2019-02-15 | 使用 Nsight 進(jìn)行CUDA-C/C++開發(fā)簡易教程

0. 寫在前面

有一位朋友請教我這個軟件如何使用，正趕上我吃飯，這位朋友說過段時間再說也行，于是我就準(zhǔn)備程序完成了這篇簡易教程。

  • 運(yùn)行環(huán)境：
    XUbuntu 18.04 操作系統(tǒng)，CUDA版本為 9.1，設(shè)備為 Gforce GTX-850M。
  • 教程內(nèi)容包括：
    1. 新建CUDA C/C++ 項(xiàng)目
    2. 添加代碼（計(jì)算矩陣相乘）
    3. 編譯、鏈接、執(zhí)行
    4. 分析程序性能
  • 教程概覽
    1. Nsight Eclipse Edition 簡介
    2. 使用方法（教程內(nèi)容）
    3. 附錄 - 程序完整源碼
  • 特別聲明
    此教程所用測試代碼取自網(wǎng)絡(luò)，原文鏈接如下，如若侵犯作者版權(quán)，請聯(lián)系刪帖。
    作者：MingChaoSun
    原文：https://blog.csdn.net/sunmc1204953974/article/details/51098028

1. Nsight Eclipse Edition 簡介

NVIDIA?Nsight?Eclipse Edition是一個功能全面的IDE，由Eclipse平臺提供支持，提供一體化的集成環(huán)境，用于編輯，構(gòu)建，調(diào)試和分析CUDA-C應(yīng)用程序。Nsight Eclipse Edition支持豐富的商業(yè)和免費(fèi)插件。
點(diǎn)擊跳轉(zhuǎn)到 Nsight Eclipse Edition 介紹頁。

2. 使用方法

2.1 打開 Nsight Eclipse Edition

Nsight Eclipse Edition 可以通過兩種方式打開：

$ nsight # 通過終端命令打開

或者新建桌面圖標(biāo)，通過單擊相應(yīng)圖標(biāo)啟動程序。下圖為 Nsight Eclipse Edition主界面。

  • 左側(cè)區(qū)域?yàn)楣芾韰^(qū)，在這里可以管理整個項(xiàng)目屬性；
  • 中間區(qū)域?yàn)楣ぷ鲄^(qū)，比如編寫代碼、查看程序分析結(jié)果等；
  • 右側(cè)區(qū)域?yàn)榇缶V區(qū)，可以查看項(xiàng)目的頭文件、宏定義、函數(shù)名等內(nèi)容。
    ps: 上面三個區(qū)域是我自己想出來的名字，如果讀者覺得不恰當(dāng)，可以留言討論，謝謝。
Nsight Eclipse Edition

2.2 新建 CUDA-C/C++ 項(xiàng)目

  • 方法：菜單欄 -> File -> New -> CUDA C/C++ Project
    最后，我們將見到如下圖所示的窗口。在這里可以設(shè)置 Project name（項(xiàng)目名稱）、Location（項(xiàng)目路徑）、Project type（項(xiàng)目類型）等內(nèi)容
    新建 CUDA-C/C++ 項(xiàng)目

2.3 添加代碼

  • 方法：在 Nsight Eclipse Edition 主界面管理區(qū)單擊鼠標(biāo)右鍵，然后選擇右鍵菜單中的New，再選擇在出現(xiàn)在下級菜單中的Source File，如下圖所示。
添加代碼-1

完成上述操作后，出現(xiàn)下面窗口。

  • 在這里，可以設(shè)置Source folder（源代碼文件文件夾） Source file（源代碼文件文件名，不帶擴(kuò)展名） Template（使用模板）。
  • 本教程中，源代碼文件文件名為main，未使用模板。
添加代碼-2

2.4 編寫代碼

在中間的工作區(qū)編寫相關(guān)代碼。

編寫代碼

2.5 編譯、鏈接、執(zhí)行

  • 通過工具欄，方法：點(diǎn)擊工具欄按鈕（下圖中左起第一個），即可進(jìn)行。
    Run
  • 通過菜單欄進(jìn)行，方法：菜單欄 -> Project -> Build All 或 Build Project

2.6 分析程序

  • 通過工具欄，方法：點(diǎn)擊工具欄按鈕（下圖中左起第二個），即可進(jìn)行。
Profile

比如此教程所用程序的性能分析如下圖所示。

分析程序

3. 附錄 - 程序完整源碼

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

//CUDA RunTime API
#include <cuda_runtime.h>

#define THREAD_NUM 256

#define MATRIX_SIZE 1000

const int blocks_num = MATRIX_SIZE * (MATRIX_SIZE + THREAD_NUM - 1) / THREAD_NUM;

