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GTC 2013 チュートリアルエヌビディアジャパン CUDAエンジニア森野慎也

Windowsで始めるCUDA入門

1. GPUコンピューティング

GPUコンピューティング

— GPUによる、汎用コンピューティング

— GPU = Graphics Processing Unit

CUDA

— Compute Unified Device Architecture

— NVIDIAのGPUコンピューティング環境 Linux・Windows・MacOS Xにて動作

Compute Capability

ハードウエアアーキテクチャのバージョン

—「Fermi」(2.0以降) がターゲットです

機能対応するデバイス発表

1.0 初期バージョン 2006/11

1.1 globalメモリ上の32-bit atomic演算 GeForce 9XXX系 2007/10

1.2 メモリアクセスパターンの改善

実行スレッド数の増加、など。

GeForce GT240など

1.3 倍精度演算 GTX285, Tesla C1060など 2008/6

2.0 32 cores/SM、L１キャッシュなど GTX580、Tesla C2070など 2009/10

2.1 48 cores/SM GTX460、GTX560Ti など

3.0 192 cores/SMX GTX680, Tesla K10 2012/3

3.5 Dynamic Parallelism, 64 DP/SMX Tesla K20(X) 2012/11

最近のCUDAデバイス

デバイス名コア数ピーク演算性能

単精度/倍精度(FLOPS)

メモリバンド幅

GB/sec

Compute Capability 3.0

Quadro K5000 1536 2.1 T / 90 G 173

Tesla K10 1536 x 2 4.58 T / 0.19 T 320

GeForce GTX770 1536 3.21 T / 134 G 224.3

Compute Capability 3.5

Tesla K20X 2688 3.95 T / 1.31 T 250

Tesla K20 2496 3.52 T / 1.17 T 208

GeForce GTX Titan 2688 4.50 T / 1.31 T 288.4

1. Nsight Visual Studio Edition

Visual StudioでのCUDA開発

— ビルド・デバッグ・プロファイル

— CUDA Toolkitに含まれる。（CUDA 5.5から）

開発者登録が不要になりました。

1. 装置構成

CPU (数コア)

マザーボード

DRAM

チップセット

GPU

GPU: CPUにつながった

外部演算装置プロセッサ(～数千コア)

DRAM

PCIe

1. 典型的な実行例

GPUはCPUからの制御で動作する。

入力データはCPU→GPUへと転送。

結果は、 GPU→CPUと転送

CPU

GPU

GPU プログラム実行依頼

GPUでの演算

データ転送

完了待ち

データ転送

プログラム開始

1. CUDAカーネル

カーネル = GPU上のプログラム

— GPU向け言語(C++ベース)にて記述される。

— 特別なコンパイラ(NVCC）でコンパイル

100万スレッドオーダーでの並列動作

— Massively parallel

並列度の階層構造

— GPUのアーキテクチャに密接に関係

1. カーネル実行の階層

Grid

CPUからの呼び出し単位。

Blockに分解される。

Block

一定数のThread を持つ。

GPU上の並列プロセッサ(SMX) 内部でで実行される。

Thread

最小の実行単位

CPU GPU

GPU プログラム実行依頼

データ転送

Grid

Block0

Block1

Block2

Block n …

Thread Thread Thread Thread



…


1. Warp

Warp

— 32 GPU-threads

— HW上の実行単位

Block

…





Warp0

Warp1

Warp2

Warp n

1. Streaming Multiprocessor eXtreme

192 Cores/SMX

Compute

Capability 3.5

SFU Special Function

Unit

LD/ST Load/Store

DP 倍精度演算ユニット

SMX (簡略化しています)

レジスタ

64 K個 (256 KB)

共有メモリ

L1 Cache

64 KB

テクスチャ

キャッシュ

48 KB

Core

3

Core

2

Core

1

Core

0

Core

15

Core

3

Core

2

Core

1

Core

0

Core

15

Core

3

Core

2

Core

1

Core

0

Core

15

Core

3

Core

2

Core

1

SFU

0

SFU

15

Core

3

Core

2

Core

1

LD/ST

0

LD/ST

15

Core

3

Core

2

Core

1

DP

0

DP

15

1. Streaming Multiprocessor eXtreme

GPU内部の「並列プロセッサ」

— 本質的に並列 (しか実行できない）

Blockは、SMX内部で動作

— GPUは、SMXの個数でスケールする。

高性能なGPU ⇒ 数多くのSMXを搭載

旧世代(Fermi以前):

