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[分享] CUDA 程式設計(1) -- 簡介

看板VideoCard (顯卡板)作者 (咖啡裡的海洋藍)時間16年前 (2008/09/25 08:32), 編輯推噓37(37推 0噓 15→)
留言52則, 21人參與, 最新討論串1/1
剛好老師最近要我為 group 撰寫中文的教學文件，準備下學期教學弟妹們CUDA程式設計，所以順便 po 上來和大家分享，有什麼 疏漏之處，請各位大大不吝指正。 ※ 引言 ※ 從軟體設計角度來看，CUDA 寫作並不困難，困難之處在於如何最佳化，它需要了解不少硬體的細節。一般而言未最佳化的程式 在 GPGPU 上面執行，可以比傳統的 CPU 快上 5~10 倍，而最佳化過的程式，往往還能再增速 5~10 倍，達到 25~100 倍的效能。 CUDA 和傳統 C++ 最大的差異在於「平行化的程式設計」vs.「序列化的程式設計」，例如傳統上透過迴圈執行數千次的程式碼， 在 CUDA 上就可以將它拆解成數百個同時執行的執行緒，每個執行緒只執行十幾次而己，因此產生數十到數百倍的效能。 CUDA 是在傳統 C++ 的基礎上，加入一些延伸語法，以及輔助的函式庫，而形成的一種程式語言，一般而言只要熟悉 C 或 C++， 就很容易上手 (可能比 Java 容易上手，因為傳統 C/C++ 的函式庫都可以用)，編譯好的程式碼，也可以跟其它語言做不錯的聯結。 在接下來幾篇文章中，我們從簡單的軟體設計角度開始，介紹 CUDA 如何寫作，逐漸帶出硬體細節，然後介紹最佳化的一些技術。 ※ 第一章CUDA程式如何執行 ※ ◆ 名詞 ◆ 主機 (host) ：插顯示卡那台PC。 裝置 (device)：顯示卡。 核心 (kernel)：在顯示卡上執行的程式碼區段。 ◆ 執行流程 ◆ 因為 GPGPU 屬於外部裝置(device)，其機器指令有別於傳統 CPU，所以程式核心(kernel) 必須經過特殊編譯後，在執行時期和所需的 資料由主機(host)送到裝置中，並在執行完成後，將結果資料傳回主機，流程如下。 主機(host) PC 裝置(device) 顯示卡 傳送資料到顯示卡記憶體中 (1) 主機記憶體 ------------------------------------------>> 顯示卡記憶體 傳送程式碼(kernel)到顯示卡 (2) 主機記憶體 ------------------------------------------>> 顯示卡記憶體 (3) 主機做其它的事 or 閒置 執行顯示卡中的程式(kernel) 傳回執行結果 (4) 主機記憶體 <<------------------------------------------ 顯示卡記憶體 實際上，CUDA 提供了很多 API 簡化這些流程，包括記憶體在兩者間的搬移，顯示卡記憶體的配置與釋放，kernel 設定、啟動與同步 等，所以上面的每一個步驟其實就是去叫用CUDA的函式而已。 ◆ 編譯流程 ◆ 簡易的編譯流程如下，只要先準備好副檔名為 .cu 的 CUDA 程式碼檔案，然後使用CUDA的編譯器 (nvcc) 來編譯即可，進階的編譯流程 以後再介紹。 nvcc .cu 檔案 ----------> 可執行檔 or 目的檔 其中 .cu 檔案可以同時包含在 host 中執行的傳統 C++ 程式碼，以及在 GPGPU 中執行的 kernel 程式碼。 ※ 後續章節 ※ ◆ 第二章 CUDA 安裝 ◆ ◆ 第三章 簡易 kernel 寫作 ◆ ◆ 第四章 CUDA 的記憶體分類 ◆ ◆ 第五章 CUDA 的函式種類 ◆ ... (可能還會調整) ※ 名詞解釋 ※ (1) GPGPU (General purpose graphics processing units) 泛用圖形處理晶片 (2) host 主機：指插上顯示卡的那台機器。 (3) device 裝置：主機之外的其它單元，在這裡指顯示卡。 (4) kernel 核心：在GPGPU中執行的程式碼區段。 (5) API (Application Programming Interface) 程式設計介面，就是一組函式庫。 (6) nvcc : CUDA 的compiler，可到 nVidia 的官網免費下載 http://www.nvidia.com/object/cuda_get.html。 (7) .cu 檔案：CUDA的程式碼檔案，基本上是 .cpp 檔案的延伸，除了傳統C++程式碼之外，亦可包含kernel程式碼，透過 nvcc 編譯 成目的檔或可執行檔。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 114.45.212.98 ※ 編輯: a5000ml 來自: 114.45.212.98 (09/25 09:38)
推
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PUSH PUSH!!
