c++ - 为什么我的 CUDA 实现与我的 CPU 实现一样快

我在标准 C++ 和 CUDA 中创建了一些代码来对 1300x1300 灰度图像和 15x15 内核进行二维卷积。两个版本:

中央处理器:

#include <iostream>
#include <exception>

#define N 1300
#define K 15
#define K2 ((K - 1) / 2)


template<int mx, int my>
inline int index(int x, int y)
{
  return x*my + y;
}

int main() {
  double *image  = new double[N * N];
  double *kernel = new double[K * K];
  double *result = new double[N * N];
  
  for (int x=0; x<N; ++x)
  for (int y=0; y<N; ++y)
  {
    double r = 0;
    for(int i=0; i<K; ++i)
    for(int j=0; j<K; ++j)
    {
      if (x + i - K2 >= 0 and
          x + i - K2 < N  and
          y + j - K2 >= 0 and
          y + j - K2 < N)
      {
        r +=  kernel[index<K,K>(i,j)] * image[index<N,N>(x+i-K2, y+j-K2)];
      }
    }
    result[index<N,N>(x, y)] = r;
  }
  
  delete[] image;
  delete[] kernel;
  delete[] result;
}

显卡:

#include <iostream>
#include <exception>

// ignore, just for error handling
struct ErrorHandler {
  int d_line;
  char const *d_file;
  ErrorHandler(int line, char const *file) : d_line(line), d_file(file) {};
};

#define EH ErrorHandler(__LINE__, __FILE__)

ErrorHandler operator<<(ErrorHandler eh, cudaError_t err)
{
  if (err != cudaSuccess)
  {
    std::cerr << cudaGetErrorString( err ) << " in " << eh.d_file << " at line " << eh.d_line << '\n';
    throw std::exception();
  }
  return eh;
}
// end.

#define N 1300
#define K 15
#define K2 ((K - 1) / 2)


template<int mx, int my>
__device__ inline int index(int x, int y)
{
  return x*my + y;
}

__global__ void kernelkernel(double *image, double *kernel, double *result)
{
  int x = blockIdx.x;
  int y = blockIdx.y; // becomes: int y = threadIdx.x;
  
  double r = 0;
  for(int i=0; i<K; ++i)
  for(int j=0; j<K; ++j)
  {
    if (x + i - K2 >= 0 and
        x + i - K2 < N  and
        y + j - K2 >= 0 and
        y + j - K2 < N)
    {
      r +=  kernel[index<K,K>(i,j)] * image[index<N,N>(x+i-K2, y+j-K2)];
    }
  }
  result[index<N,N>(x, y)] = r;
}

int main() {
  double *image      = new double[N * N];
  double *kernel    = new double[K * K];
  double *result      = new double[N * N];
  
  double *image_cuda;
  double *kernel_cuda;
  double *result_cuda;
  EH << cudaMalloc((void **) &image_cuda,  N*N*sizeof(double));
  EH << cudaMalloc((void **) &kernel_cuda, K*K*sizeof(double));
  EH << cudaMalloc((void **) &result_cuda, N*N*sizeof(double));
  
  EH << cudaMemcpy(image_cuda,     image,     N*N*sizeof(double), cudaMemcpyHostToDevice);
  EH << cudaMemcpy(kernel_cuda,    kernel,    K*K*sizeof(double), cudaMemcpyHostToDevice);
  
  dim3 grid   ( N, N );
  kernelkernel<<<grid, 1>>>(image_cuda, kernel_cuda, result_cuda);
  // replace previous 2 statements with: 
  // kernelkernel<<<N, N>>>(image_cuda, kernel_cuda, result_cuda);
  EH << cudaMemcpy(result, result_cuda, N*N*sizeof(double), cudaMemcpyDeviceToHost);

  cudaFree( image_cuda );
  cudaFree( kernel_cuda );
  cudaFree( result_cuda );
  
  delete[] image;
  delete[] kernel;
  delete[] result;
}

我希望 cuda 代码会快很多，但是:

$ nvprof ./gpuversion
==17806== NVPROF is profiling process 17806, command: ./gpuversion
==17806== Profiling application: ./gpuversion
==17806== Profiling result:
Time(%)      Time     Calls       Avg       Min       Max  Name
99.89%  3.83149s         1  3.83149s  3.83149s  3.83149s  kernelkernel(double*, double*, double*)
  0.07%  2.6420ms         1  2.6420ms  2.6420ms  2.6420ms  [CUDA memcpy DtoH]
  0.04%  1.5111ms         2  755.54us     736ns  1.5103ms  [CUDA memcpy HtoD]

和:

