CUDA流：利用并行执行提高性能

引言

CUDA流是CUDA编程中一个非常重要的概念。流（Stream）是异步执行CUDA命令序列的一种机制，它允许利用设备并行性，从而提高应用程序的性能。

在本文中，将介绍CUDA流的基本概念、如何创建和使用流，以及如何利用流来并行执行多个CUDA命令序列，以便在GPU上提高应用程序的性能。

1. CUDA流概述

流是CUDA并行计算中的一种重要机制。在CUDA编程中，CPU和GPU之间的数据传输是一个非常耗时的操作。但是，在CPU执行数据传输的同时，GPU可以执行计算操作。CUDA流允许在GPU上并行执行多个CUDA命令序列，以充分利用设备并行性，提高应用程序的性能。

在CUDA中，每个流都表示一组按顺序执行的CUDA命令。在一个CUDA流中，所有的CUDA命令都是按顺序执行的。因此，在一个CUDA流中，前面的CUDA命令的执行必须在后面的CUDA命令执行之前完成。

2. 创建和使用CUDA流

在CUDA编程中，可以通过调用cudaStreamCreate()函数来创建一个新的CUDA流。cudaStreamCreate()函数的原型如下所示：

cudaError_t cudaStreamCreate(cudaStream_t* pStream);

cudaStreamCreate()函数将创建一个新的CUDA流，并将指向新创建的流的句柄存储在pStream中。如果创建流成功，则返回cudaSuccess。否则，将返回相应的错误代码。
以下是一个使用CUDA流的示例：

cudaStream_t stream;
cudaStreamCreate(&stream);

在上面的示例中，使用cudaStreamCreate()函数创建了一个新的CUDA流，并将指向该流的句柄存储在stream中。

要将CUDA命令添加到流中，请使用与标准CUDA命令类似的函数，但指定要使用的流。例如，要在创建的流中启动一个CUDA内核，请使用cudaLaunchKernel()函数，并指定要使用的流，如下所示：

myKernel<<<gridSize, blockSize, 0, stream>>>(/* arguments */);

在上面的示例中，myKernel是一个CUDA内核函数。gridSize和blockSize是启动内核时使用的网格和块尺寸。最后一个参数stream指定要使用的流。

在执行CUDA命令时，可以使用cudaStreamSynchronize()函数来等待流中的所有CUDA命令完成。

3. 使用CUDA流实现并行执行

当有多个需要并行执行的CUDA操作时，可以使用CUDA流来实现这种并行性。每个流都可以独立于其他流异步执行其操作，并且在流内部操作会按顺序执行，但流之间的操作不一定按顺序执行。在实践中，可以将一些相互依赖的操作分配到不同的流中，这样就可以在执行操作时实现更高的并行性和吞吐量。

在CUDA中，可以使用以下函数创建、销毁和管理CUDA流：

cudaError_t cudaStreamCreate(cudaStream_t *stream);
cudaError_t cudaStreamDestroy(cudaStream_t stream);
cudaError_t cudaStreamSynchronize(cudaStream_t stream);
cudaError_t cudaStreamQuery(cudaStream_t stream);

为了将操作提交到CUDA流中，可以使用以下函数：

cudaError_t cudaMemcpyAsync(void* dst, const void* src, size_t count, cudaMemcpyKind kind, cudaStream_t stream);
cudaError_t cudaMemsetAsync(void* devPtr, int value, size_t count, cudaStream_t stream);
cudaError_t cudaLaunchKernel(const void* func, dim3 gridDim, dim3 blockDim, void** args, size_t sharedMem, cudaStream_t stream);

。下面的代码示例展示了如何使用CUDA流来执行多个操作：

#include <stdio.h>

__global__ void kernel(int* a, int N)
{
    int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    if (idx < N) {
        a[idx] *= a[idx];
        a[idx] += 1;
    }
}

int main()
{
    int N = 1000000;

    int* h_a = new int[N];
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        h_a[i] = i;
    }

    int* d_a;
    cudaMalloc(&d_a, N * sizeof(int));
    cudaMemcpy(d_a, h_a, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

    int threadsPerBlock = 256;
    int blocksPerGrid = (N + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;

    cudaStream_t stream1, stream2;
    cudaStreamCreate(&stream1);
    cudaStreamCreate(&stream2);

    kernel<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock, 0, stream1>>>(d_a, N);
    cudaMemcpyAsync(h_a, d_a, N * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost, stream1);

    kernel<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock, 0, stream2>>>(d_a, N);
    cudaMemcpyAsync(h_a, d_a, N * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost, stream2);

    cudaStreamSynchronize(stream1);
    cudaStreamSynchronize(stream2);

    cudaStreamDestroy(stream1);
    cudaStreamDestroy(stream2);

    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        printf("%d ", h_a[i]);
    }
    printf("\n");

    delete[] h_a;
    cudaFree(d_a);

    return 0;
}

在这个示例中，创建了两个流stream1和stream2，并将每个流与一个CUDA内核和一个异步内存拷贝操作相关联。首先在stream1中启动内核并启动异步内存拷贝操作，然后在stream2中启动另一个内核并启动另一个异步内存拷贝操作。最后，使用cudaStreamSynchronize函数同步两个流，并销毁它们。

4. 总结

本文介绍了如何使用CUDA流来提高并行执行的效率。首先了解了什么是CUDA流及其优点，然后讨论了如何创建和管理CUDA流。接着，看到了如何在CUDA流上执行CUDA核函数和标准C/C++函数。