前段时间在看零知识证明的基础理论以及GPU可以进行性能优化的点。这篇文章总结一下CUDA开发的入门知识和cuda-fixnum源代码导读。有需要通过Nvidia的GPU实现性能优化的小伙伴，可以看看。欢迎大家留言交流。
01CUDA开发基本概念
相对CPU，GPU在通用并行计算方面有很强的优势。Nvidia给出了一组对比数据：
从浮点计算能力来看，Nvidia的GPU性能比Intel的CPU高出10多倍。
GPU的物理模块
整个GPU主要由两大部分组成：显存和SM。
SM - Streaming Multiprocessor。上图中用蓝色的框指明一个SM。整张GPU有许多SM组成。
一个SM，由很多“核”组成。一个个的这些“核”，称为SP - Scalar Processor。SP由逻辑处理单元，分支预测单元等组成。
GPU的线程执行模型
Nvidia的官方文档比较清晰的阐述了CUDA开发的软件相关的基本概念：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html。
一组在GPU上并行执行的函数，称为Kernel。一个Kernel的所有线程，分为Grid，Block，Thread三层逻辑关系。
一个Grid由多个Block组成，一个Block也是由多个Thread组成。GPU的线程执行模型和硬件模块之间的对应关系如下图：
所有的Thread都在SP上执行。Block中的所有Thread都是由SM来执行。
SIMT和Warp
SIMT - Single Instruction Multiple Thread，指的是一个指令在多个Thread上执行。一个SIMT指令通过一个Warp（32个Thread）执行。一个Block中的所有Thread，分成多个Warp在SM执行。
内存模型
所有的Block Thread共享Global内存。一个Block内的Thread共享Shared内存。一个Thread内有寄存器，本地内存以及缓存。
Unified Memory
GPU和CPU之间需要共享数据时，Unified Memory提供了统一的地址空间。
在Unified Memory问世之前（CUDA 6.0之前），在GPU和CPU之间共享数据非常繁琐，需要内存的多次Deep Copy (调用cudaMalloc , cudaMemcpy等函数）。
在引入Unified Memory之后，使用cudaMallocManaged函数分配统一的内存，无须多次内存的拷贝。
02cuda-fixnum代码库
cuda-fixnum是一个使用CUDA的支持大数计算的代码库，实现了大数的算术运算和模运算。目前支持的大数的长度是：32,64,128,256,512,1024和2048。cuda-fixnum也是学习cuda开发的非常好的示例。
https://github.com/data61/cuda-fixnum
cuda-fixnum代码库目录结构如下：
word_fixnum实现的是单个数（32bit或者64bit）的运算。warp_fixnum实现的是cuda线程执行模型下的大数的运算（加减乘除）。一个大数由多个数组成。注意的是，warp_fixnum对象本身也只是存储单个数，只是在cuda线程执行模型下，warp_fixnum通过cuda指令能操作同一个warp下的所有的数。也就是说，在一个warp中的Thread只处理一个单个数。modnum目录下实现了蒙特马利算法的大数模乘。cuda_warp.h是cuda函数的封装。
重点讲两个方面：1/ fixnum_array的kernel函数以及线程的设置 2/ warp_fixnum的mul_wide函数实现。
fixnum_array的kernel函数和线程
fixnum_array通过create函数实现大数的GPU/CPU的内存的申请。fixnum::BYTES说明单个数的字节长度。nelts表明一个大数中单个数的个数。通过cudaMallocMananged函数，申请大数的内存，并存储在fixnum_array的ptr指针中。
template
fixnum_array *
fixnum_array::create(size_t nelts) {
fixnum_array *a = new fixnum_array;
a->nelts = nelts;
if (nelts > 0) {
size_t nbytes = nelts * fixnum::BYTES;
cuda_malloc_managed(&a->ptr, nbytes);
}
return a;
}
ptr指针的定义在fixnum_array.h文件中：
fixnum *ptr;
注意的是，ptr定义为fixnum*的类型，而在内存申请时，只是申请的大数的内存。逻辑上就存在fixnum到单个数之间的转换（warp_fixnum提供转换函数）：
private:
digit x;
// TODO: These should be private
public:
__device__ __forceinline__
operator digit () const { return x; }
__device__ __forceinline__
operator digit &() { return x; }
fixnum_array中map函数实现了GPU的函数调用：
template
template class Func, typename... Args >
void
fixnum_array::map(Args... args) {
// TODO: Set this to the number of threads on a single SM on the host GPU.
constexpr int BLOCK_SIZE = 192; //定义了Block Thread的最大个数
// FIXME: WARPSIZE should come from slot_layout
constexpr int WARPSIZE = 32; //一个Warp支持的Thread个数，一般都是32
// BLOCK_SIZE must be a multiple of warpSize
static_assert(!(BLOCK_SIZE % WARPSIZE),
"block size must be a multiple of warpSize");
int nelts = std::min( { args->length()... } );
constexpr int fixnums_per_block = BLOCK_SIZE / fixnum::SLOT_WIDTH; //一个Block能计算的大数的个数
// FIXME: nblocks could be too big for a single kernel call to handle
int nblocks = ceilquo(nelts, fixnums_per_block); //计算Block的个数
// nblocks > 0 iff nelts > 0
if (nblocks > 0) {
cudaStream_t stream;
cuda_check(cudaStreamCreate(&stream), "create stream");
// cuda_stream_attach_mem(stream, src->ptr);
// cuda_stream_attach_mem(stream, ptr);
cuda_check(cudaStreamSynchronize(stream), "stream sync");
dispatch>>(nelts, args->ptr...); //调用GPU进行Func的计算，指定Block/Thread个数以及Stream
cuda_check(cudaPeekAtLastError(), "kernel invocation/run");
cuda_check(cudaStreamSynchronize(stream), "stream sync");
cuda_check(cudaStreamDestroy(stream), "stream destroy");
// FIXME: Only synchronize when retrieving data from array
cuda_device_synchronize(); //等待GPU处理完成
}
}
一个Thread处理一个单个数，在给定一个Block能处理的最大Thread数，大数的个数的情况下，可以计算出需要的Block的个数。dispatch函数是kernel函数，会在GPU的SP（核）上运行。Stream是逻辑概念，用于Kernel的并行和同步。默认情况下，使用Stream 0。
dispatch函数逻辑相对简单，idx是大数的偏移量，off是单个数的偏移量。dispatch函数使用global函数前缀，表明dispatch函数是从Host端请求，在Device（GPU）上执行。每个Thread都会执行dispatch函数，也就是执行fn函数。fn函数有个特征，就是参数的类型相同。
template class Func, typename fixnum, typename... Args >
__global__ void
dispatch(int nelts, Args... args) {
// Get the slot index for the current thread.
