cuda编程入门——并行性与异构性概念

CUDA编程入门一基于cuda的异构并行计算

并行性

一、并行性的概念与分类

• 概念

  • 并行性旨在通过同时处理多个任务或数据元素来提高计算速度和效率。它可以在不同的层次上实现，包括指令级并行、数据级并行和任务级并行等。

• 分类

  • 指令级并行（Instruction-Level Parallelism，ILP）：在处理器的指令执行层面，通过硬件技术（如流水线、超标量技术等）让多条指令在不同阶段同时执行，从而提高处理器的指令吞吐量。例如，现代 CPU 中的流水线技术可以将一条指令的执行过程分为取指、译码、执行、访存、写回等多个阶段，不同指令可以在这些阶段中并行处理，提高了 CPU 的执行效率。
  • 数据级并行（Data-Level Parallelism，DLP）：主要针对大量数据的并行处理，常见于 GPU 等具有大量计算核心的处理器中。例如，在图像处理中，对图像的每个像素点进行相同的操作（如滤波、颜色转换等），可以将这些操作分配到多个计算核心上同时进行，大大加快处理速度。
  • 任务级并行（Task-Level Parallelism，TLP）：将一个大的任务分解为多个相对独立的子任务，这些子任务可以在不同的处理器或计算单元上同时执行。例如，在一个多核心的计算机系统中，一个复杂的科学计算任务可以被分解为多个子任务，分配到不同的核心上并行计算。

  CUDA编程非常适合解决数据并行计算的问题。本文的重点便是如何使用CUDA编程解决数据并行问题。许多处理大数据集的应用可以使用数据并行模型来提高计算单元的速度。数据并行处理可以将数据映射给并行线程。数据并行程序设计的第一步是把数据依据线程进行划分，以使每个线程处理一部分数据。通常来说，有两种方法可以对数据进行划分：块划分（block partitioning）和周期划分（cyclic partitioning）。在块划分中，一组连续的数据被分到一个块内。每个数据块以任意次序被安排给一个线程，线程通常在同一时间只处理一个数据块。在周期划分中，更少的数据被分到一个块内。相邻的线程处理相邻的数据块，每个线程可以处理多个数据块。为一个待处理的线程选择一个新的块，就意味着要跳过和现有线程一样多的数据块。

  块划分（Block Partitioning）

  • 概念
    • 块划分是一种将数据或任务划分为较大的块（blocks）的方式，每个块可以相对独立地进行处理。这种划分方式通常适用于数据具有一定局部性，且块内的数据或任务之间存在较强的相关性或需要频繁交互的情况。
  • 特点与应用场景
    • 数据局部性好：在快划分中，由于数据被划分为较大的块，块内的数据在内存中往往是连续存储的，这有利于提高缓存命中率，减少内存访问延迟。例如，在图像处理中，将图像划分为较大的矩形块，每个块内的像素点在内存中是连续的，当对块内像素进行操作（如滤波等）时，可以充分利用缓存，提高处理速度。
    • 适合粗粒度并行：快划分适合于粗粒度的并行处理，即每个块可以分配给一个计算单元（如一个处理器核心、一个 GPU 线程块等）进行相对独立的处理。例如，在分布式系统中，将一个大型数据集划分为若干个较大的数据块，然后将这些数据块分配到不同的计算节点上进行并行处理，每个节点处理一个或多个数据块。
    • 块内交互频繁：当块内的数据或任务之间需要频繁交互和通信时，快划分可以减少通信开销。因为块内的数据相对集中，通信主要发生在块内，而块与块之间的通信相对较少。例如，在某些科学计算中，一个物理模型的不同区域（对应不同的数据块）之间存在较强的物理交互，将这些区域划分为块后，在每个块内进行详细的计算和交互，然后再进行块与块之间的少量信息交换。