$ time ./cpuversion
real    0m3.382s
user    0m3.371s
sys     0m0.012s

它们的差异在统计上不显着。 CUDA 内核大约需要 3-4 秒，为什么它没有快很多？我的代码是并行运行的吗？

PS:我是 CUDA 的新手，所以我可能会遗漏一些微不足道的东西。

解决方案

我发现，CUDA 不允许您随意从 block 访问内存。我猜CUDA编程的一般策略是:

使用 cudaMalloc 和 cudaMemCpy 将内存从 RAM 分配和复制到 cuda
以不同 block 访问的内存不会重叠太多的方式在 block 和线程之间划分工作负载。
如果 block 使用的内存之间存在重叠，则通过将内存复制到共享数组中来启动每个 block 。请注意:
- 这个数组的大小必须在编译时已知
- 它的大小是有限的
- 此内存由一个 block 中的每个线程共享，因此 __shared double foo[10] 为每个 block 分配 10 个 double 值。
将一个 block 所需的内存复制到内核中的共享变量中。当然，您可以使用不同的线程来“高效”地执行此操作
同步线程，以便所有数据在使用前都存在。
处理数据，并写入结果。它到内核的输出数组
再次同步，我不确定为什么，但互联网上的每个人都在这样做:S
将 GPU 内存复制回 RAM
清理 GPU 内存。

这给出了以下代码。它是 mex 代码，用于 Matlab 的结构相似性，它也通过滑动内核工作，但超过 2 个图像并且具有与点积不同的聚合。

// author: Herbert Kruitbosch, CC: be nice, include my name in documentation/papers/publications when used
#include <matrix.h>
#include <mex.h>

#include <cmath>
#include <iostream>
#include <fstream>

#include <iostream>
#include <stdio.h>

static void HandleError(
  cudaError_t err,
  const char *file,
  int line )
{
  if (err != cudaSuccess)
  {
    printf( "%s in %s at line %d\n", cudaGetErrorString( err ), file, line );
    exit( EXIT_FAILURE );
  }
}

#define HANDLE_ERROR( err ) (HandleError( err, __FILE__, __LINE__ ))
#define TILE_WIDTH 31

__device__ inline double sim(double v0, double v1, double c)
{
  return (c + 2*v0*v1) / (c + v1*v1 + v0*v0);
}

__device__ inline int index(int rows, int cols, int row, int col)
{
  return row + col*rows;
}

__global__ void ssimkernel(double *test, double *reference, const double * __restrict__ kernel, double *ssim, int k, int rows, int cols, int tile_batches_needed)
{
  int radius = k / 2;
  int block_width = TILE_WIDTH - k + 1;
  __shared__ double tile_test     [TILE_WIDTH][TILE_WIDTH];
  __shared__ double tile_reference[TILE_WIDTH][TILE_WIDTH];
  
  
  
  for(int offset=0; offset < tile_batches_needed; ++offset)
  {
    int dest = block_width*block_width*offset + threadIdx.y * block_width + threadIdx.x;
    int destRow = dest / TILE_WIDTH;
    int destCol = dest % TILE_WIDTH;
    int srcRow = blockIdx.y * block_width + destRow - radius;
    int srcCol = blockIdx.x * block_width + destCol - radius;
    int src  = srcCol * rows + srcRow;
    if (destRow < TILE_WIDTH)
    {
      if (srcRow >= 0 and srcRow < rows and
          srcCol >= 0 and srcCol < cols)
      {
        tile_test     [destRow][destCol] = test     [src];
        tile_reference[destRow][destCol] = reference[src];
      }
      else
      {
        tile_test     [destRow][destCol] = 0;
        tile_reference[destRow][destCol] = 0;
      }
    }
  }
  __syncthreads();
  
  double mean_test = 0;
  double mean_reference = 0;
  for(int i=0; i<k; ++i)
  for(int j=0; j<k; ++j)
  {
    double w = kernel[i * k + j];
    mean_test      +=  w * tile_test     [threadIdx.y+i][threadIdx.x+j];
    mean_reference +=  w * tile_reference[threadIdx.y+i][threadIdx.x+j];
  }
  
  double var_test = 0;
  double var_reference = 0;
  double correlation = 0;
  for(int i=0; i<k; ++i)
  for(int j=0; j<k; ++j)
  {
    double w = kernel[i * k + j];
    double a = (tile_test     [threadIdx.y+i][threadIdx.x+j] - mean_test     );
    double b = (tile_reference[threadIdx.y+i][threadIdx.x+j] - mean_reference);
    var_test      += w * a * a;
    var_reference += w * b * b;
    correlation   += w * a * b;
  }
  
  int destRow = blockIdx.y * block_width + threadIdx.y;
  int destCol = blockIdx.x * block_width + threadIdx.x;
  if (destRow < rows and destCol < cols)
    ssim[destCol * rows + destRow] = sim(mean_test, mean_reference, 0.01) * (0.03 + 2*correlation) / (0.03 + var_test + var_reference);
  
