GPU 硬件与 CUDA 程序开发工具

笔记内容来自：《CUDA 编程：基础与实践》—樊哲勇 著

本文目录

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• GPU 硬件简介
• CUDA 程序开发工具
• CUDA 开发环境搭建
• 用 nvidia-smi 检查与设置设备
• CUDA 的官方手册

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GPU 硬件简介

GPU 是英文 graphics processing unit 的首字母缩写，意为图形处理器。GPU 也常被称为显卡（graphics card）。与它对应的一个概念是 CPU，即 central processing unit（中央处理器）的首字母缩写。

GPU 的浮点数运算峰值就比同时期的 CPU 高一个量级；GPU 的内存带宽峰值也比同时期的 CPU 高一个量级。

CPU 和 GPU 的显著区别是：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和流程控制，但 GPU 中有更多的晶体管用于算术逻辑单元。

所以，GPU 是靠众多的计算核心来获得相对较高的计算性能的。图 1.1 形象地说明了（非集成） GPU 和 CPU 在硬件架构上的显著区别。

GPU 计算不是指单独的 GPU 计算，而是指 CPU + GPU 的异构（heterogeneous）计算。
一块单独的 GPU 是无法独立地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。

在由 CPU 和 GPU 构成的异构计算平台中，通常将起控制作用的 CPU 称为主机（host），将起加速作用的 GPU 称为设备（device）。

主机和（非集成）设备都有自己的 DRAM（dynamic random-access memory，动态随机存取内存），它们之间一般由 PCIe 总线（peripheral component interconnect express bus）连接，如图 1.1 所示。

本书中说的 GPU 都是指英伟达（Nvidia）公司推出的 GPU，因为 CUDA 编程目前只支持该公司的 GPU。以下几个系列的 GPU 都支持 CUDA 编程：

所以老黄真的是牛掰，这个商业判断。从当初押宝GPU、再到CUDA。

• • Tesla 系列：其中的内存为纠错内存（error-correcting code memory，ECC 内存），稳定性好，主要用于高性能、高强度的科学计算。
• • Quadro 系列：支持高速 OpenGL 渲染，主要用于专业绘图设计。
• • GeForce 系列：主要用于游戏与娱乐，但也常用于科学计算。GeForce 系列的 GPU 没有纠错内存，用于科学计算时具有一定的风险。然而，GeForce 系列的 GPU 价格相对低廉、性价比高，用于学习 CUDA 编程是没有任何问题的。即使是便携式计算机中 GeForce 系列的 GPU 也可以用来学习 CUDA 编程。
• • Jetson 系列：嵌入式设备中的 GPU。作者对此无使用经验，本书也不专门讨论。

每一款 GPU 都有一个用以表示其“计算能力”（compute capability）的版本号。该版本号可以写为形如 X.Y 的形式。其中，X 表示主版本号，Y 表示次版本号。

版本号决定了 GPU 硬件所支持的功能，可为应用程序在运行时判断硬件特征提供依据。初学者往往误以为 GPU 的计算能力越高，性能就越高，但后面我们会看到，计算能力和性能没有简单的正比关系。

版本号越大的 GPU 架构（architecture）越新。主版本号与 GPU 的核心架构相关联。很有意思的是，英伟达公司选择用著名科学家（到目前为止，大部分是物理学家）的姓氏作为 GPU 核心架构的代号，见表 1.1。在主版本号相同时，具有较大次版本号的 GPU 的架构稍有更新。

例如，同属于开普勒（Kepler）架构的 Tesla K40 和 Tesla K80 这两款 GPU 有相同的主版本号（X = 3），但有不同的次版本号，它们的计算能力分别是 3.5 和 3.7。

注意：特斯拉（Tesla）既是第一代 GPU 架构的代号，也是科学计算系列 GPU 的统称，其具体含义要根据上下文确定。另外，计算能力为 7.5 的架构虽然和伏特（Volta）架构具有同样的主版本号（X = 7），但它一般被看作一个新的主要架构，代号为图灵（Turing）。

据传，下一代 GPU 架构（X = 8）的代号为安培（Ampere）。表 1.2 列出了不同架构的各种 GPU 的名称。

特斯拉架构和费米（Fermi）架构的 GPU 已不再受到最近几个 CUDA 版本的支持。本书将忽略任何特定于这两个架构的硬件功能。可以预见，开普勒架构的 GPU 也将很快（比如一两年后）不受最新版 CUDA 的支持。

为简洁起见，本书有时也将忽略某些开普勒架构的特征。为简单起见，我们在表 1.2 中忽略了一类被称为 Titan 的 GPU。

读者可以在如下网站查询任何一款支持 CUDA 的 GPU 的信息：http://developer.nvidia.com/cuda-gpus。

计算能力并不等价于计算性能。例如，GeForce RTX 2000 系列的计算能力高于 TeslaV100，但后者在很多方面性能更高（售价也高得多）。

表征计算性能的一个重要参数是浮点数运算峰值，即每秒最多能执行的浮点数运算次数，英文为 Floating-point operations per second，缩写为 FLOPS。

GPU 的浮点数运算峰值在 1012 FLOPS，即 teraFLOPS（简写为 TFLOPS) 的量级。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 1/2 左右（对计算能力为 3.5 和 3.7 的 GPU 来说，是 1/3 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 1/32 左右。

另一个影响计算性能的参数是 GPU 中的内存带宽（memory bandwidth）。GPU 中的内存常称为显存。最后，显存容量也是制约应用程序性能的一个因素。如果一个应用程序需要的显存数量超过了一个 GPU 的显存容量，则在不使用统一内存（见第 12 章）的情况下程序就无法正确运行。

