搜索

CUDA随笔之Stream的使用

视学算法

共 25958字，需浏览 52分钟

 ·

2022-10-27 21:20

点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”

重磅干货，第一时间送达

作者丨伊凡@知乎（已授权）
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/51402722
编辑丨极市平台

导读

 

来看看如何使用stream进行数据传输和计算并行，让数据处理快人一步。 

出于个人兴趣和工作需要，最近接触了GPU编程。于是想写篇文章（或一系列文章），总结一下学习所得，防止自己以后忘了。

这篇短文主要介绍CUDA里面Stream的概念。用到CUDA的程序一般需要处理海量的数据，内存带宽经常会成为主要的瓶颈。在Stream的帮助下，CUDA程序可以有效地将内存读取和数值运算并行，从而提升数据的吞吐量。

本文使用了一个非常naive的图像处理例子：像素色彩空间转换，将一张7680x4320的8-bit BRGA图像转成同样尺寸的8-bit YUV。计算非常简单，就是数据量非常大。转换公式直接照抄维基百科（https://en.wikipedia.org/wiki/YUV#Conversion_to/from_RGB）

由于GPU和CPU不能直接读取对方的内存，CUDA程序一般会有一下三个步骤：1）将数据从CPU内存转移到GPU内存，2）GPU进行运算并将结果保存在GPU内存，3）将结果从GPU内存拷贝到CPU内存。

如果不做特别处理，那么CUDA会默认只使用一个Stream（Default Stream）。在这种情况下，刚刚提到的三个步骤就如菊花链般蛋疼地串联，必须等一步完成了才能进行下一步。是不是很别扭？（短文末尾附有完整代码）

数值计算必须等数据拷贝完全结束后才开始能
uint8_t* bgraBuffer;
uint8_t* yuvBuffer;
uint8_t* deviceBgraBuffer;
uint8_t* deviceYuvBuffer;

const int dataSizeBgra = 7680 * 4320 * 4;
const int dataSizeYuv = 7680 * 4320 * 3;

cudaMallocHost(&bgraBuffer, dataSizeBgra);
cudaMallocHost(&yuvBuffer, dataSizeYuv);
cudaMalloc(&deviceBgraBuffer, dataSizeBgra);
cudaMalloc(&deviceYuvBuffer, dataSizeYuv);

//随机生成8K的BGRA图像
GenerateBgra8K(bgraBuffer, dataSizeBgra);

//将图像拷贝到GPU内存
cudaMemcpy(deviceBgraBuffer, bgraBuffer, dataSizeBgra, cudaMemcpyHostToDevice);

//CUDA kernel将 BGRA 转换为 YUV
convertPixelFormat<<<4096, 1024>>>(deviceBgraBuffer, deviceYuvBuffer, 7680*4320);

//等待数值计算完成
cudaDeviceSynchronize()

//将转换完的图像拷贝回CPU内存
cudaMemcpy(yuvBuffer, deviceYuvBuffer, dataSizeYuv, cudaMemcpyDeviceToHost);

cudaFreeHost(bgraBuffer);
cudaFreeHost(yuvBuffer);
cudaFree(deviceBgraBuffer);
cudaFree(deviceYuvBuffer);

NVIDIA家的GPU有一下很不错的技能（不知道是不是独有）：

  1. 数据拷贝和数值计算可以同时进行。
  2. 两个方向的拷贝可以同时进行（GPU到CPU，和CPU到GPU），数据如同行驶在双向快车道。

但同时，这数据和计算的并行也有一点合乎逻辑的限制：进行数值计算的kernel不能读写正在被拷贝的数据。

Stream正是帮助我们实现以上两个并行的重要工具。基本的概念是：

  1. 将数据拆分称许多块，每一块交给一个Stream来处理。
  2. 每一个Stream包含了三个步骤：1）将属于该Stream的数据从CPU内存转移到GPU内存，2）GPU进行运算并将结果保存在GPU内存，3）将该Stream的结果从GPU内存拷贝到CPU内存。
  3. 所有的Stream被同时启动，由GPU的scheduler决定如何并行。

在这样的骚操作下，假设我们把数据分成A，B两块，各由一个Stream来处理。A的数值计算可以和B的数据传输同时进行，而A与B的数据传输也可以同时进行。由于第一个Stream只用到了数据A，而第二个Stream只用到了数据B，“进行数值计算的kernel不能读写正在被拷贝的数据”这一限制并没有被违反。效果如下：

用2个Stream（上）与只用一个Default Stream（下）的对比

实际上在NSight Profiler里面看上去是这样（这里用了8个Stream）：

代码（省略版）：

uint8_t* bgraBuffer;
uint8_t* yuvBuffer;
uint8_t* deviceBgraBuffer;
uint8_t* deviceYuvBuffer;

const int dataSizeBgra = 7680 * 4320 * 4;
const int dataSizeYuv = 7680 * 4320 * 3;

cudaMallocHost(&bgraBuffer, dataSizeBgra);
cudaMallocHost(&yuvBuffer, dataSizeYuv);
cudaMalloc(&deviceBgraBuffer, dataSizeBgra);
cudaMalloc(&deviceYuvBuffer, dataSizeYuv);

