本文主要是介绍CUDA学习笔记（九）Dynamic Parallelism，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
本篇博文转载于https://www.cnblogs.com/1024incn/tag/CUDA/，仅用于学习。
Dynamic Parallelism
到目前为止，所有kernel都是在host端调用，CUDA Dynamic Parallelism允许GPU kernel在device端创建调用。Dynamic Parallelism使递归更容易实现和理解，由于启动的配置可以由device上的thread在运行时决定，这也减少了host和device之间传递数据和执行控制。我们接下来会分析理解使用Dynamic Parallelism。
Nested Execution
在host调用kernel和在device调用kernel的语法完全一样。kernel的执行则被分为两种类型：parent和child。一个parent thread，parent block或者parent grid可以启动一个新的grid，即child grid。child grid必须在parent 之前完成，也就是说，parent必须等待所有child完成。
当parent启动一个child grid时，在parent显式调用synchronize之前，child不保证会开始执行。parent和child共享同一个global和constant memory，但是有不同的shared 和local memory。不难理解的是，只有两个时刻可以保证child和parent见到的global memory完全一致：child刚开始和child完成。所有parent对global memory的操作对child都是可见的，而child对global memory的操作只有在parent进行synchronize操作后对parent才是可见的。
Nested Hello World on the GPU
为了更清晰的讲解Dynamic Parallelism，我们改编最开始写的hello world程序。下图显示了使用Dynamic Parallelism的执行过程，host调用parent grid（每个block八个thread）。thread 0调用一个child grid（每个block四个thread），thread 0 的第一个thread又调用一个child grid（每个block两个thread），依次类推。
下面是具体的代码，每个thread会先打印出Hello World；然后，每个thread再检查自己是否该停止。
__global__ void nestedHelloWorld(int const iSize,int iDepth) {int tid = threadIdx.x；printf("Recursion=%d: Hello World from thread %d block %d\n",iDepth,tid,blockIdx.x);// condition to stop recursive executionif (iSize == 1) return;// reduce block size to halfint nthreads = iSize>>1;// thread 0 launches child grid recursivelyif(tid == 0 && nthreads > 0) {nestedHelloWorld<<<1, nthreads>>>(nthreads,++iDepth);printf("-------> nested execution depth: %d\n",iDepth);}
}
编译：
$ nvcc -arch=sm_35 -rdc=true nestedHelloWorld.cu -o nestedHelloWorld -lcudadevrt
-lcudadevrt是用来连接runtime库的，跟gcc连接库一样。-rdc=true使device代码可重入，这是DynamicParallelism所必须的，至于原因则将是一个比较大的话题，以后探讨。
代码的输出为：
./nestedHelloWorld Execution Configuration: grid 1 block 8 Recursion=0: Hello World from thread 0 block 0 Recursion=0: Hello World from thread 1 block 0 Recursion=0: Hello World from thread 2 block 0 Recursion=0: Hello World from thread 3 block 0 Recursion=0: Hello World from thread 4 block 0 Recursion=0: Hello World from thread 5 block 0 Recursion=0: Hello World from thread 6 block 0 Recursion=0: Hello World from thread 7 block 0 -------> nested execution depth: 1 Recursion=1: Hello World from thread 0 block 0 Recursion=1: Hello World from thread 1 block 0 Recursion=1: Hello World from thread 2 block 0 Recursion=1: Hello World from thread 3 block 0 -------> nested execution depth: 2 Recursion=2: Hello World from thread 0 block 0 Recursion=2: Hello World from thread 1 block 0 -------> nested execution depth: 3 Recursion=3: Hello World from thread 0 block 0
这里的01234….输出顺序挺诡异的，太规整了，我们暂且认为CUDA对printf做过修改吧。还有就是，按照CPU递归程序的经验，这里的输出顺序就更怪了，当然，肯定不是编译器错误或者CUDA的bug，大家可以在调用kernel后边加上cudaDeviceSynchronize，就可以看到“正常”的顺序了，原因也就清楚了。
使用nvvp可以查看执行情况，空白说明parent在等待child执行结束：
$nvvp ./nesttedHelloWorld
接着，我们尝试使用两个block而不是一个：
$ ./nestedHelloWorld 2
输出是：
