cuda编程[0]：怎么调用API看自己的架构并计算核心数量

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• 用API查询自己的显卡所有信息
• 通过API返回的主次GPU版本号来计算核心数量

用API查询自己的显卡所有信息

  这里使用的API是cudaGetDeviceProperties ，所有API来源是是官方的API文档，见https://docs.nvidia.com/cuda/pdf/CUDA_Runtime_API.pdf

  可以看到这个API的修饰符有__host__和__cudaError_t，意思是这个API在主机中调用，且错误返回的类型是__cudaError_t。所以第一步先写一个头文件包括这个错误返回。

/******************************************************************
 * Author: Da Liu
 * Date: 2024-07-24
 * File: common.cuh
 * Description: 返回cuda运行报错错误（精确到行）
*****************************************************************/
#pragma once
#include<iostream>
#include<stdlib.h>
#include<stdio.h>
#include<cuda_runtime.h>
cudaError_t ErrorCheck(cudaError_t error_code, const char* filename, int lineNumber)
{
    if(error_code != cudaSuccess)
    {
        std::cout << "CUDA error:\r\ncode=%d,name=%s,description=%s\r\nfile=%s,line=%d\r\n" << error_code 
        << cudaGetErrorName(error_code) << cudaGetErrorString(error_code) << filename << lineNumber << std::endl;
        return error_code;
    }
    return error_code;
}

  现在开始写如何调用这个API，创建一个.cu文件。当然这里也可以都不加ErrorCheck函数，cudaGetDeviceProperties这个api需要先定义一下结构体，如下面代码中的”cudaDeviceProp device_prop;“，这里的device_id就是你的显卡id，默认是0，如果是多卡就是0，1，2这样。往api里面传入device_id，就会获得很多返回的参数（就是这个device_prop结构体，怎么使用结构体这个很简单，看下面代码即可。

/******************************************************************
 * Author: Da Liu
 * Date: 2024-07-24
 * File: query.cu
 * Description: runtime API query the information of the GPU device.
 *****************************************************************/

#include <stdio.h>
#include "../cudalearn/tools/common.cuh"

int main()
{
    int device_id = 0;
    ErrorCheck(cudaSetDevice(device_id), __FILE__, __LINE__);

    cudaDeviceProp device_prop;
    ErrorCheck(cudaGetDeviceProperties(&device_prop, device_id), __FILE__, __LINE__);

    printf("Device                                          %d: %s\n", 
    device_id, device_prop.name);
    printf("Compute Capability:                             %d.%d\n", 
            device_prop.major, device_prop.minor);
    printf("Memory Clock Rate (KHz):                        %d\n", 
        device_prop.memoryClockRate);
    printf("Memory Bus Width (bits):                        %d\n", 
        device_prop.memoryBusWidth);
    printf("Peak Memory Bandwidth (GB/s):                   %f\n", 
        2.0 * device_prop.memoryClockRate * (device_prop.memoryBusWidth / 8) / 1.0e6);
    printf("Multiprocessors:                                %d\n", 
        device_prop.multiProcessorCount);
    printf("Total Global Memory (GB):                       %f\n", 
        device_prop.totalGlobalMem / 1.0e9);
    printf("Total Constant Memory (KB):                     %d\n", 
        device_prop.totalConstMem / 1024);
    printf("Total Shared Memory per Block (KB):             %d\n", 
        device_prop.sharedMemPerBlock / 1024);
    printf("Warp Size:                                      %d\n", 
        device_prop.warpSize);
    printf("Maximum Threads per Block:                      %d\n", 
        device_prop.maxThreadsPerBlock);
    printf("Maximum Threads per Multiprocessor:             %d\n", 
        device_prop.maxThreadsPerMultiProcessor);
    printf("Maximum Grid Size:                              (%d, %d, %d)\n", 
        device_prop.maxGridSize[0], device_prop.maxGridSize[1], device_prop.maxGridSize[2]);
    printf("Concurrent Kernels:                             %d\n", 
        device_prop.concurrentKernels);
    printf("ECC Enabled:                                    %d\n", 
        device_prop.ECCEnabled);
    printf("PCI Bus ID:                                     %d\n", 
        device_prop.pciBusID);
    printf("PCI Device ID:                                  %d\n", 
        device_prop.pciDeviceID);
    return 0;
}

  此时需要将这个代码变成可执行文件，在代码目录的终端中输入

nvcc name.cu -o name
./name.exe

这样就可以输出结果。

通过API返回的主次GPU版本号来计算核心数量

  看上面的运行图可以看到有一个计算能力结果是8.9，这个是通过device_prop.major和device_prop.minor得到参数，所以我现在这个4060显卡的主次版本号分别是8和9。根据这两个数字来计算cuda核心数量，多处理器乘以一个固定的数（这里我也没弄明白），参考了别人计算的公式。下面是计算cuda核心数的代码。

/******************************************************************
 * Author: Da Liu
 * Date: 2024-07-25
 * File: computcores.cu
 * Description: 计算当前显卡的核心数量.
 *****************************************************************/

#include <stdio.h>
#include "../cudalearn/tools/common.cuh"

int getSPcores(cudaDeviceProp deviceProp, const char** archName)
{
    int cores = 0;
    int mp = deviceProp.multiProcessorCount;
    switch (deviceProp.major)
    {
        case 2: // Fermi
         *archName = "Fermi";
         if (deviceProp.minor == 1) cores = mp * 48;
         else cores = mp * 32;
         break;
        case 3: // Kepler
         *archName = "Kepler";
         cores = mp * 192;
         break;
        case 5: // Maxwell
         *archName = "Maxwell";
         cores = mp * 128;
         break;
        case 6: // Pascal
         *archName = "Pascal";
         if ((deviceProp.minor == 1) || (deviceProp.minor == 2)) cores = mp * 128;
         else if (deviceProp.major == 0) cores = mp * 64;
         else printf("Unknown GPU architecture\n");
         break;
        case 7: // Volta and Turing
         *archName = "Volta";
         if ((deviceProp.minor == 0) || (deviceProp.minor == 5)) cores = mp * 64;
         else printf("Unknown GPU architecture\n");
         break;
        case 8: // Ampere
         *archName = "Ampere";
         if (deviceProp.minor == 0) cores = mp * 64;
         else if ((deviceProp.minor == 6) || (deviceProp.minor == 9)) cores = mp * 128;
         else printf("Unknown GPU architecture\n");
         break;
        case 9: //Hopper
         *archName = "Hopper";
         if (deviceProp.minor == 0) cores = mp * 128;
         else printf("Unknown GPU architecture\n");
         break;
        default:
         printf("Unknown GPU architecture\n");
         break;
    }
    return cores;
}

int main()
{
    int deviceCount = 0;
    const char* archname = NULL;
    ErrorCheck(cudaSetDevice(deviceCount), __FILE__, __LINE__);

    cudaDeviceProp deviceProp;
    ErrorCheck(cudaGetDeviceProperties(&deviceProp, deviceCount), __FILE__, __LINE__);
    printf("Device:            %s\n", deviceProp.name);
    int spCores = getSPcores(deviceProp, &archname);
    printf("GPU Architecture:  %s\n", archname);
    printf("SP cores:          %d\n", spCores);
    return 0;
}

  此时需要将这个代码变成可执行文件，在代码目录的终端中输入

nvcc name.cu -o name
./name.exe

这样就可以输出结果。

  可以看到我的4060显卡是安培架构，有3072个cuda核心。