1. 知识点

在.vscode/settings.json中配置”*.cu”: “cuda-cpp”可以实现对cuda的语法解析
layout是设置核函数执行的线程数，要明白最大值、block最大线程数、warpsize取值
- maxGridSize对应gridDim的取值最大值
- maxThreadsDim对应blockDim的取值最大值
- warpSize对应线程束中的线程数量
- maxThreadsPerBlock对应blockDim元素乘积最大值
layout的4个主要变量的关系
- gridDim是layout维度，其对应的索引是blockIdx
  - blockIdx的最大值是0到gridDim-1
- blockDim是layout维度，其对应的索引是threadIdx
  - threadIdx的最大值是0到blockDim-1
  - blockDim维度乘积必须小于等于maxThreadsPerBlock
- 所以称gridDim、blockDim为维度，启动核函数后是固定的
- 所以称blockIdx、threadIdx为索引，启动核函数后，枚举每一个维度值，不同线程取值不同
- 关于线程束带概念这里不讲，可以自行查询
核函数启动时，>>的参数分别为：>>
- shared_memory_size请看后面关于shared memory的讲解，配置动态的shared memory大小

2. 图解知识点

.1 如何理解layout是设置核函数执行的线程数，要明白最大值、block最大线程数、warpsize取值？

layout就是一个一个grid，每个block里面有一堆的block, block里面放的是thread

Warp size指的是GPU中一个线程束内包含的线程数量，同时也是最小的调度单元，即GPU会将同一个warp中的线程一起调度，以便实现并行计算。

如果我这个GPU的warp size = 32，最小的调度单元是32个线程是吗？

是的，每个SM内部的所有线程都被划分为以warp size为大小的warp，每个warp内的线程并行执行，并且最小的调度单元是一个warp，即32个线程。如果某个warp中的线程出现了分支或者条件语句，这些线程将会被分成不同的warp分别执行，这可能会导致性能下降。因此，尽量避免分支和条件语句可以提高GPU的执行效率。

案例计算:

这个案例里面的layout

girdDim.x = 3
gridDim.y = 2
gridDim.z = 1 (这里用的是默认值)
blockDim.x = 4
blockDim.y = 2
blockDim.z = 1 (这里用的是默认值)

从上面把数字带进去计算就可以得到黄色格子是13了。

3. main.cpp文件

#include 
#include 

#define checkRuntime(op)  __check_cuda_runtime((op), #op, __FILE__, __LINE__)

bool __check_cuda_runtime(cudaError_t code, const char* op, const char* file, int line){
    if(code != cudaSuccess){    
        const char* err_name = cudaGetErrorName(code);    
        const char* err_message = cudaGetErrorString(code);  
        printf("runtime error %s:%d  %s failed. n  code = %s, message = %sn", file, line, op, err_name, err_message);   
        return false;
    }
    return true;
}

void launch(int* grids, int* blocks);

int main(){

    cudaDeviceProp prop;
    checkRuntime(cudaGetDeviceProperties(&prop, 0));

    // 通过查询maxGridSize和maxThreadsDim参数，得知能够设计的gridDims、blockDims的最大值
    // warpSize则是线程束的线程数量
    // maxThreadsPerBlock则是一个block中能够容纳的最大线程数，也就是说blockDims[0] * blockDims[1] * blockDims[2] 
    printf("prop.maxGridSize = %d, %d, %dn", prop.maxGridSize[0], prop.maxGridSize[1], prop.maxGridSize[2]);
    printf("prop.maxThreadsDim = %d, %d, %dn", prop.maxThreadsDim[0], prop.maxThreadsDim[1], prop.maxThreadsDim[2]);
    printf("prop.warpSize = %dn", prop.warpSize);
    printf("prop.maxThreadsPerBlock = %dn", prop.maxThreadsPerBlock);

    int grids[] = {1, 2, 3};     // gridDim.x  gridDim.y  gridDim.z 
    int blocks[] = {1024, 1, 1}; // blockDim.x blockDim.y blockDim.z 
    // launch(grids, blocks);       // grids表示的是有几个大格子，blocks表示的是每个大格子里面有多少个小格子
    checkRuntime(cudaPeekAtLastError());   // 获取错误 code 但不清楚error
    checkRuntime(cudaDeviceSynchronize()); // 进行同步，这句话以上的代码全部可以异步操作
    printf("donen");
    return 0;
}

4. cu文件

#include 
#include 

__global__ void demo_kernel(){

    if(blockIdx.x == 0 && threadIdx.x == 0)
        printf("Run kernel. blockIdx = %d,%d,%d  threadIdx = %d,%d,%dn",
            blockIdx.x, blockIdx.y, blockIdx.z,
            threadIdx.x, threadIdx.y, threadIdx.z
        );
}

void launch(int* grids, int* blocks){

    dim3 grid_dims(grids[0], grids[1], grids[2]);
    dim3 block_dims(blocks[0], blocks[1], blocks[2]);
    demo_kernelgrid_dims, block_dims, 0, nullptr>>>();
}

