# 【CUDA】CUDA Programming Note
## A Scalable Programming Model
CUDA 為平行程式設計模型，用於需要大量計算的任務，並且為了熟悉 C 等標準程式語言的設計師能夠保持較低的學習取線而設計而成。Scalable 意思為可擴展的，在這邊代表意義為我們撰寫的程式碼可以透過 CUDA 輕易的實現在任何 Nvidia GPU 的裝置上，因為 CUDA 在調度 GPU 資源會自動去調整，如下圖所示
而 CUDA 有三個關鍵抽象概念
1. A Hierarchy of thread groups 層序式執行序
階層式的執行序在實際硬體是不存在的，只是抽象化出來讓設計者可以方便處理不同維度的資料
2. Shared Memories 共享記憶體
Thread Block 內 Threads 共同使用的一塊高速記憶體區塊，存在於每個 SM 中
3. Barrier Synchronization 屏障同步
Thread block 內所有 threads 必須等到彼此都完成某段任務後才繼續執行，CUDA 提供一系列 API 讓我們可以處理異布與同步問題
結論是 CUDA 可以讓程式設計師專注在將任務拆分成子任務，並且這個子任務可以由 CUDA Thread 執行，藉由平行化處理子任務來完成整個任務
## Streaming Multiprocessor
Streaming Multiprocessor 又稱作 SM 為 GPU 中的核心運算單位，是實際的硬體單元，SM 是執行 CUDA 程式的地方，架構如圖下所示
* SP 為 Steaming Processor
* SM 由多個 SP 組成
* SPU 為 Speical Process Uint，執行特殊數學函數例如 `_cos(x)`
* Warp 為 SM 中最小執行單位，每次會以 32 Thread 去執行
## Kernel
CUDA C++ 藉由擴展 C++ 讓程式設計師能夠定義一個 C++ Kernel 函數， Kernel 函數能夠被執行 N 次 並藉由 N 個不同的 CUDA Thread 來執行程式碼
Kernel 函數定義方式需要藉由 `__global__` 關鍵字來宣告，而執行函數的執行敘的數量是透過 `<<<...>>>` 的語法來指定的，每一個執行 Kernel 執行序都會被分配一個獨一無二的執行序 ID 來達成，這個 ID 可以在 Kernel 內部透過**內建變數**進行計算後存取
```cpp
// Kernel definition
__global__ void VecAdd(float* A, float* B, float* C)
{
int i = threadIdx.x;
C[i] = A[i] + B[i];
}
int main()
{
...
// Kernel invocation with N threads
VecAdd<<<1, N>>>(A, B, C);
...
}
```
Kernel 函數參數資料型態只能是
* Build-in type 例如 `int`, `float`, `char` 等等
## Thread Hierarchy
**在 CUDA 中，Thread 是階層式的抽象概念，並非具體對應硬體元件**，多個 Thread 組成一個 Thread Block，而多個 Thread Block 組成一個 Grid。每次呼叫 Kernel 函數時，會啟動一個 Grid 進行平行運算。CUDA 執行時系統會將 Thread Block 自動分配給多個 Streaming Multiprocessors (SM) 執行。每個 Thread Block 中的 Thread 被劃分成多個 Warp (每個 Warp 包含 32 個 Thread)，GPU 以 Warp 為單位使用 SIMT (Single Instruction, Multiple Threads) 指令來執行
### CUDA Build-In Variable
`threadIdx` 為 3-component vector 可以代表 3 個維度的執行序索引，並且可以建構出 1 維、2 維、3 維的 Thread Block，這樣方式可以更自然的處理向量、矩陣、 $n$ 維陣列等資料結構中的元素進行運算
執行緒的索引與其執行緒的 ID 之間關係是可以計算的
* 對於大小為 $(D_x, \ D_y)$ 的 2-D Block，索引為 $(x, \ y)$ 其 ID 為 $x + y \times D_x$
* 對於大小為 $(D_x, \ D_y, \ D_z)$ 的 3-D Block ，索引為 $(x, \ y, \ z)$ 其 ID 為 $x + y \times D_x + z \times D_x \times D_y$
```cpp
// Kernel definition
__global__ void MatAdd(float A[N][N], float B[N][N],
float C[N][N])
{
int i = threadIdx.x;
int j = threadIdx.y;
C[i][j] = A[i][j] + B[i][j];
}
int main()
{
...