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推
09/25 09:12, , 2F
推長知識...
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推
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受用了~推!
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推
09/25 09:39, , 4F
對齊不了也要推....
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※ 編輯: a5000ml 來自: 114.45.212.98 (09/25 09:44)
推
09/25 09:41, , 5F
好酷
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推
09/25 10:17, , 6F
推推...
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推
09/25 11:07, , 7F
可以請問是哪間學校在做的cuda研究嗎?
09/25 11:07, 7F
推
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目前nVidia的驅動就是CUDA complier出來的嗎?
09/25 12:05, 8F
推
09/25 12:08, , 9F
縮起來比較方便 http://0rz.tw/314QO
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推
09/25 12:54, , 10F
這個可以拿來做專題喔
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推
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看板長知識
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推
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CUDA寫的程式歸CUDA，Dirver歸Driver，兩個是不一樣
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光兩個程式定位就不同了...
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推
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我一直覺的CUDA很酷~
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看不懂 end推
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推
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CUDA似乎偏向video & audio的encode 跟底層的driver不同?
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09/25 13:59, , 18F
有好多美國的名校有研究和教學CUDA 台灣哪所學校有阿?
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推
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好棒喔....好期待第二章!
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推
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CUDA是在Application Layer做Compile程式，而Dirver
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是屬於較底層的程式，還要配合硬體位址做設計
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推
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Phat~~ f大了解的真多 想必是科班出身的吧^^
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推
09/25 18:56, , 23F
我們專題本來也是打算做CUDA，不過被另一組搶先一步
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順便提一下，美國UIUC有把完整的CUDA課程講義放上網
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期待續文~
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推
09/25 19:11, , 26F
請問樓上是哪間學校阿@@
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推
09/25 19:37, , 27F
想學認真這門技術 我看只能到美國了 伊利諾香檳很優秀^^
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學
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推
09/25 22:53, , 29F
我是清大的. 我們是做大學部專題,用CUDA協助EDA運算
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推
09/26 00:38, , 30F
那個倍數有點誇張 要看是做什麼運算 差很多阿
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NV網站上那些很大數字的倍數應該都只記kernel時間而已XD
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推
09/26 07:32, , 32F
UIUC的CUDA講義連結在哪裡啊?
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推
09/26 09:48, , 33F
請問是清大資工的嗎?
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推
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台大今年有開課喔，可惜交大似乎沒有 看有沒有老師有興趣可
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以去找NV贊助(布過NV最近裁員了說..
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我比較想知道正確在VS2005開發的設定法 "編譯流程"那步驟..
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推
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那個編譯要用NV的Compiler吧?，可以用其他的編譯器
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來編譯嗎?
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推
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是用NV的compiler阿.只是在VS2005開發CUDA程式要做一些設定
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推
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不知道南開科技大學會不會輔助
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推
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我是清大電機的，不過是偏資工走向的 XD
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推
09/26 20:23, , 43F
是許雅三老師的學生嗎XD
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推
09/27 02:40, , 44F
http://0rz.tw/884Lt Visual Studio設定方式
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推
09/27 17:37, , 45F
不是耶,我是劉靖家老師的大學專題生
09/27 17:37, 45F
推
09/28 23:31, , 46F
好期待下一章喔 >///<
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推
10/01 18:58, , 47F
我一年半前就試過用CUDA解EDA了..50幾倍..不過懶的寫paper..XD
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如果對cuda有興趣的or有寫過的..大家可以來交流一下啊~~
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另外要cuda在windows上有5秒的限制 建議用linux會穩很多
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(尤其是EDA這種simulation很容易超過5秒...)
10/01 19:01, 50F
推
10/02 15:53, , 51F
推!!!!!
10/02 15:53, 51F
※ AE2001:轉錄至看板 NTUT_MMRE86 10/05 01:05 ※ a5000ml:轉錄至看板 C_and_CPP 10/15 20:58 ※ uf2000uf:轉錄至某隱形看板 10/16 21:48
推
10/24 05:37, , 52F
神人!! 快拜!!
10/24 05:37, 52F
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