異構計算是指高效地使用系統(tǒng)中的所有處理器，包括 CPU 和 GPU 。為此，應用程序必須在多個處理器上并發(fā)執(zhí)行函數(shù)。 CUDA 應用程序通過在 streams 中執(zhí)行異步命令來管理并發(fā)性，這些命令是按順序執(zhí)行的。不同的流可以并發(fā)地執(zhí)行它們的命令，也可以彼此無序地執(zhí)行它們的命令。[見帖子[See the post 如何在 CUDA C / C ++中實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸?shù)闹丿B ]

在不指定流的情況下執(zhí)行異步 CUDA 命令時，運行時使用默認流。在 CUDA 7 之前，默認流是一個特殊流，它隱式地與設備上的所有其他流同步。

CUDA 7 引入了大量強大的新功能 ，包括一個新的選項，可以為每個主機線程使用獨立的默認流，這避免了傳統(tǒng)默認流的序列化。在這篇文章中，我將向您展示如何在 CUDA 程序中簡化實現(xiàn)內核和數(shù)據(jù)副本之間的并發(fā)。

CUDA 中的異步命令

如 CUDA C 編程指南所述，異步命令在設備完成請求的任務之前將控制權返回給調用主機線程（它們是非阻塞的）。這些命令是：

• 內核啟動；
• 存儲器在兩個地址之間復制到同一設備存儲器；
• 從主機到設備的 64kb 或更少內存塊的內存拷貝；
• 由后綴為 Async 的函數(shù)執(zhí)行的內存復制；
• 內存設置函數(shù)調用。

為內核啟動或主機設備內存復制指定流是可選的；您可以調用 CUDA 命令而不指定流（或通過將 stream 參數(shù)設置為零）。下面兩行代碼都在默認流上啟動內核。

  kernel<<< blocks, threads, bytes >>>();    // default stream
  kernel<<< blocks, threads, bytes, 0 >>>(); // stream 0

默認流

在并發(fā)性對性能不重要的情況下，默認流很有用。在 CUDA 7 之前，每個設備都有一個用于所有主機線程的默認流，這會導致隱式同步。正如 CUDA C 編程指南中的“隱式同步”一節(jié)所述，如果主機線程向它們之間的默認流發(fā)出任何 CUDA 命令，來自不同流的兩個命令就不能并發(fā)運行。

CUDA 7 引入了一個新選項， 每線程默認流 ，它有兩個效果。首先，它為每個主機線程提供自己的默認流。這意味著不同主機線程向默認流發(fā)出的命令可以并發(fā)運行。其次，這些默認流是常規(guī)流。這意味著默認流中的命令可以與非默認流中的命令同時運行。

要在 nvcc 7 及更高版本中啟用每線程默認流，您可以在包含 CUDA 頭（ cuda.h 或 cuda_runtime.h ）之前，使用 nvcc 命令行選項 CUDA 或 #define 編譯 CUDA_API_PER_THREAD_DEFAULT_STREAM 預處理器宏。需要注意的是：當代碼由 nvcc 編譯時，不能使用 #define CUDA_API_PER_THREAD_DEFAULT_STREAM 在。 cu 文件中啟用此行為，因為 nvcc 在翻譯單元的頂部隱式包含了 cuda_runtime.h 。

多流示例

讓我們看一個小例子。下面的代碼簡單地在八個流上啟動一個簡單內核的八個副本。我們只為每個網格啟動一個線程塊，這樣就有足夠的資源同時運行多個線程塊。作為遺留默認流如何導致序列化的示例，我們在默認流上添加了不起作用的虛擬內核啟動。這是密碼。

const int N = 1 << 20;

__global__ void kernel(float *x, int n)
{
    int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    for (int i = tid; i < n; i += blockDim.x * gridDim.x) {
        x[i] = sqrt(pow(3.14159,i));
    }
}

int main()
{
    const int num_streams = 8;

    cudaStream_t streams[num_streams];
    float *data[num_streams];

    for (int i = 0; i < num_streams; i++) {
        cudaStreamCreate(&streams[i]);

        cudaMalloc(&data[i], N * sizeof(float));

        // launch one worker kernel per stream
        kernel<<<1, 64, 0, streams[i]>>>(data[i], N);