// Kernel invocation with one block of N * N * 1 threads
int numBlocks = 1;
dim3 threadsPerBlock(N, N);
MatAdd<<<numBlocks, threadsPerBlock>>>(A, B, C);
...
}
```
由於一個 Thread Block 內所有的執行緒預期都會停留在同一個 SM (Streaming Multiprocessor) 上，並共享該核心有限的記憶體資源，所以 Block 中的執行緒數量是有限，而通常一個 block 中 Thread 數量為 $1024$ 個執行緒
而一個 Kernel 函數可以由多個形狀相同的 Thread Block 來執行，因此 Blocks 可以組成一維、二維或三維的 Grid，而 Thread Block 中的 Thread，也可以組成一維、二維或三維的 Thread
$$
\text{總執行緒的數量} = \text{每個 block 的執行緒} \times \text{block 數量}
$$
```cpp
// Kernel definition
__global__ void MatAdd(float A[N][N], float B[N][N], float C[N][N])
{
int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
int j = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
if (i < N && j < N)
C[i][j] = A[i][j] + B[i][j];
}
int main()
{
...
// Kernel invocation
dim3 threadsPerBlock(16, 16);
dim3 numBlocks(N / threadsPerBlock.x, N / threadsPerBlock.y);
MatAdd<<<numBlocks, threadsPerBlock>>>(A, B, C);
...
}
```
> Kernel 執行不論是在 1D 、 2D 上在實際物理意義都是相同的，只是方便使用者更直觀地選取對應的 Thread Index 並處理資料而已
## CUDA 核心呼叫語法
CUDA kernel (核⼼函數) 的執⾏配置 (Execution Configuration) 是透過以下格式呼叫：
```cpp
<<< Dg, Db, Ns, S >>>
```
其中參數說明如下 :
- `Dg`
為 `dim3` 型別，代表 **grid 的尺寸** (即要啟動多少個 block )，其總 block 數為 `Dg.x * Dg.y * Dg.z`
- `Db`
為 `dim3` 型別，代表 **每個 block 的尺寸** (即每個 block 有多少個 thread) ，其總 thread 數為 `Db.x * Db.y * Db.z`
- `Ns`
為 `size_t` 型別，代表每個 block 動態分配的 **Shared Memory** 大小 (bytes)，是 `__shared__` 記憶體額外配置用的。這個參數是**選擇性設定**，預設為 0
- `S`
為 `cudaStream_t` 型別，代表這個 kernel 所屬的 CUDA stream。這也是**選擇性的**，預設為 0
若你有一個 kernel 被定義為
```cpp
__global__ void Func(float* parameter);
```
呼叫方式如下
```cpp
Func<<< Dg, Db, Ns >>>(parameter);
```
## Macro
CUDA API 函數出錯時，會回傳一個 `cudaError_t` 資料型態，我們要處理這個 `cudaError_t` 才能夠知道程式碼哪裡出現問題，方便 Debug
```cpp
static inline void _safe_cuda_call(
cudaError err,
const char* msg,
const char* file_name,
const int line_number
) {
if(err != cudaSuccess) {
fprintf(stderr,"%s\n\nFile: %s\n\nLine Number: %d\n\nReason: %s\n",msg,file_name,line_number,cudaGetErrorString(err));
std::cin.get();
exit(EXIT_FAILURE);
}
}
// Safe call macro.
#define SAFE_CALL(call,msg) _safe_cuda_call((call),(msg),__FILE__,__LINE__)
```
## 注意事項
* Kernel 函數輸入資料盡可能是連續記憶體空間分布，避免操作指標發生例外
* Threads 總數需要是 32 的倍數，每一次 wrap thread 就是 32 個 Thread 同時出去
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