  周期划分（Cyclic Partitioning）

  • 概念
    • 周期划分是将数据或任务按照一定的周期或轮转方式进行划分。例如，将一组数据依次轮流分配给不同的处理单元，或者按照一定的周期模式将任务分配到不同的计算资源上。
  • 特点与应用场景
    • 负载均衡性好：周期划分可以较好地实现负载均衡，特别是当数据或任务的处理时间差异较大时。通过轮流分配，可以避免某些处理单元一直处理繁重的任务，而其他处理单元闲置的情况。例如，在一个多线程的服务器程序中，对于不同客户端的请求，如果按照周期划分的方式将请求分配到不同的线程处理，可以使各个线程的负载相对均匀，提高系统的整体吞吐量。
    • 适合流水线处理：在一些流水线结构的系统中，周期划分可以与流水线的各个阶段相配合。例如，在一个生产线上，不同的工序可以看作是不同的处理阶段，将产品按照周期划分的方式依次通过各个工序，可以实现高效的流水线生产，提高生产效率。
    • 数据分布均匀：对于一些需要均匀分布数据的场景，周期划分可以保证数据在不同的存储位置或处理单元上分布相对均匀。例如，在分布式数据库中，将数据按照周期划分的方式存储在不同的节点上，可以避免数据倾斜，提高查询性能和系统的可靠性。

二、并行性的实现方式与技术

计算机架构

• SISD（Single Instruction, Single Data）单指令流单数据流

  • 定义：计算机每次执行一条指令，且每条指令仅对一个数据进行操作，是传统的顺序执行的单处理器计算机架构。
  • 工作原理：指令部件每次只对一条指令进行译码，然后操作部件根据该指令对一个操作数进行处理。例如在进行加法运算时，先访问内存获取第一个操作数，再访问内存获取第二个操作数，最后进行求和运算。
  • 应用场景：适用于传统的桌面计算机处理文本编辑、简单的计算任务等场景，如早期的个人电脑在进行简单的文字处理、单机小游戏运行等操作时，基本就是采用 SISD 架构。

• SIMD（Single Instruction, Multiple Data）单指令流多数据流

  • 定义：一条指令可以同时对多个数据进行操作，属于并行计算技术。
  • 工作原理：由一个指令控制部件同时控制多个处理单元，这些处理单元在同一时间内执行同一条指令，但各自处理不同的数据元素3。比如在进行多个数据的加法运算时，指令译码后，多个执行部件可以同时访问内存，一次性获得多个操作数并进行运算2。
  • 应用场景：在图形处理、数字信号处理、多媒体应用等数据密集型运算领域应用广泛。如**现代图形处理单元（GPU）**在渲染 3D 图形时，会用 SIMD 处理成千上万个顶点和像素的相同操作。

• MIMD（Multiple Instruction, Multiple Data）多指令流多数据流

  • 定义：多个处理器可以同时执行不同的指令，并且处理不同的数据。
  • 工作原理：每个处理器都有自己独立的指令流和数据流，能够独立地执行各自的程序、作业或进程，各处理器之间通过共享内存、消息传递等方式进行通信和协作4。
  • 应用场景：常用于分布式计算、并行数据库、高性能计算（HPC）以及某些人工智能和机器学习工作负载等场景。例如，在大型数据中心中，多台服务器组成的集群系统可以同时处理来自不同用户的不同请求。

• MISD（Multiple Instruction, Single Data）多指令流单数据流

  • 定义：多个指令部件对同一数据的各个处理阶段进行操作。
  • 工作原理：理论上是多条指令并行执行来处理同一个数据，但在实际中这种架构很少见，因为从效率和实现难度等角度来看，这种架构存在诸多问题，不太具有实用价值3。
  • 应用场景：由于其自身的局限性，在实际的计算机系统中几乎没有得到广泛应用。

• 硬件实现方式

  • 多核处理器：在一个芯片上集成多个处理器核心，每个核心可以独立执行指令和处理数据，多个核心可以同时处理不同的任务或数据，实现任务级并行和数据级并行。例如，常见的桌面级和服务器级 CPU 都有多核版本，如 Intel 的酷睿系列和至强系列等。

