技术背景
在前面的一篇文章中,我们介绍了在C++中使用指针数组的方式实现的一个不规则的二维数组。那么如果我们希望可以在CUDA中也能够使用到这种类似形式的不规则的数组,有没有办法可以直接实现呢?可能过程会稍微有一点麻烦,因为我们需要在Host和Device之间来回的转换,需要使用到很多CUDA内置的cudaMalloc
和cudaMemcpy
函数,以下做一个完整的介绍。
原始代码及修改思路
在上一篇文章中我们使用到的案例代码是这样的:
// g++ main.cpp -o main && ./main
#include
struct bucket{
int num;
int *ptr;
};
void print_bucket(bucket *bc, int shape[]){
for (int i=0; i
通过定义一个bucket
结构体,用双重的指针数组实现了一个不规则数组的存储。第一重的指针对应于不规则数组的第一个维度,这里长度一般是固定的。第二重的指针指向不规则数组的第二个维度,这个维度的长度大小是不一致的,因为我们在结构体中存储的只是一个指针和该维度的数组长度,因此可以实现不规则数组的存储。那么上述代码的运行结果为:
$ g++ main.cpp -o main && ./main
2: 1服务器托管网,2,
3: 1,2,3,
2: 3,4,
1: 5,
打印的第一列是当前数组的长度,也就是不规则数组的第二个维度。后面的数字是对应的数组内容,当然,这里需要注意的点是,我们在初始化的时候,尤其是跟Python等语言进行交互的时候,初始化阶段使用的还是一个固定长度的Tensor,而不需要使用的那些位置需要填充或者叫padding一些数字,常见的就是-1和0。
那么如果我们希望可以在CUDA上实现一个类似的功能,首先需要考虑到以下几个方面:
- 首先我们需要把数据拷贝到CUDA的Device Memory里面才能用来计算;
- Host侧和Device侧指针不能共享,也需要使用Memcpy来进行拷贝;
- Kernel函数需要分配一定的计算资源,关于GPU计算资源分配的内容,可以参考之前写的这一篇博客。
CUDA实现
根据以上提到的几个修改点,我们可以这样逐个解决:分别在Host侧定义好相关的数组、指针和结构体之后,使用CUDA的内置函数将相应的内容拷贝到Device侧,两侧同时保留数据,所有的数据更新也都在CUDA上实现。如果有回传数据的需要,我们再把最终的Device侧数据拷贝到Host侧进行同步。完成CUDA的计算之后,同步所有CUDA的线程,并且释放不必要的内存。以下是具体代码实现:
// 文件名:main.cu
// 编译运行指令:nvcc -Xcompiler -fPIC -o main main.cu && ./main
#include
#include "cuda_runtime.h"
struct bucket{
int num;
int *ptr;
};
// CUDA Kernel函数,该函数主要用于打印bucket结构体的内部数据
__global__ void print_bucket_cuda(bucket *bc, int *shape){
int i = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;
if (i >>(d_bc, d_shape);
// CUDA线程同步
cudaDeviceSynchronize();
// 释放CUDA显存
cudaFree(d_bc);
cudaFree(d_shape);
return 0;
}
在这个实现中,比较重要的一个难点是,我们从Host侧拷贝一个双重指针去Device侧,如果直接拷贝第一重的指针,会出现一个问题是在Device侧无法读取在Host上存储的第二重指针的数据。因此我们在Host侧拷贝数据给Device侧时,我们应该先定义一个Host侧的结构体,但该服务器托管网结构体的第二重指针应该指向Device侧的内存。然后再将第一重的指针拷贝到Device侧,这样才完成了整个结构体的内容拷贝,在Device上才可以识别。该代码的运行结果如下所示:
$ nvcc -Xcompiler -fPIC -o main main.cu && ./main
2 3
3 5
1 1
0 1
2 4
0 2
1 2
1 3
这里是乱序的打印,因为CUDA在计算时几乎是同一时间完成的,因此打印任务也是同时执行的,至于哪一个结果先被输出出来,其实是有一定的随机性的。但是通过对比,我们发现这里输出的数据内容跟前面C++的代码输出内容是一致的。第一列的数据表示第一个维度的索引ID,如果输出是0也就对应上面C++输出的第一行内容。例如这里首位是0的数据,第二列对应元素有1和2,这里就跟C++第一行输出的数组内容对应上了。
总结概要
继上一篇文章学习使用C++存储一个不规则二维数组之后,这里介绍如何在C语言版的CUDA中实现一个不规则的二维数组。总体的实现思路跟前面一篇文章一样,使用了一个二维的指针数组来存储。其中主要的不同点大概就是在Host和Device之间的内存交互上,需要不断的分配、拷贝和释放内存,最终我们还是用一个CUDA的Kernel函数实现了一个不规则数组的输出。
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