int blk_tid_offset = blockDim.x * blockIdx.x;
int tid_in_blk = threadIdx.x;
int idx = (blk_tid_offset + tid_in_blk) / fixnum::SLOT_WIDTH; //计算出大数的偏移量
if (idx
// TODO: Find a way to load each argument into a register before passing
// it to fn, and then unpack the return values where they belong. This
// will guarantee that all operations happen on registers, rather than
// inadvertently operating on memory.
Func fn;
// TODO: This offset calculation is entwined with fixnum layout and so
// belongs somewhere else.
int off = idx * fixnum::layout::WIDTH + fixnum::layout::laneIdx();
// TODO: This is hiding a sin against memory aliasing / management /
// type-safety.
fn(args[off]...);
}
}
fn函数在bench/bench.cu中定义，mul_wide函数是其中一个函数，定义如下：
template
struct mul_wide {
__device__ void operator()(fixnum &r, fixnum a) {
fixnum rr, ss;
fixnum::mul_wide(ss, rr, a, a);
r = ss;
}
};
warp_fixnum的mul_wide函数
warp_fixnum的mul_wide函数实现了大数的乘法，代码实现了大数a乘以大数b，结果的高位部分在ss中，低位部分在rr变量中。
__device__ static void mul_wide(fixnum &ss, fixnum &rr, fixnum a, fixnum b) {
int L = layout::laneIdx();
fixnum r, s;
r = fixnum::zero();
s = fixnum::zero();
digit cy = digit::zero();
fixnum ai = get(a, 0);
digit::mul_lo(s, ai, b);
r = L == 0 ? s : r; // r[0] = s[0];
s = layout::shfl_down0(s, 1);
digit::mad_hi_cy(s, cy, ai, b, s);
for (int i = 1; i
fixnum ai = get(a, i);
digit::mad_lo_cc(s, ai, b, s);
fixnum s0 = get(s, 0);
r = (L == i) ? s0 : r; // r = s[0]
s = layout::shfl_down0(s, 1);
// TODO: Investigate whether deferring this carry resolution until
// after the loop improves performance much.
digit::addc_cc(s, s, cy); // add carry from prev digit
digit::addc(cy, 0, 0); // cy = CC.CF
digit::mad_hi_cy(s, cy, ai, b, s);
}
cy = layout::shfl_up0(cy, 1);
add(s, s, cy);
rr = r;
ss = s;
}
带有device前缀的函数，只能在GPU上执行。
假设大数a/b/rr/ss都是32个32bit的单数组成，也就是大数是32*32=1024位。在GPU上，mul_wide会发送给32个Thread，由一个Warp进行处理，每个Thread处理1个32bit的单数：
mul_wide的大数乘法的计算过程类似于小学学乘法使用的竖式计算过程：
通过一个大数中的每一个单数和另外一个大数相乘的结果相加，获得最终大数相乘的结果。注意每个单数和另外一个大数相乘的结果存在一定的“偏移”。仔细观察发现，从低到高，每个单数和大数相乘之后，最终结果的相应低位也确定。比如说1932*2=3864，最终大数乘积的最低位4也就确定。
mul_wide实现了相应的过程，可以简单把a想象成2142，b想象成1932。事实上，每个Thread处理的只是大数中的具体的每一个单数。在每个Thread中，要获取大数中的其他单数，使用get函数。比如get(a, 0)获取大数a中的第一个单数。
mul_wide每个单数和另外一个大数的乘积过程又分为三步：
第一步，计算每个单数的计算的低位：
fixnum ai = get(a, i); //获取a中指定的单数
digit::mad_lo_cc(s, ai, b, s); //单数和b中的单数相乘，乘积结果的低位，记录在s中
第二步，更新最终结果的相应的低位结果：
fixnum s0 = get(s, 0); //获取s中的第0个单数
r = (L == i) ? s0 : r; // r = s[0] //确定对应的低位的偏移
s = layout::shfl_down0(s, 1); //整个s，进行向右（低）移位（也就是把刚刚确定的单数移出去），为下面的计算做准备
第三步，更新每个单数和大数相乘的高位信息：
digit::mad_hi_cy(s, cy, ai, b, s);
因为在第二步中，s已经移位，所以在第三步中直接和计算结果相加即可。经过三步计算就能确定一个最低的单数和大数乘法的中间值。根据大数中单数的个数，循环计算过程，就能最终确定大数相乘的计算结果。
总结：
cuda是Nivdia GPU的一套编程框架，有一些术语：SM，SP，Grid，Block，Thread，Kernel等等。cuda-fixnum是开源的大数计算的cuda库，是学习cuda编程的好素材。
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