        // launch a dummy kernel on the default stream
        kernel<<<1, 1>>>(0, 0);
    }

    cudaDeviceReset();

    return 0;
}

首先讓我們檢查遺留行為，通過不帶選項的編譯。

nvcc ./stream_test.cu -o stream_legacy

我們可以在 NVIDIA visualprofiler （nvvp）中運行該程序，以獲得顯示所有流和內核啟動的時間軸。圖 1 顯示了 Macbook Pro 上生成的內核時間線，該 Macbook Pro 帶有 NVIDIA GeForce GT 750M （一臺開普勒 GPU ）。您可以看到默認流上虛擬內核的非常小的條，以及它們如何導致所有其他流序列化。

現(xiàn)在讓我們嘗試新的每線程默認流。

nvcc --default-stream per-thread ./stream_test.cu -o stream_per-thread

圖 2 顯示了來自nvvp的結果。在這里您可以看到九個流之間的完全并發(fā)：默認流（在本例中映射到流 14 ）和我們創(chuàng)建的其他八個流。請注意，虛擬內核運行得如此之快，以至于很難看到在這個圖像中默認流上有八個調用。

多線程示例

讓我們看另一個例子，該示例旨在演示新的默認流行為如何使多線程應用程序更容易實現(xiàn)執(zhí)行并發(fā)。下面的例子創(chuàng)建了八個 POSIX 線程，每個線程在默認流上調用我們的內核，然后同步默認流。（我們需要在本例中進行同步，以確保探查器在程序退出之前獲得內核開始和結束時間戳。）

#include 
#include 

const int N = 1 << 20;

__global__ void kernel(float *x, int n)
{
    int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    for (int i = tid; i < n; i += blockDim.x * gridDim.x) {
        x[i] = sqrt(pow(3.14159,i));
    }
}

void *launch_kernel(void *dummy)
{
    float *data;
    cudaMalloc(&data, N * sizeof(float));

    kernel<<<1, 64>>>(data, N);

    cudaStreamSynchronize(0);

    return NULL;
}

int main()
{
    const int num_threads = 8;

    pthread_t threads[num_threads];

    for (int i = 0; i < num_threads; i++) {
        if (pthread_create(&threads[i], NULL, launch_kernel, 0)) {
            fprintf(stderr, "Error creating threadn");
            return 1;
        }
    }

    for (int i = 0; i < num_threads; i++) {
        if(pthread_join(threads[i], NULL)) {
            fprintf(stderr, "Error joining threadn");
            return 2;
        }
    }

    cudaDeviceReset();

    return 0;
}

首先，讓我們編譯時不使用任何選項來測試遺留的默認流行為。

nvcc ./pthread_test.cu -o pthreads_legacy

當我們在nvvp中運行它時，我們看到一個流，默認流，所有內核啟動都序列化，如圖 3 所示。

讓我們用新的 per-thread default stream 選項編譯它。

nvcc --default-stream per-thread ./pthread_test.cu -o pthreads_per_thread

圖 4 顯示，對于每個線程的默認流，每個線程都會自動創(chuàng)建一個新的流，它們不會同步，因此所有八個線程的內核都會并發(fā)運行。

更多提示

在為并發(fā)進行編程時，還需要記住以下幾點。

記住：對于每線程的默認流，每個線程中的默認流的行為與常規(guī)流相同，只要同步和并發(fā)就可以了。對于傳統(tǒng)的默認流，這是不正確的。

--default-stream 選項是按編譯單元應用的，因此請確保將其應用于所有需要它的 nvcc 命令行。

cudaDeviceSynchronize（） 繼續(xù)同步設備上的所有內容，甚至使用新的每線程默認流選項。如果您只想同步單個流，請使用 cudaStreamSynchronize（cudaStream_t stream） ，如我們的第二個示例所示。

從 CUDA 7 開始，您還可以使用句柄 cudaStreamPerThread 顯式地訪問每線程的默認流，也可以使用句柄 cudaStreamLegacy 訪問舊的默認流。請注意， cudaStreamLegacy 仍然隱式地與每個線程的默認流同步，如果您碰巧在一個程序中混合使用它們。

您可以通過將 cudaStreamCreate（） 標志傳遞給 cudaStreamCreate（） 來創(chuàng)建不與傳統(tǒng)默認流同步的 非阻塞流 。

關于作者

Mark Harris 是 NVIDIA 杰出的工程師，致力于 RAPIDS 。 Mark 擁有超過 20 年的 GPUs 軟件開發(fā)經驗，從圖形和游戲到基于物理的模擬，到并行算法和高性能計算。當他還是北卡羅來納大學的博士生時，他意識到了一種新生的趨勢，并為此創(chuàng)造了一個名字： GPGPU （圖形處理單元上的通用計算）。

審核編輯：郭婷