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MindSpore（CUDA编程（四）Global Memory）

在GPU上，on-board memory包含以下类型：local memory 每个thread一个。线程私有。global memory 每个grid一个。每个thread都可以读。constant memory 每个grid一个。只读。每个thread都可以读。texture memory 每个grid一个。只读。每个thread都可以读。on-chip memory包含以下类型：registers 每个thread一个。线程私有。shared memory 每个block一个，一个block下所有线程都可以访问。HOST内存函数malloc 申请memset 初始化free 释放DEVICE内存函数cudaMalloc 申请cudaMemset 初始化cudaFree 释放请注意，这里函数只返回状态。所以分配的内存地址作为函数参数。HOST《-》DEVICE互相拷贝cudaMemcpy( 目的内存地址，源内存地址，内存大小，cudaMemcpyHostToDevice/cudaMemcpyDeviceToHost/cudaMemcpyDeviceToDevice/cudaMemcpyHostToHost)以矩阵乘为例:
MindSpore（CUDA编程（四）Global Memory）
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CPU的做法是嵌套循环，如上图所示。GPU的做法应该是使用 index( blockIdx和 threadIdx的组合公式）替换原来的下标i,j。这也是一般CUDA程序的套路——把for loop展开成每个线程处理其中的一步。那么，如何使用CUDA将坐标拆开呢？将二维坐标（矩阵）改为 在全局中的索引：需要找到每个线程需要处理元素的位置。
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ty=线程在y方向的坐标tx=线程在x方向的坐标ty=blockIdx.yblockDim.y + threadIdx.ytx=blockIdx.xblockDim.x + threadIdx.xnx=x方向有多少数据。index = ty * nx + tx目的是将高维降为低维。
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矩阵乘的每个核函数的算法如下：
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典型的核函数算法代码如下：
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需要注意：矩阵乘 矩阵M是 mXn，矩阵N是 nXk，这里面需要 矩阵M和矩阵N都有n。否则无法相乘。上代码：matrix_mul.cu#include
include define BLOCK_SIZE 16 //使用GPU进行矩阵计算
global void gpu_matrix_mult(int a,int b, int *c, int m, int n, int k)
{

int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y; int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; int sum = 0; if( col < k && row < m) { for(int i = 0; i < n; i++) { sum += a[row * n + i] * b[i * k + col]; } c[row * k + col] = sum; }

}
//使用CPU进行矩阵计算
void cpu_matrix_mult(int h_a, int h_b, int *h_result, int m, int n, int k) {
for (int i = 0; i < m; ++i) { for (int j = 0; j < k; ++j) { int tmp = 0.0; for (int h = 0; h < n; ++h) { tmp += h_a[i * n + h] * h_b[h * k + j]; } h_result[i * k + j] = tmp; } }

}
int main(int argc, char const *argv[])
{
/* 矩阵A mXn，矩阵B nXk --》矩阵乘计算的结果是 mXk */ int m=3; int n=4; int k=5; int *h_a, *h_b, *h_c, *h_cc; //分配原矩阵的内存 h是host memory cudaMallocHost((void **) &h_a, sizeof(int)*m*n); cudaMallocHost((void **) &h_b, sizeof(int)*n*k); //分配 CPU结果内存 cudaMallocHost((void **) &h_c, sizeof(int)*m*k); //分配 GPU结果内存 cudaMallocHost((void **) &h_cc, sizeof(int)*m*k); //初始化矩阵A（mxn） srand(time(0)); printf("---------------h_a------------------\n"); for (int i = 0; i < m; ++i) { for (int j = 0; j < n; ++j) { h_a[i * n + j] = rand() % 1024; printf("%d",h_a[i * n + j] ); printf(" "); } printf("\n"); }//初始化矩阵B（nxk） printf("---------------h_b------------------\n"); for (int i = 0; i < n; ++i) { for (int j = 0; j < k; ++j) { h_b[i * k + j] = rand() % 1024; printf("%d",h_b[i * k + j] ); printf(" "); } printf("\n"); }int *d_a, *d_b, *d_c; //分配 原矩阵的GPU内存 d是device memory cudaMalloc((void **) &d_a, sizeof(int)*m*n); cudaMalloc((void **) &d_b, sizeof(int)*n*k); //分配 目的矩阵的GPU内存 cudaMalloc((void **) &d_c, sizeof(int)*m*k); // copy matrix A and B from host to device memory cudaMemcpy(d_a, h_a, sizeof(int)*m*n, cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(d_b, h_b, sizeof(int)*n*k, cudaMemcpyHostToDevice); unsigned int grid_rows = (m + BLOCK_SIZE - 1) / BLOCK_SIZE; unsigned int grid_cols = (k + BLOCK_SIZE - 1) / BLOCK_SIZE; dim3 dimGrid(grid_cols, grid_rows); dim3 dimBlock(BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE); //GPU计算,结果放入h_c gpu_matrix_mult<<>>(d_a, d_b, d_c, m, n, k); cudaMemcpy(h_c, d_c, sizeof(int)*m*k, cudaMemcpyDeviceToHost); //cudaThreadSynchronize(); //CPU计算，结果直接放入h_cc cpu_matrix_mult(h_a, h_b, h_cc, m, n, k); int ok = 1; for (int i = 0; i < m; ++i) { for (int j = 0; j < k; ++j) { // 比较大小的时候使用 a-b<0.0000000001 if(fabs(h_cc[i*k + j] - h_c[i*k + j])>(1.0e-10)) {ok = 0; } } } printf("---------------h_ccpu result------------------\n"); for(int i=0; i

【MindSpore（CUDA编程（四）Global Memory）】}代码中张小白加上了注释，已经介绍得比较清楚了。我们执行下看看：
MindSpore（CUDA编程（四）Global Memory）
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代码以 3X4和4X5的矩阵相乘，得到了3X5的矩阵结果。这个结果跟CPU计算的结果做了对比。显示Pass表示结果是一致的（其实张小白把两个结果都打印的出来，当然也是一致的）这里面有个小TIPS，就是在调用rand()生成随机数的时候，可以使用srand(time(0)) 做随机数种子，这样下次调用的时候跟这次生成的内容就会不一样。如果去掉这句话，每次执行的结果都是一样的。当然，如果在同一秒同时执行，srand(time(0)) 也会导致同时生成的随机数是一样的。这点需要注意。

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