./nestedHelloWorld 2Execution Configuration: grid 2 block 8 Recursion=0: Hello World from thread 0 block 1 Recursion=0: Hello World from thread 1 block 1 Recursion=0: Hello World from thread 2 block 1 Recursion=0: Hello World from thread 3 block 1 Recursion=0: Hello World from thread 4 block 1 Recursion=0: Hello World from thread 5 block 1 Recursion=0: Hello World from thread 6 block 1 Recursion=0: Hello World from thread 7 block 1 Recursion=0: Hello World from thread 0 block 0 Recursion=0: Hello World from thread 1 block 0 Recursion=0: Hello World from thread 2 block 0 Recursion=0: Hello World from thread 3 block 0 Recursion=0: Hello World from thread 4 block 0 Recursion=0: Hello World from thread 5 block 0 Recursion=0: Hello World from thread 6 block 0 Recursion=0: Hello World from thread 7 block 0 -------> nested execution depth: 1 -------> nested execution depth: 1 Recursion=1: Hello World from thread 0 block 0 Recursion=1: Hello World from thread 1 block 0 Recursion=1: Hello World from thread 2 block 0 Recursion=1: Hello World from thread 3 block 0 Recursion=1: Hello World from thread 0 block 0 Recursion=1: Hello World from thread 1 block 0 Recursion=1: Hello World from thread 2 block 0 Recursion=1: Hello World from thread 3 block 0 -------> nested execution depth: 2 -------> nested execution depth: 2 Recursion=2: Hello World from thread 0 block 0 Recursion=2: Hello World from thread 1 block 0 Recursion=2: Hello World from thread 0 block 0 Recursion=2: Hello World from thread 1 block 0 -------> nested execution depth: 3 -------> nested execution depth: 3 Recursion=3: Hello World from thread 0 block 0 Recursion=3: Hello World from thread 0 block 0
从上面结果来看，首先应该注意到，所有child的block的id都是0。下图是调用过程，parent有两个block了，但是所有child都只有一个blcok：
nestedHelloWorld<<<1, nthreads>>>(nthreads, ++iDepth);
注意：Dynamic Parallelism只有在CC3.5以上才被支持。通过Dynamic Parallelism调用的kernel不能执行于不同的device（物理上实际存在的）上。调用的最大深度是24，但实际情况是，kernel要受限于memory资源，其中包括为了同步parent和child而需要的额外的memory资源。
Nested Reduction
学过算法导论之类的算法书应该知道，因为递归比较消耗资源的，所以如果可以的话最好是展开，而这里要讲的恰恰相反，我们要实现递归，这部分主要就是再次证明DynamicParallelism的好处，有了它就可以实现像C那样写递归代码了。
下面的代码就是一份实现，和之前一样，每个child的有一个block，block中第一个thread调用kernel，不同的是，parent的grid有很多的block。第一步还是讲global memory的地址g_idata转化为每个block本地地址。然后，if判断是否该退出，退出的话，就将结果拷贝回global memory。如果不该退出，就进行本地reduction，一般的线程执行in-place（就地）reduction，然后，同步block来保证所有部分和的计算。thread0再次产生一个只有一个block和当前一半数量thread的child grid。
__global__ void gpuRecursiveReduce (int *g_idata, int *g_odata,
unsigned int isize) {
// set thread ID
unsigned int tid = threadIdx.x;
// convert global data pointer to the local pointer of this block
int *idata = g_idata + blockIdx.x*blockDim.x;
int *odata = &g_odata[blockIdx.x];
// stop condition
if (isize == 2 && tid == 0) {
g_odata[blockIdx.x] = idata[0]+idata[1];
return;
}
// nested invocation
int istride = isize>>1;
if(istride > 1 && tid < istride) {
// in place reduction
idata[tid] += idata[tid + istride];
}
// sync at block level
__syncthreads();
// nested invocation to generate child grids
if(tid==0) {
gpuRecursiveReduce <<<1, istride>>>(idata,odata,istride);
// sync all child grids launched in this block
cudaDeviceSynchronize();
}
// sync at block level again
__syncthreads();
}
编译运行，下面结果是运行在Kepler K40上面：
$ nvcc -arch=sm_35 -rdc=true nestedReduce.cu -o nestedReduce -lcudadevrt ./nestedReduce starting reduction at device 0: Tesla K40c array 1048576 grid 2048 block 512 cpu reduce elapsed 0.000689 sec cpu_sum: 1048576 gpu Neighbored elapsed 0.000532 sec gpu_sum: 1048576<<<grid 2048 block 512>>> gpu nested elapsed 0.172036 sec gpu_sum: 1048576<<<grid 2048 block 512>>>
