时执行。不同的 grid 则可以执行不同的程序(即 kernel)。

下图是一个结构关系图：

此外，Block, Thread的组织结构可以是可以是一维，二维或者三维。以上图为例，Block, Thread的结构分别为二维和三维。

CUDA中每一个线程都有一个唯一标识ThreadIdx，这个ID随着组织结构形式的变化而变化。 (注意：ID的计算，同计算行优先排列的矩阵元素ID思路一样。)

回顾之前我们的矢量加法：

// Block是一维的，Thread也是一维的
__global__ void addKernel(int *c, const int *a, const int *b)
{
    int i = blockIdx.x *blockDim.x + threadIdx.x;  
    c[i] = a[i] + b[i];
}

// Block是一维的，Thread是二维的

__global__ void addKernel(int *c, int *a, int *b)
{
    int i = blockIdx.x * blockDim.x * blockDim.y + threadIdx.y * blockDim.x + threadIdx.x;
    c[i] = a[i] + b[i];
}

// Block是二维的，Thread是三维的
__global__ void addKernel(int *c, int *a, int *b)
{
    int blockId = blockIdx.x + blockIdx.y * gridDim.x;  
    int i = blockId * (blockDim.x * blockDim.y * blockDim.z)  
        + (threadIdx.z * (blockDim.x * blockDim.y))  
        + (threadIdx.y * blockDim.x) + threadIdx.x; 
    c[i] = a[i] + b[i];
}

下表是不同计算能力的GPU的技术指标(更多可参见 CUDA Toolkit Documentation)

当然也可以通过下面的代码来直接查询自己GPU的具体指标：

#include "cuda_runtime.h"
#include <iostream>

int main()
{
    cudaError_t cudaStatus;

    // 初获取设备数量
    int num = 0;
    cudaStatus = cudaGetDeviceCount(&num);
    std::cout << "Number of GPU: " << num << std::endl;

    // 获取GPU设备属性
    cudaDeviceProp prop;
    if (num > 0)
    {
        cudaGetDeviceProperties(&prop, 0);
        // 打印设备名称
        std::cout << "Device: " <<prop.name << std::endl;
    }

    system("pause");
    return 0;
}

其中 cudaDeviceProp是一个定义在driver_types.h中的结构体，大家可以自行查看其定义。

4.3 内存结构

如下图所示,每个 thread 都有自己的一份 register 和 local memory 的空间。同一个 block 中的每个 thread 则有共享的一份 share memory。此外，所有的 thread(包括不同 block 的 thread)都共享一份 global memory、constant memory、和 texture memory。不同的 grid 则有各自的 global memory、constant memory 和 texture memory。

这种特殊的内存结构直接影响着我们的线程分配策略，因为需要通盘考虑资源限制及利用率。 这些后续再进行讨论。

4.4 异构编程

如下图所示，是常见的GPU程序的处理流程，其实是一种异构程序，即CPU和GPU的协同。

主机上执行串行代码，设备上则执行并行代码。

参考资料：

1. 《CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPU Programming》 中文名《GPU高性能编程CUDA实战》
2. 详解CUDA核函数及运行时参数 http://blog.csdn.net/a925907195/article/details/39500915
3. CUDA之——深入理解threadidx http://blog.csdn.net/canhui_wang/article/details/51730264
4. CUDA Toolkit Documentation http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html#axzz4oh8uLanv