cuda内存处理及stream内存处理

CUDA内存拷贝

1、cudaMemcpy()<--> cudaMalloc()  //线性内存拷贝

1 //线性内存拷贝
2 cudaMalloc((void**)&dev_A, data_size);
3 cudaMemcpy(dev_A, host_A, data_size, cudaMemcpyHostToDevice);

2、cudaMemcpy2D()<-->cudaMallocPitch() //线性内存拷贝

cudaError_t cudaMemcpy2D(
void *     dst,
size_t     dpitch,
const void *     src,
size_t     spitch,
size_t     width,
size_t     height,
enum cudaMemcpyKind     kind
)

例：

1 cudaMallocPitch((void**)&devPtr, &pitch, width * sizeof(float), height);
2 cudaMemcpy2D( void* dst，size_t dpitch，const void* src，size_t spitch，size_t width，size_t height，enum cudaMemcpyKind kind )

3、cudaMemcpy2DToArray()<-->cudaMallocArray() //(二维)线性内存到2维数组的拷贝

1 cudaError_t cudaMemcpy2DToArray    (
2     struct cudaArray *     dst,
3     size_t     wOffset,
4     size_t     hOffset,
5     const void *     src,
6     size_t     spitch,
7     size_t     width,
8     size_t     height,
9     enum cudaMemcpyKind     kind
10 )

例：

1 void mv(float *y, float *A, float *x, int m, int n)
2 {
3     int blkNum = (m >> 4) + ((m & 15) ? 1 : 0);
4     int height = blkNum << 4;
5     int width = (n & 255) ? (((n >> 8) + 1) << 8) : n;
6     dim3 threads(16, 16);
7     dim3 grid(blkNum, 1);
8     cudaArray *d_A;
9     float *d_x, *d_y;
10
11     cudaChannelFormatDesc channelDesc = cudaCreateChannelDesc<float4>();
12     cudaMallocArray(&d_A, &channelDesc, width >> 2, height);
13     cudaMemcpy2DToArray(d_A, 0, 0, A, n * sizeof(float), n * sizeof(float), m, cudaMemcpyHostToDevice);
14     cudaBindTextureToArray(texRefA, d_A);
15     cudaMalloc((void **) &d_x, n * sizeof(float));
16     cudaMalloc((void **) &d_y, m * sizeof(float));
17
18     cudaMemcpy(d_x, x, n * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
19     mv_kernel<<< grid, threads >>>(d_y, d_A, d_x, m, n);
20     cudaMemcpy(y, d_y, m * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
21
22     cudaFree(d_y);
23     cudaFree(d_x);
24     cudaUnbindTexture(texRefA);
25     cudaFreeArray(d_A);
26 }

4、cudaMemcpyToArray()<-->cudaMallocArray()  //(1维)线性内存到2维数组的拷贝

1 cudaError_t cudaMemcpyToArray(
2     struct cudaArray *     dst,
3     size_t     wOffset,
4     size_t     hOffset,
5     const void *     src,
6     size_t     count,
7     enum cudaMemcpyKind     kind
8 )

例：

1 void initCudaTexture(float *h_volume, float2 *velocity)
2 {
3     cudaChannelFormatDesc desc = cudaCreateChannelDesc(32, 0, 0, 0, cudaChannelFormatKindFloat);
4
5     cudaMallocArray(&d_volumeArray, &desc, 128, 128);
6
7     cudaMemcpyToArray(d_volumeArray, 0, 0, h_volume, sizeof(float)*128*128, cudaMemcpyDeviceToDevice);
8
9     tex.normalized = true;
10     tex.filterMode = cudaFilterModeLinear;
11     tex.addressMode[0] = cudaAddressModeWrap;
12     tex.addressMode[1] = cudaAddressModeWrap;
13
14     cutilSafeCall(cudaBindTextureToArray(tex, d_volumeArray));
15
16 }

5、cudaMemcpy3D()<-->cudaMalloc3DArray() //(1维)线性内存到3维数组的拷贝 

1 cudaError_t cudaMemcpy3D(const struct cudaMemcpy3DParms *     p)
2
3 struct cudaExtent {
4   size_t width;
5   size_t height;
6   size_t depth;
7 };
8 struct cudaExtent make_cudaExtent(size_t w, size_t h, size_t d);
9
10 struct cudaPos {
11   size_t x;
12   size_t y;
13   size_t z;
14 };
15 struct cudaPos make_cudaPos(size_t x, size_t y, size_t z);
16
17 struct cudaMemcpy3DParms {
18   struct cudaArray     *srcArray;
19   struct cudaPos        srcPos;
20   struct cudaPitchedPtr srcPtr;
21   struct cudaArray     *dstArray;
22   struct cudaPos        dstPos;
23   struct cudaPitchedPtr dstPtr;
24   struct cudaExtent     extent;
25   enum cudaMemcpyKind   kind;
26 };