相较于neighbored，nested的结果是非常差的。
从上面结果看，2048个block被初始化了。每个block执行了8个recursion，16384个child block被创建，__syncthreads也被调用了16384次。这都是导致效率很低的原因。
当一个child grid被调用后，他看到的memory是和parent完全一样的，因为child只需要parent的一部分数据，block在每个child grid的启动前的同步操作是不必要的，修改后：
__global__ void gpuRecursiveReduceNosync (int *g_idata, int *g_odata,unsigned int isize) {
// set thread ID
unsigned int tid = threadIdx.x;
// convert global data pointer to the local pointer of this block
int *idata = g_idata + blockIdx.x * blockDim.x;
int *odata = &g_odata[blockIdx.x];
// stop condition
if (isize == 2 && tid == 0) {
g_odata[blockIdx.x] = idata[0] + idata[1];
return;
}
// nested invoke
int istride = isize>>1;
if(istride > 1 && tid < istride) {
idata[tid] += idata[tid + istride];
if(tid==0) {
gpuRecursiveReduceNosync<<<1, istride>>>(idata,odata,istride);
}
}
}
运行输出，时间减少到原来的三分之一：
./nestedReduceNoSync starting reduction at device 0: Tesla K40c array 1048576 grid 2048 block 512 cpu reduce elapsed 0.000689 sec cpu_sum: 1048576 gpu Neighbored elapsed 0.000532 sec gpu_sum: 1048576<<<grid 2048 block 512>>> gpu nested elapsed 0.172036 sec gpu_sum: 1048576<<<grid 2048 block 512>>> gpu nestedNosyn elapsed 0.059125 sec gpu_sum: 1048576<<<grid 2048 block 512>>>
不过，性能还是比neighbour-paired要慢。接下来在做点改动，主要想法如下图所示，kernel的调用增加了一个参数iDim，这是因为每次递归调用，child block的大小就减半，parent 的blockDim必须传递给child grid，从而使每个thread都能计算正确的global memory偏移地址。注意，所有空闲的thread都被移除了。相较于之前的实现，每次都会有一半的thread空闲下来而被移除，也就释放了一半的计算资源。
__global__ void gpuRecursiveReduce2(int *g_idata, int *g_odata, int iStride,int const iDim) {
// convert global data pointer to the local pointer of this block
int *idata = g_idata + blockIdx.x*iDim;
// stop condition
if (iStride == 1 && threadIdx.x == 0) {
g_odata[blockIdx.x] = idata[0]+idata[1];
return;
}
// in place reduction
idata[threadIdx.x] += idata[threadIdx.x + iStride];
// nested invocation to generate child grids
if(threadIdx.x == 0 && blockIdx.x == 0) {
gpuRecursiveReduce2 <<<gridDim.x,iStride/2>>>(
g_idata,g_odata,iStride/2,iDim);
}
}
编译运行：
./nestedReduce2 starting reduction at device 0: Tesla K40c array 1048576 grid 2048 block 512 cpu reduce elapsed 0.000689 sec cpu_sum: 1048576 gpu Neighbored elapsed 0.000532 sec gpu_sum: 1048576<<<grid 2048 block 512>>> gpu nested elapsed 0.172036 sec gpu_sum: 1048576<<<grid 2048 block 512>>> gpu nestedNosyn elapsed 0.059125 sec gpu_sum: 1048576<<<grid 2048 block 512>>> gpu nested2 elapsed 0.000797 sec gpu_sum: 1048576<<<grid 2048 block 512>>>
从这个结果看，数据又好看了不少，可以猜测，大约是由于调用了较少的child grid，我们可以用nvprof来验证下：
$ nvprof ./nestedReduce2
部分输出结果如下，第二列上显示了dievice kernel 的调用次数，第一个和第二个创建了16384个child grid。gpuRecursiveReduce2八层nested Parallelism只创建了8个child。
Calls (host) Calls (device) Avg Min Max Name 1 16384 441.48us 2.3360us 171.34ms gpuRecursiveReduce 1 16384 51.140us 2.2080us 57.906ms gpuRecursiveReduceNosync 1 8 56.195us 22.048us 100.74us gpuRecursiveReduce2 1 0 352.67us 352.67us 352.67us reduceNeighbored
对于一个给定的算法，我们可以有很多种实现方式，避免大量的nested 调用可以提升很多性能。同步对算法的正确性至关重要，但也是一个消耗比较大的操作，block内部的同步操作倒是可以去掉。因为在device上运行nested程序需要额外的资源，nested调用是有限的。
这篇关于CUDA学习笔记（九）Dynamic Parallelism的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