//打印設(shè)備信息
void printDeviceProp(const cudaDeviceProp &prop) {
    printf("Device Name : %s.\n", prop.name);
    printf("totalGlobalMem : %d.\n", prop.totalGlobalMem);
    printf("sharedMemPerBlock : %d.\n", prop.sharedMemPerBlock);
    printf("regsPerBlock : %d.\n", prop.regsPerBlock);
    printf("warpSize : %d.\n", prop.warpSize);
    printf("memPitch : %d.\n", prop.memPitch);
    printf("maxThreadsPerBlock : %d.\n", prop.maxThreadsPerBlock);
    printf("maxThreadsDim[0 - 2] : %d %d %d.\n", prop.maxThreadsDim[0],
            prop.maxThreadsDim[1], prop.maxThreadsDim[2]);
    printf("maxGridSize[0 - 2] : %d %d %d.\n", prop.maxGridSize[0],
            prop.maxGridSize[1], prop.maxGridSize[2]);
    printf("totalConstMem : %d.\n", prop.totalConstMem);
    printf("major.minor : %d.%d.\n", prop.major, prop.minor);
    printf("clockRate : %d.\n", prop.clockRate);
    printf("textureAlignment : %d.\n", prop.textureAlignment);
    printf("deviceOverlap : %d.\n", prop.deviceOverlap);
    printf("multiProcessorCount : %d.\n", prop.multiProcessorCount);
}

//CUDA 初始化
bool InitCUDA() {
    int count;

    //取得支持Cuda的裝置的數(shù)目
    cudaGetDeviceCount(&count);

    if (count == 0) {
        fprintf(stderr, "There is no device.\n");

        return false;
    }

    int i;

    for (i = 0; i < count; i++) {

        cudaDeviceProp prop;
        cudaGetDeviceProperties(&prop, i);
        //打印設(shè)備信息
        printDeviceProp(prop);

        if (cudaGetDeviceProperties(&prop, i) == cudaSuccess) {
            if (prop.major >= 1) {
                break;
            }
        }
    }

    if (i == count) {
        fprintf(stderr, "There is no device supporting CUDA 1.x.\n");
        return false;
    }

    cudaSetDevice(i);

    return true;

}

//生成隨機(jī)矩陣
void matgen(float* a, int n) {
    int i, j;

    for (i = 0; i < n; i++) {
        for (j = 0; j < n; j++) {

            a[i * n + j] = (float) rand() / RAND_MAX
                    + (float) rand() / (RAND_MAX * RAND_MAX);

        }
    }
}

// __global__ 函數(shù) 并行計(jì)算矩陣乘法
__global__ static void matMultCUDA(const float* a, const float* b, float* c,
        int n, clock_t* time) {

    //表示目前的 thread 是第幾個 thread（由 0 開始計(jì)算）
    const int tid = threadIdx.x;

    //表示目前的 thread 屬于第幾個 block（由 0 開始計(jì)算）
    const int bid = blockIdx.x;

    //從 bid 和 tid 計(jì)算出這個 thread 應(yīng)該計(jì)算的 row 和 column
    const int idx = bid * THREAD_NUM + tid;
    const int row = idx / n;
    const int column = idx % n;

    int i;

    //記錄運(yùn)算開始的時間
    clock_t start;

    //只在 thread 0（即 threadIdx.x = 0 的時候）進(jìn)行記錄，每個 block 都會記錄開始時間及結(jié)束時間
    if (tid == 0)
        time[bid] = clock();

    //計(jì)算矩陣乘法
    if (row < n && column < n) {
        float t = 0;

        for (i = 0; i < n; i++) {
            t += a[row * n + i] * b[i * n + column];
        }
        c[row * n + column] = t;
    }

    //計(jì)算時間,記錄結(jié)果，只在 thread 0（即 threadIdx.x = 0 的時候）進(jìn)行，每個 block 都會記錄開始時間及結(jié)束時間
    if (tid == 0) {
        time[bid + blocks_num] = clock();
    }
}

int main() {

    //CUDA 初始化
    if (!InitCUDA())
        return 0;

    //定義矩陣
    float *a, *b, *c, *d;

    int n = MATRIX_SIZE;