5. 代码拆解

void search_demo()
{
    // 定义一个结构体用来储存设备信息
    // 返回一个指向0号设备的指针, 如果写1号设备但是没有，checkRuntime会报错
    cudaDeviceProp prop;
    checkRuntime(cudaGetDeviceProperties(&prop, 0)); 

    // 查询maxGrid的数量，也是看每一个维度能放多少个block
    printf("prop.maxGridSize = %d, %d, %dn", prop.maxGridSize[0], 
    prop.maxGridSize[1], prop.maxGridSize[2]);

    // 查询每一个block不同维度的最大线程数，看能放多少个线程
    printf("prop.maxThreadsDim = %d, %d, %dn", prop.maxThreadsDim[0], prop.maxThreadsDim[1], prop.maxThreadsDim[2]);
    
    // 查询warp size
    printf("prop.warpSize = %dn", prop.warpSize);

    printf("prop.maxThreadsPerBlock = %dn", prop.maxThreadsPerBlock);
}

prop.maxGridSize = 2147483647, 65535, 65535
prop.maxThreadsDim = 1024, 1024, 64
prop.warpSize = 32
prop.maxThreadsPerBlock = 1024

定义一个结构体用来储存设备信息

返回一个指向0号设备的指针, 如果写1号设备但是没有，checkRuntime会报错

查询maxGrid的数量，也是看每一个维度能放多少个block

查询每一个block不同维度的最大线程数，看能放多少个线程

查询warp size

6. cu文件解读

调用在main.cpp文件里面

main.cpp

int main(){
    search_demo(); // 查询设备信息，可以通过查询设备信息了解到

    // 布局的demo, 定义布局
    int grids[] = {1, 2, 3}; // girdDim.x, gridDim.y, gridDim.z
    int blocks[] = {1024, 1, 1}; // blockDim.x, blockDim.y, blockDim.z
    launch(grids, blocks);   // grids表示的是有几个大格子，blocks表示的是每个大格子里面有多少个小格子
    checkRuntime(cudaPeekAtLastError());   // 获取错误 code 但不清楚error
    checkRuntime(cudaDeviceSynchronize()); // 进行同步，这句话以上的代码全部可以异步操作
    return 0;
}

.cu

#include 
#include 

__global__ void demo_kernel()
{
    // 这个案例是去每一个grid里面的第一个block, 第一个block的第一个线程输出信息
    // 因为block是grid的索引，thread是block的索引
    if (blockIdx.x == 0 && threadIdx.x == 0)
    {
        printf("Run kernel. blockIdx = %d,%d,%d  threadIdx = %d,%d,%dn",
               blockIdx.x, blockIdx.y, blockIdx.z,
               threadIdx.x, threadIdx.y, threadIdx.z);
    }
}

void launch(int* grids, int* blocks)
{
    dim3 gird_dims(grids[0], grids[1], grids[2]);
    dim3 blocks_dims(blocks[0], blocks[1], blocks[2]);
    demo_kernelgird_dims, blocks_dims, 0, nullptr>>>();
}

prop.maxGridSize = 2147483647, 65535, 65535
prop.maxThreadsDim = 1024, 1024, 64
prop.warpSize = 32
prop.maxThreadsPerBlock = 1024
Run kernel. blockIdx = 0,0,1  threadIdx = 0,0,0
Run kernel. blockIdx = 0,1,2  threadIdx = 0,0,0
Run kernel. blockIdx = 0,1,1  threadIdx = 0,0,0
Run kernel. blockIdx = 0,0,2  threadIdx = 0,0,0
Run kernel. blockIdx = 0,0,0  threadIdx = 0,0,0
Run kernel. blockIdx = 0,1,0  threadIdx = 0,0,0

这里的 launch 函数中 blocks[0] 为 1024，其它两个维度为 1，表示一个 block 中有 1024 个线程。grids 数组表示了整个网格的大小，其中 grids[0] 表示 x 方向上有 1 个 block，grids[1] 表示 y 方向上有 2 个 block，grids[2] 表示 z 方向上有 3 个 block。因此，总共有 6 个 block，每个 block 有 1024 个线程，所以总共有 6144 个线程。

demo_kernel()

这个案例是去每一个grid里面的第一个block, 第一个block的第一个线程输出信息

因为block是grid的索引，thread是block的索引

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深度学习部署(十三): CUDA RunTime API thread_layout线程布局 1. 知识点 2. 图解知识点 3. main.cpp文件 4. cu文件 5. 代码拆解 6. cu文件解读