《基于CUDA的并行程序设计》学习笔记(三)——下

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第3章 CUDA编程基础

3.5 “HelloWorld”CUDA 编程实例

安装完Visual Studio 2013软件并配置好CUDA开发环境。本节我们正式CUDA编程。

首先我们打开vs2013，点击新建工程，选中CUDA 7.5的模板。输入工程名等信息，完成工程的创建。

创建完工程后，会默认有一个kernel.cu的文件，其实现的是矩阵相加，这时候可以直接调试运行，如果没有报错则证明可以进行CUDA编程了。

可能会出现，下面这种无法识别<<<符号的情况，但是目测不影响结果的输出。

运行结果如下：

如果想编写运行自己的程序，则需要先移除kernel.cu文件，不然会出现main函数重复声明。

我们现在开始编写自己的CUDA程序，首先移除原来的kernel.cu文件，然后右键工程名，选择添加新item。

选择CUDA C/C++ File，然后输入文件名为main，就可以得到一个空的main.cu文件。在文件中输入如下代码：

#include <stdio.h>#include <cuda_runtime.h>#include <string>// 要使用 runtime API 的时候，需要 include cuda_runtime.hbool InitCUDA(){    int count;    // 获取计算能力>=1.0的设备数量    cudaGetDeviceCount(&count);    printf("%d\n", count);    if (count == 0) {        fprintf(stderr, "There is no device./n");        return false;    }    int i;    for (i = 0; i < count; i++)     {        // 指定设备的属性        cudaDeviceProp prop;        if (cudaGetDeviceProperties(&prop, i) == cudaSuccess)         {            // 输出设备名称            char *c = prop.name;            printf("%s\n",c);            // 定义设备计算能力的主要修订编号            printf("%d",prop.major);            // 定义设备计算能力的次要修订编号            printf("%d\n", prop.minor);            if (prop.major >= 1) {                break;            }        }    }    if (i == count) {        fprintf(stderr, "There is no device supporting CUDA 1.x./n");        return false;    }    // 把设备设置为调用主线程的当前设备    cudaSetDevice(i);    return true;}__global__ void kernel(char *str1, char *str2){    while ((*str1) != '\0')        *str2++ = *str1++;    *str2 = '\0';}int main(){    if (!InitCUDA()) {        return 0;    }    char* host_str1;    host_str1 = "HelloWorld";    char* host_str2 = new char[11];    int size = strlen(host_str1) + 1;    char* dev_str1;    char* dev_str2;    cudaMalloc((void**)&dev_str1, size);    cudaMalloc((void**)&dev_str2, size);    cudaMemcpy(dev_str1, host_str1, size, cudaMemcpyHostToDevice);    kernel <<<1, 1 >>>(dev_str1, dev_str2);    cudaMemcpy(host_str2, dev_str2, size, cudaMemcpyDeviceToHost);    printf("%s\n",host_str2);    cudaFree(dev_str1);    cudaFree(dev_str2);    getchar();    return 0;}

InitCUDA()中会先呼叫 cudaGetDeviceCount 函式，取得支持 CUDA 的装置的数目。如果系统上没有支持 CUDA 的装置，则它会传回 1，而 device 0 会是一个仿真的装置，但不支持 CUDA 1.0 以上的功能。所以，要确定系统上是否有支持 CUDA 的装置，需要对每个 device 呼叫 cudaGetDeviceProperties 函式，取得装置的各项数据，并判断装置支持的 CUDA 版本（prop.major 和 prop.minor 分别代表装置支持的版本号码，例如 1.0 则 prop.major 为 1 而 prop.minor 为 0）。

透过 cudaGetDeviceProperties 函式可以取得许多数据，除了装置支持的 CUDA 版本之外，还有装置的名称、内存的大小、最大的 thread 数目、执行单元的频率等等。详情可参考 NVIDIA 的 CUDA Programming Guide。

在找到支持 CUDA 1.0 以上的装置之后，就可以呼叫 cudaSetDevice 函式，把它设为目前要使用的装置。

编译后输出如下：

能正确输出上述结果，则代表第一个完整的CUDA程序到此结束了。但是这个项目的结构看上去一点也不规范化，所有的代码都写到一个源文件里，这样的代码不易读懂，也不好定位程序的错误。CUDA程序一般可以进行如下图所示的文件结构管理。