    //分配內(nèi)存
    a = (float*) malloc(sizeof(float) * n * n);
    b = (float*) malloc(sizeof(float) * n * n);
    c = (float*) malloc(sizeof(float) * n * n);
    d = (float*) malloc(sizeof(float) * n * n);

    //設(shè)置隨機(jī)數(shù)種子
    srand(0);

    //隨機(jī)生成矩陣
    matgen(a, n);
    matgen(b, n);

    /*把數(shù)據(jù)復(fù)制到顯卡內(nèi)存中*/
    float *cuda_a, *cuda_b, *cuda_c;

    clock_t* time;

    //cudaMalloc 取得一塊顯卡內(nèi)存
    cudaMalloc((void**) &cuda_a, sizeof(float) * n * n);
    cudaMalloc((void**) &cuda_b, sizeof(float) * n * n);
    cudaMalloc((void**) &cuda_c, sizeof(float) * n * n);
    cudaMalloc((void**) &time, sizeof(clock_t) * blocks_num * 2);

    //cudaMemcpy 將產(chǎn)生的矩陣復(fù)制到顯卡內(nèi)存中
    //cudaMemcpyHostToDevice - 從內(nèi)存復(fù)制到顯卡內(nèi)存
    //cudaMemcpyDeviceToHost - 從顯卡內(nèi)存復(fù)制到內(nèi)存
    cudaMemcpy(cuda_a, a, sizeof(float) * n * n, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(cuda_b, b, sizeof(float) * n * n, cudaMemcpyHostToDevice);

    // 在CUDA 中執(zhí)行函數(shù) 語法：函數(shù)名稱<<<block 數(shù)目, thread 數(shù)目, shared memory 大小>>>(參數(shù)...);
    matMultCUDA<<<blocks_num, THREAD_NUM, 0>>>(cuda_a, cuda_b, cuda_c, n, time);

    /*把結(jié)果從顯示芯片復(fù)制回主內(nèi)存*/

    clock_t time_use[blocks_num * 2];

    //cudaMemcpy 將結(jié)果從顯存中復(fù)制回內(nèi)存
    cudaMemcpy(c, cuda_c, sizeof(float) * n * n, cudaMemcpyDeviceToHost);
    cudaMemcpy(&time_use, time, sizeof(clock_t) * blocks_num * 2,
            cudaMemcpyDeviceToHost);

    //Free
    cudaFree(cuda_a);
    cudaFree(cuda_b);
    cudaFree(cuda_c);
    cudaFree(time);

    //把每個 block 最早的開始時間，和最晚的結(jié)束時間相減，取得總運(yùn)行時間
    clock_t min_start, max_end;

    min_start = time_use[0];

    max_end = time_use[blocks_num];

    for (int i = 1; i < blocks_num; i++) {
        if (min_start > time_use[i])
            min_start = time_use[i];

        if (max_end < time_use[i + blocks_num])
            max_end = time_use[i + blocks_num];
    }

    //核函數(shù)運(yùn)行時間
    clock_t final_time = max_end - min_start;

    //CPU矩陣乘法，存入矩陣d
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            double t = 0;

            for (int k = 0; k < n; k++) {

                t += a[i * n + k] * b[k * n + j];

            }

            d[i * n + j] = t;

        }
    }

    //驗(yàn)證正確性與精確性

    float max_err = 0;

    float average_err = 0;

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            if (d[i * n + j] != 0) {
                //fabs求浮點(diǎn)數(shù)x的絕對值
                float err = fabs((c[i * n + j] - d[i * n + j]) / d[i * n + j]);

                if (max_err < err)
                    max_err = err;

                average_err += err;
            }
        }
    }

    printf("Max error: %g Average error: %g\n", max_err, average_err / (n * n));

    printf("gputime: %d\n", final_time);

    return 0;

}
最后編輯于 ：
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
【社區(qū)內(nèi)容提示】社區(qū)部分內(nèi)容疑似由AI輔助生成，瀏覽時請結(jié)合常識與多方信息審慎甄別。
平臺聲明：文章內(nèi)容（如有圖片或視頻亦包括在內(nèi)）由作者上傳并發(fā)布，文章內(nèi)容僅代表作者本人觀點(diǎn)，簡書系信息發(fā)布平臺，僅提供信息存儲服務(wù)。

相關(guān)閱讀更多精彩內(nèi)容

友情鏈接更多精彩內(nèi)容