  • GPU（图形处理器）：GPU 最初是为了图形渲染而设计的，但由于其具有大量的计算核心和高带宽内存，非常适合数据级并行计算。在深度学习、科学计算等领域得到了广泛应用。例如，NVIDIA 的 GPU 通过其 CUDA 架构，支持开发者编写并行程序，利用 GPU 的大量计算核心实现高效的并行计算。

  • 众核处理器：拥有更多数量的计算核心，通常用于高性能计算等对计算能力要求极高的场景。例如，Intel 的 Xeon Phi 众核处理器等。

    注：GPU代表了一种众核架构，几乎包括了前文描述的所有并行结构：多线程、

    MIMD（多指令多数据）、SIMD（单指令多数据），以及指令级并行。NVIDIA公司称这

    种架构为SIMT（单指令多线程）。

  • 分布式系统：由多个独立的计算机节点通过网络连接而成，这些节点可以协同工作，共同完成一个大型任务。例如，在大规模的数据处理和云计算中，分布式系统可以将任务分配到多个节点上并行处理，提高系统的整体处理能力和可扩展性。

• 软件实现技术

  • 多线程编程：在一个进程中创建多个线程，这些线程可以共享进程的资源（如内存等），并在操作系统的调度下并发执行。例如，在 Java、C++ 等编程语言中，可以使用多线程库来实现多线程编程，提高程序的并行性。
  • 并行算法与编程模型
    • MPI（Message Passing Interface）：一种基于消息传递的并行编程模型，常用于分布式系统中，各个节点通过发送和接收消息来进行数据交换和协同工作。例如，在大规模科学计算中，多个计算节点可以通过 MPI 进行通信，共同完成一个复杂的计算任务。
    • OpenMP：一种共享内存的并行编程模型，主要用于多核处理器上的并行编程。开发者可以通过在代码中添加特定的编译指令，将串行代码并行化，由编译器和运行时系统自动处理线程的创建、调度和同步等问题。例如，在 C、C++ 和 Fortran 等语言中，可以使用 OpenMP 来实现并行计算。
    • CUDA（Compute Unified Device Architecture）：NVIDIA 推出的一种用于 GPU 并行计算的编程模型和平台，开发者可以使用 C/C++ 等语言编写在 GPU 上运行的核函数，利用 GPU 的大量计算核心实现高度并行计算。例如，在深度学习框架中，很多矩阵运算和卷积运算等都通过 CUDA 在 GPU 上实现并行加速。

三、并行性的优势与挑战

• 优势
  • 提高计算速度：通过同时处理多个任务或数据元素，可以大大缩短完成任务的时间，特别是对于计算密集型和数据密集型的任务，并行性可以带来显著的性能提升。
  • 资源利用率提高：可以更充分地利用计算机系统的硬件资源，包括处理器核心、内存、I/O 设备等，避免资源闲置，提高系统的整体效率。
  • 可扩展性：在一些分布式系统和众核处理器等架构中，通过增加计算节点或核心数量，可以相对容易地提高系统的计算能力，满足不断增长的计算需求。
• 挑战
  • 编程复杂性：编写高效的并行程序比串行程序要复杂得多，需要考虑任务的划分、数据的分配、线程或进程的同步与通信等问题，容易出现死锁、数据竞争等错误。
  • 负载均衡：在并行系统中，要确保各个计算单元或节点的负载均衡，避免出现某些单元或节点负载过重，而其他单元或节点闲置的情况，否则会影响整体性能。
  • 通信开销：在分布式系统和多核处理器等架构中，计算单元之间的数据通信会带来一定的开销，如果通信开销过大，可能会抵消并行计算带来的性能提升。例如，在分布式系统中，通过网络进行数据传输的延迟和带宽限制等因素会影响系统的性能。

