nVidia CUDA 簡介

先碎碎念一下…以目前來講，CUDA 還算是一個很新的技術，在網路上可以找到的教學文件，相對也就很少。目前 nVidia 官方的文件，也只有一份 Programming Guide 和 SDK 裡附的 Sample，連份 tutorial 都沒有，對於初學者來說，要上手其實還滿麻煩的。在 nVidia 的論壇中，其實有比較多的資料，但是畢竟是以論壇的形式存在的，沒有整理過，要找資料可以，要拿來學習並不是很容易。

Heresy 對於 CUDA 也是剛開始玩，也只能參考 Programming Guide 和 sample code 來摸索；希望以後，能找到更多更好的教學文件可以做參考。

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GPGPU

在近年來，顯示卡的運算單元（GPU）的速度越來越快，在某些方面的應用上，甚至已經大幅的超越 CPU 了！右圖就大致說明了目前 GPU 和 CPU 的速度演進～很明顯的可以看出來，單就浮點數的計算來說，GPU 的成長速度已經算是 CPU 的數倍了！（電晶體數目也大增、耗電量也大增… @@）

再加上 shader 程式的出現、演進，GPU 的可控制性也大幅增加！因此，將 GPU 用在非傳統的 3D 圖形顯示方面的應用，也越來越多了…一般，會把這樣的應用叫做 GPGPU（General-purpose computing on graphics processing units)；而相關的應用，不管是數量和方向，都相當多了！有興趣的人可以參考維基百科。

原則上，適用於 GPGPU 的問題，大多是用在可以把一個問題大量的拆解成多個相同、且彼此不相關的小問題的情況；在這種情況下，用 GPGPU 的方法，就可以把這些一樣的小問題，丟給顯示卡的 GPU 來大量平行化的處理，藉此達到加速的效果。

更明確的說，由於 GPU 的架構設計，GPU 最適合拿來做的計算是「資料平行化的計算(data-parallel computations)」；也就是不同的資料，要用同樣的程式來做計算。而在這種情況下，就可以透過把每一組資料的計算，都當成一個 thread 來計算，以此平行化來加速計算。其中，個別的計算量也要較高，如此才能避免平行話的負擔大於平行化的加速。

傳統的 GPGPU 的開發方法，都是透過 OpenGL 或 Direct3D 這一類現有的圖形函式庫，以編寫 shading language 的方法，控制 shader 來想辦法做到自己想要的計算；不過這樣的缺點，就是必須要遵循著 Redner 的固定流程來進行。

CUDA

而 nVidia 所提出的 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 也是一種 GPGPU 的技術；不過，透過 CUDA 來進行 GPGPU 的程式開發，是透過他的 C 語言的函式庫和一些 CUDA 的延伸來編寫，因此不用用到 OpenGL 或 Direct3D。以 nVidia 的官方說法來說，是說入門的門檻會相對的降低；此外也因為不用使用圖形函式庫，而不會被傳統的 render pipeline 綁住使得在程式設計上更方便。

CUDA 的架構圖大概如下：

其中，CUDA 大概分為 Library、runtime、Driver 三個部分；而我們在開發程式的時候，可以透過這三個部分，來使用 GPU 的計算能力。

而由於 CUDA 是個新的技術，目前只能用在 nVidia G80 核心的顯示卡上，也就是 GeForce 8 系列，以及最新的 Quadro FX 了～不過，nVidia 也承諾現在用 CUDA 寫的程式，在將來新的顯示卡上也會可以正常運作。

Programming Model

在 CUDA 的程式架構裡，程式執行的區域會分成兩部分：

• Host
• Device

其中，「host」指的就是 CPU，而「device」就是 GPU 了～

在 CUDA 的程式架構中，主程式還是由 CPU 來執行；而當遇到了資料平行化處理的部分，就會將要在 GPU 跑的程式編譯成 device 能執行的程式，再丟給 device 執行了。而這個程式在 CUDA 裡把他叫做「kernel」。

而實際在運作時，CUDA 會產生許多在 device 上執行的 thread，每一個 thread 都會去執行 kernel 這個程式；雖然程式都是同一份，但是會因為其 index 的不同，而取得不同的資料來計算。

在 device 中要執行的 thread 中，要根據「最有效率的資料共用」來建置 thread 的 block；其中，thread block 的型式可以是一維、二維或三維的。而在同一個 block 裡的 thread，有部分的記憶體（shared memory）是共用的；所以在校能的調整上，可能須要考慮到這一點。

而由於 thread block 的最大大小是有限制的，所以不能把所有的 thread 都塞到同一個 block 裡（一般的 GPGPU 程式 thread 數目都會很多）；這時候，可以用同樣維度和大小的 thread block（當然，也要是同一個 kernel），來組成一個 grid 做批次處理。這個 grid 可以是一維或二維陣列的形式。

所以，實際上 CUDA 在執行一段 kernel 程式的時候，必須要指定他的 grid 和 block 的相關資訊（維度和大小）；而會產生的 thread 數目，就會由這兩者的資訊來決定。

Memory Model

在 CUDA 中，要讓 thread 可以使用的變數，都必須要先把資料放置到 device 的記憶體裡；而 device 的記憶體，又分為 DRAM 和 chip 上的記憶體兩種。在實際使用上，分成下面幾種記憶體的類型：

• registers
  Read-write per-thread
• local memory
  Read-write per-thread
• shared memory
  Read-write per-block
• global memory
  Read-write per-grid
• constant memory
  Read-only per-grid
• texture memory
  Read-only per-grid

可以發現，registers 和 local memory 是以 thread 為單位來使用的；而 shared memory 則是存在於 block，讓每一個 thread 共用。上面這三種，都是在 chip 上的記憶體，相較之下，速度會比屬於 DRAM 的記憶體來的快。（注意！本文當時的參考資料可能有誤。local memory 實際上並不是 on-chip 的，而是在 DRAM 上，讀取速度也不快。細節請參考本文的回應）

Grid 中的 global, constant, texture 這三種 memory 可以讓不同的 block 中的 thread 一起使用。此外，這三種記憶體則是屬於 DRAM 上的記憶體，可以在同一個程式的不同 kernel 中，持續的存在、使用；而他們之間的差異，在於最佳化的方式不同。像 constant 和 texture 因為對於 thread 是唯獨的，所以實際上會有快取的機制，可以用來加速讀取。

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上面的文章大致對 CUDA 的架構和程式的基本概念做了一些說明，內容大概對映到 nVidia 的《CUDA Programming Guide 1.0》（PDF 文件）的第一章和第二章，不過省略了不少東西；而本文的圖片也都取自於該文件。第三張硬體實作的部分應該也會跳過，接下來就開始寫 CUDA 程式了！

參考文件：

• nVidia CUDA Homepage
• CUDA Programming Guide 1.0
• CUDA @ Wikipedia
• GPGPU Site
  • Introduction to NVIDIA CUDA @Siggraph 2007
  • NVIDIA CUDA Performance @Siggraph 2007
  • Supercomputing 2007 CUDA Tutorial
  • ARCS 2008 GPGPU Tutorial 

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