CUDA编程之CUDA Sample-2_Concepts_and_Techniques-histogram

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CUDA samples 中的 2_Concepts_and_Techniques 目录主要包含一些展示 CUDA 编程概念和技术的示例程序。这些示例主要涉及以下方面:

内存管理:
- simpleMemcpy: 展示如何使用 CUDA 内存复制 API 在设备内存和主机内存间进行数据传输。
- simpleAssert: 展示如何在 CUDA 内核中使用 __syncthreads() 和 assert() 来进行线程同步和错误检查。
线程管理:
- simpleStreams: 展示如何使用 CUDA 流来并行执行多个内核/内存操作,提高整体吞吐量。
- simpleMultiTask: 展示如何在同一个 CUDA 流中启动多个内核,以充分利用设备的计算资源。
卷积运算:
- convolutionSeparable: 展示如何使用分离卷积算法来提高卷积操作的性能。
共享内存使用:
- shfl: 展示如何使用 CUDA 的 __shfl() 指令在线程块内部高效地交换数据。
- eigenvalues: 展示如何使用共享内存来加速矩阵特征值计算。
并行化技术:
- reduction: 展示如何使用并行规约算法来高效计算数组元素的总和。
- scan: 展示如何使用并行前缀和算法来高效计算数组前缀和。

histogram 主要展示如何在 GPU 上高效地实现直方图计算。直方图是一种常见的数据分析和可视化工具,用于描述数据集中数值分布的情况。

这个示例程序主要包括以下几个方面:

直方图计算的并行化:
- 将数据集划分为多个块,每个块由多个线程并行计算局部直方图。
- 使用原子操作在共享内存中更新局部直方图。
- 最后将所有局部直方图合并得到最终的全局直方图。
内存访问优化:
- 利用共享内存来减少对全局内存的访问,提高内存访问效率。
- 使用内存对齐和内存coalescence技术,最大化内存带宽利用率。
性能优化:
- 尝试不同的直方图bin数量,观察性能变化。
- 对比CPU和GPU版本的直方图计算性能差异。
- 分析GPU内核执行时间的分布,找出性能瓶颈。
扩展功能:
- 支持不同数据类型(整数、浮点数)的直方图计算。
- 支持多维直方图计算。
- 支持使用纹理内存进行直方图计算。

这个Sample演示了如何高效实现 64 个bin和 256 个bin的直方图计算。

具体来说:

64个bin的直方图计算:
- 将输入数据划分为 64 个bin,每个bin代表一个数值范围。
- 使用并行计算的方式,在GPU上快速统计每个bin中数据的个数。
- 优化内存访问模式,充分利用GPU的内存带宽。
256个bin的直方图计算:
- 将输入数据划分为 256 个bin,相比 64 个bin提供了更高的数据分辨率。
- 采用与 64 bin 直方图类似的并行计算和内存优化策略。
- 分析不同bin数量对性能的影响,评估所需的性能和分辨率之间的权衡。

#include <cuda_runtime.h>
#include <helper_cuda.h>

#include <iostream>
#include <memory>
#include <string>

int *pArgc = NULL;
char **pArgv = NULL;

#if CUDART_VERSION < 5000

// CUDA-C includes
#include <cuda.h>

// This function wraps the CUDA Driver API into a template function
template <class T>
inline void getCudaAttribute(T *attribute, CUdevice_attribute device_attribute,
                             int device) {
  CUresult error = cuDeviceGetAttribute(attribute, device_attribute, device);

  if (CUDA_SUCCESS != error) {
    fprintf(
        stderr,
        "cuSafeCallNoSync() Driver API error = %04d from file <%s>, line %i.\n",
        error, __FILE__, __LINE__);

    exit(EXIT_FAILURE);
  }
}

#endif /* CUDART_VERSION < 5000 */


// Program main

int main(int argc, char **argv) {
  pArgc = &argc;
  pArgv = argv;

  printf("%s Starting...\n\n", argv[0]);
  printf(
      " CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)\n\n");

  int deviceCount = 0;
  cudaError_t error_id = cudaGetDeviceCount(&deviceCount);

  if (error_id != cudaSuccess) {
    printf("cudaGetDeviceCount returned %d\n-> %s\n",
           static_cast<int>(error_id), cudaGetErrorString(error_id));
    printf("Result = FAIL\n");
    exit(EXIT_FAILURE);
  }

  // This function call returns 0 if there are no CUDA capable devices.
  if (deviceCount == 0) {
    printf("There are no available device(s) that support CUDA\n");
  } else {
    printf("Detected %d CUDA Capable device(s)\