Streaming Multiprocessor (SM)と呼びます

1. Grid・Block・Warp・Thread

Grid

— カーネル全体、全てのBlockを含む

Block

— 「カーネル設計」時に、重要な粒度

— Blockのサイズはカーネル内で一定。実行個数は、変更可能

Warp

— 「高速なプログラムを書く」時に重要な粒度

— HWに密接に関連。分岐処理、メモリアクセスの粒度

Thread

— 個々のGPUスレッド

— カーネルは、スレッド単位の視点で書く

SM(X)

1. CUDAプログラム実行の概要

Grid CPUからの呼び出し単位

Blockに分解

Block SM上の実行単位

Warpに分解

SM・共有メモリのスコープ

Warp CUDA固有の並列単位 32 GPU threads・条件分岐の粒度

SM(X) ハードウエア上の並列プロセッサ

CPU Grid

Block Block

Block

Warp Warp Warp

2. プログラミングの基礎

ホストプログラミング

— メモリ転送、カーネルの実行

カーネルプログラミング

— GPU上の関数の実装

2.1 CUDA ホストプログラミング

メモリのアロケーション、解放

— cudaMalloc()/cudaFree()

メモリコピー

— cudaMemcpy()

カーネルの呼び出し

— 特殊な構文

同期

— cudaDeviceSynchronize()

2.1 cudaMalloc() / cudaFree()

cudaError_t cudaMalloc(void ∗∗ devPtr, size_t size)

cudaError_t cudaFree(void *);

例：

float *devptr;

/* float型、1024個の要素分のデバイスメモリをアロケート */

cudaMalloc((void**)&devptr, sizeof(float) * 1024);

/* 解放 */

cudaFree(devptr);

2.1 cudaMemcpy()

cudaError_t

cudaMemcpy (void ∗ dst, const void ∗ src, size_t count,

enum cudaMemcpyKind kind)

例：

float src[1024] = {…..}

float *ddst;

cudaMalloc((void**)&ddst, sizeof(float) * 1024);

cudaMemcpy(ddst, src, sizeof(float) * 1024,

cudaMemcpyHostToDevice);

srcから ddstに、float型、1024個の要素をコピーする。

2.1 cudaMemcpy()

メモリは、「ホスト」「デバイス」の二種類

enum cudaMemcpyKind

cudaMemcpyHostToDevice

cudaMemcpyDeviceToHost

cudaMemcpyDeviceToDevice

cudaMemcpyHostToHost

(cudaMemcpyDefault : GPUdirect)

2.1 カーネル呼び出し

カーネル呼び出しの構文

kernelName<<<GridDim, BlockDim>>>(引数);

GridDim : グリッド中のブロック数

BlockDim : ブロックあたりのスレッド数

引数は、複数個指定可能

例：

sample<<<1, 256>>>(x, y, z);

2.1 cudaDeviceSynchronize()

cudaError_t cudaDeviceSynchronize (void)

例：

someKernel<<<xxx, yyy>>>(a, b, c);

cudaDeviceSynchronize();

カーネルが終了するまで待つ。

2.1 cudaError_t

エラーチェック

— 成功時は、cudaSuccessを返す。

エラーの場合、値を確認。

const char∗ cudaGetErrorString (cudaError_t error)

エラーを説明する文字列を返す。

2.1 CUDAカーネル

__global__

void myKernel(int a, float *pb, …) {

/* device code */

}

ホストから呼び出し可能なデバイス側の関数

— __global__を修飾子として持つ

— 戻り値は、voidでなければならない。

通常のC/C++の構文が使用可能。

2.2 プログラム例

配列の和

c[i] = a[i] + b[i]

メモリの取り扱い

基本的なカーネルの実装

2.2 デバイス・メモリ構成

CPU側ホストホストメモリ

GPU側デバイスグローバルメモリ

CPU

ホスト

ホストメモリ

GPU SM(X)

デバイスメモリ

(グローバルメモリ)

PCIe

2.2 配列の和：メモリの扱い

float *a, *b, *c をアロケート

ホスト GPU

カーネル dc[i] = da[i] + db[i]

*a, *bに値を設定

ホスト->デバイス転送 a-> da, b->db

ホスト <- デバイス転送 c <- dc

float *da, *db, *dc をアロケート (デバイスメモリ)