异构性

CPU + GPU 异构架构：这是目前最为常见的异构架构之一，广泛应用于个人电脑、工作站和数据中心等。在这种架构中，CPU 负责处理系统的通用任务，如操作系统的运行、程序的逻辑控制等；GPU 则主要承担图形渲染、视频解码以及深度学习等需要大量并行计算的任务。例如，在进行 3D 游戏渲染时，CPU 负责处理游戏的逻辑、物理模拟等任务，而 GPU 则负责将游戏中的 3D 模型、纹理等数据进行渲染，生成最终的图像。

一、组成部分

• CPU（中央处理器）
  • 结构特点：具有复杂的控制单元和较少但功能强大的运算单元，拥有多级缓存体系，包括 L1、L2、L3 缓存等，用于快速存储和读取数据，以减少访问内存的时间。
  • 功能特性：擅长处理复杂的逻辑运算、指令调度、系统管理等任务，能够对计算机系统的整体运行进行协调和控制，是计算机系统的 “大脑”。
• GPU（图形处理器）
  • 结构特点：由大量的运算核心组成，这些核心相对简单，但数量众多，通常具有非常高的并行计算能力，还拥有自己的显存，用于存储图形数据和计算中间结果。
  • 功能特性：最初是为了加速图形渲染而设计，在处理图形数据、进行大规模并行计算方面具有巨大优势，如在 3D 图形渲染中，能够快速处理顶点数据、纹理映射、光照计算等任务。

二、协同工作方式

• 数据传输：CPU 和 GPU 之间通过高速总线进行数据传输，如 PCI-E 总线。当需要 GPU 进行计算时，CPU 将数据从内存通过总线传输到 GPU 的显存中，GPU 完成计算后再将结果通过总线传回内存供 CPU 使用。

  

  ps：pcle总线工作原理

  • 分层架构：PCIe 采用分层架构，包括事务层、数据链路层和物理层。事务层负责处理上层协议的请求和响应，将数据打包成事务层数据包（TLP）；数据链路层主要负责数据的可靠传输，对 TLP 进行封装、添加序列号等，实现错误检测和纠正；物理层负责将数据转换为电信号或光信号在物理介质上传输，包括发送和接收信号、时钟同步等功能。
  • 点对点连接：与传统的共享总线不同，PCIe 采用点对点的连接方式，每个设备都有独立的链路与其他设备相连，避免了总线竞争，提高了数据传输的效率和可靠性。
  • 差分信号传输：使用差分信号进行数据传输，即通过一对信号线来传输数据，一根线传输正信号，另一根传输负信号，接收端通过比较两根线的电压差来判断数据的逻辑状态，这种方式可以有效减少信号干扰，提高信号传输的稳定性和抗干扰能力。

• 任务分配：CPU 负责对整个任务进行分解和调度，根据任务的特点和 GPU 的能力，将适合 GPU 处理的部分分配给 GPU。例如在视频渲染任务中，CPU 会将视频帧数据的处理任务分配给 GPU，由 GPU 进行图像的渲染和特效添加等操作。

  

• 同步与通信：CPU 和 GPU 之间需要进行同步和通信，以确保任务的正确执行。例如，CPU 在启动 GPU 任务后，可能需要等待 GPU 完成计算后才能继续下一步操作，这就需要通过特定的同步机制来实现。

三、优势

• 强大的计算能力：结合了 CPU 的通用计算能力和 GPU 的强大并行计算能力，能够在处理复杂任务时提供更高的计算性能。例如在深度学习领域，GPU 的并行计算能力可以大大加速神经网络的训练过程，与 CPU 配合使用能够显著提高训练效率。
• 高效的图形处理：在图形渲染方面表现出色，能够快速生成高质量的 3D 图形和动画。在游戏开发中，GPU 负责渲染游戏中的场景、角色和特效，CPU 则负责处理游戏的逻辑和物理模拟，两者协同工作为玩家带来流畅的游戏体验。
• 良好的能效比：对于一些需要大量并行计算的任务，GPU 的能效比通常比 CPU 高很多。使用 CPU+GPU 异构架构可以在保证性能的同时，降低系统的能耗，提高能源利用效率。