如上图所示，编写CUDA程序过程中，若某个功能适合串行，则编写串行代码在CPU端执行，若适合并行，则编写CUDA并行代码在GPU端执行。CUDA并行代码的机构应进行如下分离：
(1) CUDA程序调用接口封装了和CUDA相关的函数，一般位于.cpp文件中。

(2) CUDA主机端代码的主要功能包括选择计算设备，进行GPU端存储器的分配、主机端与设备端直接的数据复制及调用kernel函数等准备工作，一般位于一个独立的.cu文件中。

(3) CUDA设备端代码主要指GPU端执行的核心代码kernel函数。kernel函数可能有多个，各个kernel函数各自放在一个单独的以kernel函数功能命名的.cu文件下，因此kernel函数相关的文件可能有多个。

根据以上代码管理的方法，对HelloWordl程序改写如下：在源文件创建3个文件(main.cpp、kernel.cu和GPU_HelloWorld.cu)。main.cpp中调用核函数GPU_HelloWorld(host_str1, host_str2)相当于上述结构中的“GPU函数”，kernel.cu文件相当于上述结构中的“kernel函数”。

main.cpp文件主要包含了一个完整程序执行的主框架，其代码改写如下：

#include<stdio.h>extern bool GPU_HelloWorld(char* host_str1, char* host_str2);int main(){    char* host_str1;    host_str1 = "HelloWorld";    char* host_str2 = new char[11];    if(!GPU_HelloWorld(host_str1, host_str2))        return 0;    printf("%s\n",host_str2);    return 0;}

kernel.cu文件为GPU端执行函数的核心代码，其代码如下：

#include <cuda_runtime.h>__global__ void kernel(char *str1, char *str2){    while ((*str1) != '\0')        *str2++ = *str1++;    *str2 = '\0';}

GPU_HelloWorld.cu文件作用是为kernel函数选择可用的计算设备并进行调用环境准备，其代码如下：

#include "kernel.cu"#include <cuda_runtime.h>#include <string>bool InitCUDA(){    int count;    // 获取计算能力>=1.0的设备数量    cudaGetDeviceCount(&count);    printf("%d\n", count);    if (count == 0) {        fprintf(stderr, "There is no device./n");        return false;    }    int i;    for (i = 0; i < count; i++)     {        // 指定设备的属性        cudaDeviceProp prop;        if (cudaGetDeviceProperties(&prop, i) == cudaSuccess)         {            // 输出设备名称            char *c = prop.name;            printf("%s\n",c);            // 定义设备计算能力的主要修订编号            printf("%d",prop.major);            // 定义设备计算能力的次要修订编号            printf("%d\n", prop.minor);            if (prop.major >= 1) {                break;            }        }    }    if (i == count) {        fprintf(stderr, "There is no device supporting CUDA 1.x./n");        return false;    }    // 把设备设置为调用主线程的当前设备    cudaSetDevice(i);    return true;}bool GPU_HelloWorld(char* host_str1, char* host_str2){    if(!InitCUDA())    {        return 0;    }    int size = strlen(host_str1)+1;    char* dev_str1;    char* dev_str2;    cudaMalloc((void**)&dev_str1, size);    cudaMalloc((void**)&dev_str2, size);    cudaMemcpy(dev_str1, host_str1, size, cudaMemcpyHostToDevice);    kernel <<<1, 1 >>>(dev_str1, dev_str2);    cudaMemcpy(host_str2, dev_str2, size, cudaMemcpyDeviceToHost);    cudaFree(dev_str1);    cudaFree(dev_str2);    return 1;}

编译运行结构修改后的项目，将得到和修改前一样的运行结果。编译时需要将kernel.cu文件从项目生成中排除，否则编译连接时会出错。

注：如何从生成项目中移除

(1) 右键想要移除的文件，选择属性

(2) 点击右侧的从从生成中移除的yes，然后点击确定

(3) 弄好了后看到之前选择文件上有一个红色提示符