 例： 

1 void initCudaTexture(const uchar *h_volume, cudaExtent volumeSize)
2 {
3     cudaChannelFormatDesc channelDesc = cudaCreateChannelDesc<uchar>();
4
5     cutilSafeCall(cudaMalloc3DArray(&d_volumeArray, &channelDesc, volumeSize));
6
7     cudaMemcpy3DParms copyParams = {0};
8     copyParams.srcPtr = make_cudaPitchedPtr((void*)h_volume, volumeSize.width*sizeof(uchar), volumeSize.width, volumeSize.height);
9     copyParams.dstArray = d_volumeArray;
10     copyParams.extent   = volumeSize;
11     copyParams.kind     = cudaMemcpyHostToDevice;
12     cutilSafeCall(cudaMemcpy3D(©Params));
13
14     tex.normalized = true;
15     tex.filterMode = cudaFilterModeLinear;
16     tex.addressMode[0] = cudaAddressModeWrap;
17     tex.addressMode[1] = cudaAddressModeWrap;
18     tex.addressMode[2] = cudaAddressModeWrap;
19
20     cutilSafeCall(cudaBindTextureToArray(tex, d_volumeArray, channelDesc));
21 }

6、cudaMemcpyToSymbol()  //拷贝到常数存储器

1 __constant__ float constData[256];
2 float data[256];
3 cudaMemcpyToSymbol(constData, data, sizeof(data));
4 cudaMemcpyFromSymbol(data, constData, sizeof(data));
5 __device__ float devData; float value = 3.14f;
6 cudaMemcpyToSymbol(devData, &value, sizeof(float));
7 __device__ float* devPointer; float* ptr;
8 cudaMalloc(&ptr, 256 * sizeof(float));
9 cudaMemcpyToSymbol(devPointer, &ptr, sizeof(ptr));

stream中的内存拷贝
因为硬件中并没有流的概念，内存复制操作在硬件是是必须排队的，所以可以调整一下数据的copy顺序来保证程序的并发执行，内存操作上需要对内存进行异步操作复制。

简单可以理解为：cudaMemcpy是同步的，而cudaMemcpyAsync是异步的。具体理解需要弄清以下概念：

1.CUDA Streams

在cuda中一个Stream是由主机代码发布的一系列再设备上执行的操作，必须确保顺序执行。不同streams里面的操作可以交叉执行或者并发执行。

2.默认stream

设备操作包括：数据传输和kernels，在cuda中，所有的设备操作都在stream中执行。当没有指定stream时，使用默认的stream。默认stream是一个针对设备操作同步的stream，也就是说，只有当所有之前设备上任何stream里面的操作全部完成时，才开始默认stream里面操作的执行，并且默认stream里面的一个操作必须完成，其他任何stream里面的操作才能开始。

例如以下代码：

cudaMemcpy(d_a, a, numBytes, cudaMemcpyHostToDevice);
increment<<<1,N>>>(d_a)
cudaMemcpy(a, d_a, numBytes, cudaMemcpyDeviceToHost);

从设备端来看，这三个操作都在默认stream中，并且按顺序执行；从主机端来看，数据传输是阻塞的或者同步传输，而kernel是异步的。第一步主机到设备的数据传输是同步的，CPU线程不能到达第二行直到主机到设备的数据传输完成。一旦kernel被处理，CPU线程移到第三行，但是改行的传输不能开始，因为设备端正在执行第二行的内容。

3.非默认stream

非默认stream中的数据传输使用函数cudaMemcpyAsync()，这个函数在主机端是非阻塞的，传输处理后控制权马上返回给主机线程，解决数据依赖关系进行单程序多数据的处理。

例如以下代码：

cudaHostAlloc( (void**)&host_a,DATA_SIZE * sizeof(int),cudaHostAllocDefault ) ;
cudaMalloc( (void**)&dev_a0,N * sizeof(int) ) ;
cudaMemcpyAsync( dev_a0, host_a,N * sizeof(int),cudaMemcpyHostToDevice,stream0 ) ;

其中，N为DATASIZE中的一部分数据，可以进行for循环，依此取出N个数据进行计算。多个kernel并发依此类推进行类存的复制，保证一个kernel计算的时候，另外一个kernel的数据在进行传输，不会停止等待。
 

参考：http://www.cnblogs.com/traceorigin/archive/2013/04/12/3016568.html

http://www.cnblogs.com/shrimp-can/p/5231857.html