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最近在GPU编译器测试方面遇到一些瓶颈，准备学习下cuda 相关的基础知识。

之前写了一篇关于cuda的kernel函数调用相关的知识，今天再来从一个hello world入手学习。

cuda kernel定义

普通函数和CUDA程序的区别。


void CPUFunction()
{
  printf("This function is defined to run on the CPU.\n");
}

__global__ void GPUFunction()
{
  printf("This function is defined to run on the GPU.\n");
}

int main()
{
  CPUFunction();
  GPUFunction<<<1, 1>>>();
  cudaDeviceSynchronize();
}

其中，__global__ void GPUFunction() 被称作核函数（kernel function），是cuda核心程序的入口部分。程序执行至这里时，将代码段交由GPU执行。

注意要加上 __global__ 关键字，表示这是运行在GPU上的函数。核函数在调用时，使用三对尖括号，里面的两个变量分别对应block数量与thread数量，引出下面的内容。

kernel对应就是在device运行，CPU侧就是在host上运行，还有一个就device上调用，device上执行。

cuda 编程

一个异构环境，通常有多个CPU多个GPU，他们都通过PCIe总线相互通信，也是通过PCIe总线分隔开的。所以我们要区分一下两种设备的内存：

主机：CPU及其内存设备：GPU及其内存

内存管理

内存管理在传统串行程序是非常常见的，寄存器空间，栈空间内的内存由机器自己管理，堆空间由用户控制分配和释放，CUDA程序同样，只是CUDA提供的API可以分配管理设备上的内存，当然也可以用CDUA管理主机上的内存，主机上的传统标准库也能完成主机内存管理。下面表格有一些主机API和CUDA C的API的对比：

除了nv的，还有amd的hip也了解下。似乎就是吧cuda换成hip，你看这多方便开发者，基本上无缝切换~

其他参考这个页面：https://sep5.readthedocs.io/en/latest/Programming_Guides/CUDAAPIHIPTEXTURE.html

这个函数是内存拷贝过程，可以完成以下几种过程（cudaMemcpyKind kind），右边是对比的amd hip编程。

就是字面意思，memory copy xx to yy。

我自己有几点经验或者是自己踩坑的总结；

内存拷贝：分配的大小一定要一致
初始化：要cpy到device值
指针，和这个太基础了，但是我经常犯错
数据大小，根据thread和元素大小来决定，避免数据安全问题

#include <cuda_runtime.h>

__global__ void kernel(float*dst,float*src)
{
  ……
}
int main()
{
  ……
  CHECK(cudaMalloc((float**)&d_out,nByte));
  CHECK(cudaMalloc((float**)&d_in,nByte));
  ……
  cudaMemcpy(d_in,h_in,nByte,cudaMemcpyHostToDevice);

  kernel<<<grid,block>>>(d_out,d_in);

  cudaMemcpy(h_out,d_out,nByte,cudaMemcpyDeviceToHost);

  // use h_out from GPU

  cudaFree(d_out);
  cudaFree(d_in);
  return 0;
}

block和thread的配置

一个BLOCK不能分到多个SM上执行，但是不同的Block有可能会分到相同的SM（这个是调度器控制的，对用户不可见）。既然sharedmemory在sm上，这样就解释了为什么Block之间没有办法共享shared memory，也不能够进行同步，否则会产生死锁。

上面的helloworld程度段只包含了一个核函数，运行的时候

GPUFunction«<1, 1»>();

这个核函数内只有一个block，每个block内1个thread。运行一次就完成了。

GPUFunction«<10, 1»() 配置为在 10 个线程块（每个均具有单线程）中运行后，将运行 10 次。 GPUFunction«<1, 10»() 配置为在具有 10 线程的单个线程块中运行后，将运行 10 次。 GPUFunction«<10, 10»() 配置为在 10 个线程块（每个均具有 10 线程）中运行后，将运行 100 次。

基可以用threadIdx.x 和blockIdx.x 来组合获得对应的线程的唯一标识，hreadIdx和blockIdx能组合出很多不一样的效果。

compiler

CUDA在编译时使用编译器nvcc，作为一个C的扩展，nvcc的编译方法和gcc/g++类似。

NvCC 将这两部分分开, 并将主机代码(将在 CPU 上运行的代码部分)发送给像 gcc 或者 Intel C++编译器(ICC)或者微软 Visual c++ Compiler 这样的 C 编译器, 然后将 device 代码(将在 GPU 上运行的部分)发送给 GPU。device代码由 NVCC 进一步编译。NVCC 是基于 LLVM 的。根据 Nvidia 提供的文档，7.0版本中的 nvcc 支持许多由 C++ 11标准定义的语言结构和一些 C99特性。在版本9.0中，支持来自 C++ 14标准的多个构造。

CUDA 语言扩展的源文件(.cu)必须用 nvcc 编译。NVCC 是一个编译器驱动程序，它通过调用所有必要的工具和编译器来工作，比如 cudacc、 g++ 、 cl 等。NVCC 可以输出 C 代码(CPU 代码) ，然后必须使用另一个工具或 PTX 或对象代码直接与应用程序的其余部分一起编译。一个具有 CUDA 代码的可执行文件需要: CUDA 核心库和 CUDA 运行库。

类似cudacc编译这部分目前就是我们正在做的，可以参考llvm编译器框架。

调用

除了用<<<>>>来调用kernel函数，这个三个尖括号<<<grid,block>>>内是对设备代码执行的线程结构的配置（或者简称为对内核进行配置），也就是我们上一篇中提到的线程结构中的grid，块还可以使用。

cudaLaunchKernel ( const void* func, dim3 gridDim, dim3 blockDim, void** args, size_t sharedMem, cudaStream_t stream )

上面的等于cudaLaunchKernel(GPUFunction, 1, 1, 0, 0)。

CPU和GPU是异步执行的，所以执行完了要看到print打印信息，需要sync才可以看到。

要注意的地方就是gridDim、blockDim、以及shareMem，比如在访问shareMemory的时候，一定要指定这个大小，不然同步回来的结果可能是0.

https://sep5.readthedocs.io/en/latest/Programming_Guides/CUDAAPIHIPTEXTURE.html

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-runtime-api/group__CUDART__EXECUTION.html

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html

https://www.cnblogs.com/maomaozi/p/15939275.html

github博客

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