表 1.3 列出了作者目前能够使用的几款 GPU 的主要性能指标。在浮点数运算峰值一栏中，括号前和括号中的数字分别对应双精度和单精度的情形。

CUDA 程序开发工具

以下几种软件开发工具都可以用来进行 GPU 编程：

• • CUDA。这是本书的主题。

• • 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（Advanced Micro Devices）公司的 GPU 的主要程序开发工具。本书不涉及 OpenCL 编程，对此感兴趣的读者可参考《OpenCL 异构并行计算：原理、机制与优化实践》（刘文志，陈轶，吴长江，北京：机械工业出版社）。

• • OpenACC。这是一个由多个公司共同开发的异构并行编程标准。本书也不涉及OpenACC 编程，对此感兴趣的读者可参考《OpenACC 并行编程实战》（何沧平，北京：机械工业出版社）

CUDA 编程语言最初主要是基于 C 语言的，但目前越来越多地支持 C++ 语言。还有基于 Fortran 的 CUDA Fortran 版本及由其他编程语言包装的 CUDA 版本，但本书只涉及基于 C++ 的 CUDA 编程。

我们称基于 C++ 的 CUDA 编程语言为 CUDA C++。对 Fortran 版本感兴趣的读者可以参考网站https://www.pgroup.com/。

用户可以免费下载支持 CUDA Fortran 编程的 PGI 开发工具套装的社区版本（Community Edition）。对应的还有收费的专业版本（Professional Edition）。

PGI 是高性能计算编译器公司 Portland Group, Inc. 的简称，已被英伟达公司收购

CUDA 提供了两层 API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）给程序员使用，即 CUDA 驱动（driver）API 和 CUDA 运行时（runtime）API。

其中，**CUDA 驱动 API 是更加底层的 API，**它为程序员提供了更为灵活的编程接口；
CUDA 运行时 API 是在 CUDA 驱动 API 的基础上构建的一个更为高级的 API，更容易使用。

这两种 API 在性能上几乎没有差别。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。因为作者没有使用驱动 API 的经验，故本书只涉及 CUDA 运行时 API。

图 1.2 展示了 CUDA 开发环境的主要组件。开发的应用程序是以主机（CPU）为出发点的。应用程序可以调用 CUDA 运行时 API、CUDA 驱动 API 及一些已有的 CUDA 库。

所有这些调用都将利用设备（GPU）的硬件资源。对 CUDA 运行时 API 的介绍是本书大部分章节的重点内容；第 14 章将介绍若干常用的 CUDA 库。

CUDA 版本也由形如 X.Y 的两个数字表示，但它并不等同于 GPU 的计算能力。可以这样理解：CUDA 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。

最早的 CUDA 1.0 于 2007 年发布。当前（笔者交稿之日）最新的版本是 CUDA 10.2。CUDA 版本与 GPU 的最高计算能力都在逐年上升。

虽然它们之间没有严格的对应关系，但一个具有较高计算能力的 GPU 通常需要一个较高的 CUDA 版本才能支持。最近的几个 CUDA 版本对计算能力的支持情况见表 1.4。

一般来说，建议安装一个支持所用 GPU 的较新的 CUDA 工具箱。本书中的所有示例程序都可以在 CUDA 9.0-10.2 中进行测试。目前最新版本的 CUDA 10.2 有两个值得注意的地方。

• 第一，它是最后一个支持 macOS 系统的 CUDA 版本；

• 第二，它将 CUDA C 改名为 CUDA C++，用以强调 CUDA C++ 是基于 C++ 的扩展。

CUDA 开发环境搭建

自行查资料

用 nvidia-smi 检查与设置设备

自行查资料

CUDA 的官方手册

本书将循序渐进地带领读者学习 CUDA C++ 编程的基础知识。虽然本书力求自给自足，但读者在阅读本书的过程中同时参考 CUDA 的官方手册也是有好处的。

任何关于 CUDA 编程的书籍都不可能替代官方提供的手册等资料。以下是几个重要的官方文档，请读者在有一定的基础之后务必查阅。限于作者水平，本书难免存在谬误。

当读者觉得本书中的个别论断与官方资料有冲突时，当以官方资料为标准（官方手册的网址为 https://docs.nvidia.com/cuda）。在这个网站，包括但不限于以下几个方面的文档：

• • 安装指南（installation guides）。读者遇到与 CUDA 安装有关的问题时，应该仔细阅读此处的文档。
• • 编程指南（programming guides）。该部分有很多重要的文档：

– 最重要的文档是《CUDA C++ Programming Guide》，见以下网址：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide。
– 另一个值得一看的文档是《CUDA C++ Best Practices Guide》，见以下网址：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide。
– 针对最近的几个 GPU 架构进行优化的指南，包括以下网址：

• • https://docs.nvidia.com/cuda/kepler-tuning-guide。
• • https://docs.nvidia.com/cuda/maxwell-tuning-guide。
• • https://docs.nvidia.com/cuda/pascal-tuning-guide。
• • https://docs.nvidia.com/cuda/volta-tuning-guide。
• • https://docs.nvidia.com/cuda/turing-tuning-guide。

这几个简短的文档可以帮助有经验的用户迅速了解一个新的架构。

CUDA API 手册（CUDA API references）。这里有：

• – CUDA 运 行 时 API 的 手 册：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-runtime-api。
• – CUDA 驱动 API 的手册：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-driver-api。
• – CUDA 数 学 函 数 库 API 的 手 册：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-math-api
• – 其他若干 CUDA 库的手册。
  为明确起见，在撰写本书时，作者参考的是与 CUDA 10.2 对应的官方手册。