  __syncthreads();
}


template<typename T>
inline T sim(T v0, T v1, T c)
{
  return (c + 2*v0*v1) / (c + v1*v1 + v0*v0);
}

inline int upperdiv(int a, int b) {
  return (a + b - 1) / b;
}

void mexFunction(int nargout, mxArray *argout[], int nargin, const mxArray *argin[])
{
  mwSize rows = mxGetDimensions(argin[0])[0];
  mwSize cols = mxGetDimensions(argin[0])[1];
  mwSize k    = mxGetDimensions(argin[2])[0];
  mwSize channels = mxGetNumberOfDimensions(argin[0]) <= 2 ? 1 : mxGetDimensions(argin[0])[2];
  int dims[] = {rows, cols, channels};
  argout[0] = mxCreateNumericArray(3, dims, mxDOUBLE_CLASS, mxREAL);
  
  double *test      = (double *)mxGetData(argin[0]);
  double *reference = (double *)mxGetData(argin[1]);
  double *gaussian  = (double *)mxGetData(argin[2]);
  double *ssim      = (double *)mxGetData(argout[0]);
  
  double *test_cuda;
  double *reference_cuda;
  double *gaussian_cuda;
  double *ssim_cuda;
  HANDLE_ERROR( cudaMalloc((void **) &test_cuda,      rows*cols*sizeof(double)) );
  HANDLE_ERROR( cudaMalloc((void **) &reference_cuda, rows*cols*sizeof(double)) );
  HANDLE_ERROR( cudaMalloc((void **) &gaussian_cuda,  k*k*sizeof(double)) );
  HANDLE_ERROR( cudaMalloc((void **) &ssim_cuda,      rows*cols*sizeof(double)) );
  HANDLE_ERROR( cudaMemcpy(gaussian_cuda,  gaussian,  k*k*sizeof(double), cudaMemcpyHostToDevice) );
  
  int block_width = TILE_WIDTH - k + 1;
  int tile_batches_needed = upperdiv(TILE_WIDTH*TILE_WIDTH, block_width*block_width);
  
  for(int c=0; c<channels; ++c)
  {
    HANDLE_ERROR( cudaMemcpy(test_cuda,      test      + rows*cols*c, rows*cols*sizeof(double), cudaMemcpyHostToDevice) );
    HANDLE_ERROR( cudaMemcpy(reference_cuda, reference + rows*cols*c, rows*cols*sizeof(double), cudaMemcpyHostToDevice) );
    dim3 dimGrid(upperdiv(cols, block_width), upperdiv(rows, block_width), 1);
    dim3 dimBlock(block_width, block_width, 1);
    
    ssimkernel<<<dimGrid, dimBlock>>>(test_cuda, reference_cuda, gaussian_cuda, ssim_cuda, k, rows, cols, tile_batches_needed);
    
    HANDLE_ERROR( cudaMemcpy(ssim + rows*cols*c, ssim_cuda, rows*cols*sizeof(double), cudaMemcpyDeviceToHost) );
  }
  cudaFree( test_cuda );
  cudaFree( reference_cuda );
  cudaFree( gaussian_cuda );
  cudaFree( ssim_cuda );
}

最佳答案

kernelkernel<<<grid, 1>>>

这是一个重要的问题； nVidia GPU 上的线程以 32 个线程的 warp 工作。但是，您只为每个 block 分配了一个线程，这意味着其中 31 个线程将处于空闲状态，而只有一个线程在工作。通常，对于具有灵 active 的内核，您通常希望每个 block 有多个 warp 而不是一个。

通过使用 N 个 block 和每个 block 的 N 个线程，而不是使用 N^2 个 block ，您可以立即获得加速。

实际上，N 可能太大了，因为每个 block 的线程数有上限。尽管您可以选择合适的 M，以便每个 block 使用 N/M 个线程，以及 N * M 个 block 。

事实上，在这方面，您可能会通过选择一些 M(我猜 256 可能接近最佳)并使用 L=ceiling(N*N/M)< 启动来获得最佳结果 block 和每个线程 M block 。然后每个线程数字根据自己的 block 和线程ID在[0, M*L)中重建一个索引，然后是索引在[0,N*N)中的索引> 将继续将该索引拆分为 x 和 y 坐标并进行工作。

关于c++ - 为什么我的 CUDA 实现与我的 CPU 实现一样快，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/29841937/

c++ - 为什么我的 CUDA 实现与我的 CPU 实现一样快

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