cuda编程（一）cuda简介

本文来自樊哲勇的《CUDA编程：基础与实践》笔记。

1.GPU简介

处理器一般包含cache 缓存，ALU 计算单元，contrl 控制中心，ram 内存。

GPU（graphics processing unit）概念，图形处理器，也称显卡（graphics card），适合进行密集数据运算，包含大量ALU计算核心。

CPU（central processing unit）概念，中央处理器，适合进行逻辑，ALU计算核心较少。适合控制性密集任务。

GPU的浮点运算峰值比同时期的CPU高一个量级。而GPU的内存带宽峰值也比同时期CPU高一个量级。

CPU与GPU的显著区别：

一个典型的CPU拥有少数几个快速的计算核心，而一个典型的GPU拥有几百到几千个不那么快速的计算核心。

CPU中有更多的晶体管用于数据缓存（cache）和流程控制(contrl)，但GPU中有更多的晶体管用于算术逻辑单元（ALU）。

所以GPU时靠众多的计算核心来获得相对较高的计算性能的。

CPU与GPU都有一个动态随机存取存储器，通过PCle总线进行交互。

CPU+GPU异构架构：

异构计算（heterogeneous，computing）

GPU本身并不能单独计算，CPU+GPU组成异构（heterogenerous）计算架构；

一块单独的GPU是无法独立完成所有计算任务的，它必须在CPU的调度下才能完成特定任务。

CPU起到控制作用，称为Host，主机

GPU作为CPU的协处理器，一般称为Device，设备

主机和设备之间都有自己的DRAM（dynamic random-access memory，动态随机存取内存。），内存访问一般通过PCLe总线连接。

小型任务并不能加速，适合处理大型任务

GPU性能指标：

1.核心数  

2.GPU显存容量 ，可计算量越大

3.GPU计算峰值，最大计算能力

计算能力越大并不代表着计算性能越高。

表征计算性能的一个重要参数式浮点数的运算峰值，即每秒最多能执行的浮点数运算次数，英文维Floating-point operations per second，缩写维FLOPS。GPU的浮点数运算峰值在10^12 FLOPs，即teraFLOPS量级。

浮点数运算峰值有单精度和双精度之分。对Tesla系列的GPU来说，双精度浮点数运算峰值一般是单精度浮点数运算峰 值的左右（对计算能力为3.5和3.7的GPU来说，是左右）。对GeForce系列 的GPU来说，双精度浮点数运算峰值一般是单精度浮点数运算峰值的左右。

所以对于计算双精度还是Tesla好，GeForce双精度就差好多。

4.显存带宽，运算单元与显存的传输速率，带宽越大，交换速率越大

GPU中的内存常称为显存。显存容量式制约应用程序性能的一个因素。

目前支持CUDA编程的只有英伟达Nvidia公司推出的GPU，如Quadro OpenGL渲染，专业绘图设计，GeForce游戏娱乐，科学计算，Jetson嵌入式设备。

GPU并不是计算能力越高，性能就越高，两者之间没有简单的正比关系。

什么是CUDA？（异构编程语言）

CUDA（compute unified device architecture）统一计算设备架构

其他异构编程语言，如OpenCL（open computing language）,OpenACC(open accelerators),和CUDA Fortan。

OpenCL。这是一个更为通用的为各种异构平台编写并行程序的框架，也是AMD（Ad vanced Micro Devices）公司的 GPU 的主要程序开发工具。

CUDA是一个软件平台，配合GPU使用。

CUDA建立在NVIDIA的CPU上的一个通用并行计算平台和编程模型

基于GPU的并行训练已经是目前深度学习的标配。

CUDA支持C++，python，java。

CUDA运行时的API：

CUDA提供两层API接口（Application Programming Interface,应用程序编程接口），CUDA驱动（driver）API和CUDA运行时（runtime）API。

CUDA驱动API式更加底层的API，它为程序员提供了更为灵活的编程接口。

CUDA运行时API式在CUDA驱动API的基础上构建的一个更为高级的API。

从程序的可读性来看，使用CUDA运行时API是更好的选择。在其他编 程语言中使用CUDA的时候，驱动API很多时候是必需的。

两种API调用性能几乎无差异，VS中使用Runtime API

CUDA的版本是GPU软件开发平台的版本，而计算能力对应着GPU硬件架构的版本。

在CUDAC++程序中，既有运行于主机的代码，也有运行于设备的代码。其中，运行于主机的代码需要由主机 的C++编译器编译和链接。

CUDA安装，请查阅其他资料，很多，这里就不列举。

用nvidia-smi 检查与设置设备

nvidia-smi （Nvidia’ssystem management interface）程序检查与设置设备

第一行可以看到Nvidiadriver的版本及CUDA工具箱的版本。

如果系统中有多个GPU，而且只需要使用某个特定的GPU（比如两个之中更强大的那个）， 则可以通过设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES 的值在运行CUDA程序之前选定一个GPU。

假如系统中有编号为0和1的两个GPU，想在1号GPU运行CUDA程序，则可以用上面命令设置环境变量。这样设置的环境变量在当前shell session及其子进程中有效。

GPU模式：

GPU处于WDDM（windowsdisplaydrivermodel）模式。另一个可能的模式是TCC （tesla compute cluster）

GPU计算模式

Default ：在默认模 式中，同一个GPU中允许存在多个计算进程，但每个计算进程对应程序的运行速度 一般来说会降低。

E.Process，指的是独占进程模式（exclusiveprocess mode），但不适用于处于WDDM模式的GPU。在独占进程模式下，只能运行一个计算进程独占该GPU。