結果表示・検証

float *da, *db, *dc を開放 (デバイスメモリ)

float *a, *b, *c を開放

カーネル実行依頼

2.2 配列の和 : ホストコード

int main() {

static const int size= 256 * 100;

int memSize = sizeof(float) * size;

float *a, *b, *c, *da, *db, *dc; /* ホストもデバイスもメモリは同じポインタ型 */

/* ホスト側メモリの確保と値の初期化(略)*/

/* GPU側メモリをアロケート */

cudaMalloc(&da, memSize); cudaMalloc(&db,memSize); cudaMalloc(&dc, memSize);

cudaMemcpy(da, a, memSize, cudaMemcpyHostToDevice); /* メモリ転送(Host→Device) */

cudaMemcpy(db, b, memSize, cudaMemcpyHostToDevice);

/* カーネル(addArrayKernel)をここで呼ぶ */

cudaMemcpy(c, dc, memSize, cudaMemcpyDeviceToHost); /* メモリ転送(Host←Device) */

/* 表示などの処理 (略) */

cudaFree(da); cudaFree(db); cudaFree(dc);

free(a); free(b); free(c);

}

2.2 並列化(カーネル設計)

複数のブロックに配分して、和をとる。

— 図は、1 ブロックあたり、4スレッドとした場合

a[i]

b[i]

c[i]

Block[0]

0 1 2 3

+ + + + 15 14 13 12

Block[1]

4 5 6 7

+ + + + 11 10 9 8

Block[2]

8 9 10 11

+ + + + 7 6 5 4

Block[3]

12 13 14 15

+ + + + 3 2 1 0

2.2 Global ID / Local ID / Block ID

Global ID、Grid内で一意 blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x

Local ID、Block内で一意 threadIdx.x

Block ID blockIdx.x

(OpenCLから概念を拝借)

0

1

2

3

Global ID

4

5

6

7

Local ID

(threadIdx)

0 Thread

1 Thread

2 Thread

3 Thread

0

Block ID

(blockIdx)

Local ID

0 Thread

1 Thread

2 Thread

3 Thread

1

Block ID

2.2 カーネル実装

__global__

void addArrayKernel(float *dc, const float *da, const float *db, int size) {

/* Global IDを算出 */

int globalID = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;

if (globalID < size) { /* 範囲チェック */

/* 自スレッド担当の要素のみ、処理 */

dc[globalID] = da[globalID] + db[globalID];

}

}

2.2 ブロック数の指定

カーネルはブロック数でスケールする

— ブロックごとのスレッド数は一定

/* gridDim * blockDim個のスレッドを起動する */

int blockDim = 256;

int gridDim = (size + blockDim – 1) / blockDim;

addArrayKernel<<<gridDim, blockDim>>>(dc, da, db, size);

2.2 配列の和 : ホストコード

int main() {

static const int size= 256 * 100;

int memSize = sizeof(float) * size;

float *a, *b, *c, *da, *db, *dc; /* ホストもデバイスもメモリは同じポインタ型 */

/* ホスト側メモリの確保と値の初期化(略)*/

/* GPU側メモリをアロケート */

cudaMalloc(&da, memSize); cudaMalloc(&db,memSize); cudaMalloc(&dc, memSize);

cudaMemcpy(da, a, memSize, cudaMemcpyHostToDevice); /* メモリ転送(Host→Device) */

cudaMemcpy(db, b, memSize, cudaMemcpyHostToDevice);

int blockDim = 256; int gridDim = (size + blockDim – 1) / blockDim;

addArrayKernel<<<gridDim, blockDim>>>(dc, da, db, size);

// cudaDeviceSynchronize(); /* 同期。今回は、必須ではない。 */

cudaMemcpy(c, dc, memSize, cudaMemcpyDeviceToHost); /* メモリ転送(Host←Device) */

/* 表示などの処理 (略) */

cudaFree(da); cudaFree(db); cudaFree(dc);

free(a); free(b); free(c);

}

3. Visual Studio 2010 によるビルド

ビルドルールの追加


Compute Capability の設定


ライブラリ指定

NVIDIA Japan CUDA Monthly Seminar

NVIDIA Japanでは、毎月、

CUDAの無償セミナーを実施しています。

是非、ご参加ください。

— 申し込み :

http://www.nvidia.co.jp/object/event-calendar-jp.html

— 場所 : NVIDIA Japan 赤坂オフィス

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