//随机生成8K的BGRA图像
GenerateBgra8K(bgraBuffer, dataSizeBgra);

//Stream的数量，这里用8个
const int nStreams = 8;

//Stream的初始化
cudaStream_t streams[nStreams];
for (int i = 0; i < nStreams; i++) {
  cudaStreamCreate(&streams[i]);
}

//计算每个Stream处理的数据量。这里只是简单将数据分成8等分
//这里不会出现不能整除的情况，但实际中要小心
int brgaOffset = 0;
int yuvOffset = 0;
const int brgaChunkSize = dataSizeBgra / nStreams;
const int yuvChunkSize = dataSizeYuv / nStreams;

//这个循环依次启动 nStreams 个 Stream
for(int i=0; i<nStreams; i++)
{
  
  brgaOffset = brgaChunkSize*i;
  yuvOffset = yuvChunkSize*i;

  //CPU到GPU的数据拷贝（原始数据），Stream i
  cudaMemcpyAsync(  deviceBgraBuffer+brgaOffset,
                    bgraBuffer+brgaOffset,
                    brgaChunkSize,
                    cudaMemcpyHostToDevice,
                    streams[i] );

  //数值计算，Stream i
  convertPixelFormat<<<4096, 1024, 0, streams[i]>>>(
                                 deviceBgraBuffer+brgaOffset, 
                                 deviceYuvBuffer+yuvOffset, 
                                 brgaChunkSize/4 );

  //GPU到CPU的数据拷贝（计算结果），Stream i
  cudaMemcpyAsync(  yuvBuffer+yuvOffset,
                    deviceYuvBuffer+yuvOffset,
                    yuvChunkSize,
                    cudaMemcpyDeviceToHost,
                    streams[i] );
}

//等待所有操作完成
cudaDeviceSynchronize();

cudaFreeHost(bgraBuffer);
cudaFreeHost(yuvBuffer);
cudaFree(deviceBgraBuffer);
cudaFree(deviceYuvBuffer);

在我的电脑上测试得出的性能对比（GPU型号 Quadro M2200）：

  • CPU：300 ms

  • GPU 不用 Stream：34.6 ms

  • GPU 用8个Stream：20.2 ms

  • GPU 用18个Stream：19.3 ms

总结

使用多个Stream令数据传输和计算并行，可比只用Default Stream增加相当多的吞吐量。在需要处理海量数据，Stream是一个十分重要的工具。

完整代码（需要NVidia GPU，本文中的测试使用CUDA 10.0）：

#include <vector>
#include <random>
#include <iostream>

#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime.h>

#ifdef DEBUG
#define CUDA_CALL(F)  if( (F) != cudaSuccess ) \
  {printf("Error %s at %s:%d\n", cudaGetErrorString(cudaGetLastError()), \
   __FILE__,__LINE__); exit(-1);}
#define CUDA_CHECK()  if( (cudaPeekAtLastError()) != cudaSuccess ) \
  {printf("Error %s at %s:%d\n", cudaGetErrorString(cudaGetLastError()), \
   __FILE__,__LINE__-1); exit(-1);}
#else
#define CUDA_CALL(F) (F)
#define CUDA_CHECK()
#endif

void PrintDeviceInfo();
void GenerateBgra8K(uint8_t* buffer, int dataSize);
void convertPixelFormatCpu(uint8_t* inputBgra, uint8_t* outputYuv, int numPixels);
__global__ void convertPixelFormat(uint8_t* inputBgra, uint8_t* outputYuv, int numPixels);

int main()
{
  PrintDeviceInfo();

  uint8_t* bgraBuffer;
  uint8_t* yuvBuffer;
  uint8_t* deviceBgraBuffer;
  uint8_t* deviceYuvBuffer;

  const int dataSizeBgra = 7680 * 4320 * 4;
  const int dataSizeYuv = 7680 * 4320 * 3;
  CUDA_CALL(cudaMallocHost(&bgraBuffer, dataSizeBgra));
  CUDA_CALL(cudaMallocHost(&yuvBuffer, dataSizeYuv));
  CUDA_CALL(cudaMalloc(&deviceBgraBuffer, dataSizeBgra));
  CUDA_CALL(cudaMalloc(&deviceYuvBuffer, dataSizeYuv));

  std::vector<uint8_t> yuvCpuBuffer(dataSizeYuv);

  cudaEvent_t start, stop;
  float elapsedTime;
  float elapsedTimeTotal;
  float dataRate;
  CUDA_CALL(cudaEventCreate(&start));
  CUDA_CALL(cudaEventCreate(&stop));

  std::cout << " " << std::endl;
  std::cout << "Generating 7680 x 4320 BRGA8888 image, data size: " << dataSizeBgra << std::endl;
  GenerateBgra8K(bgraBuffer, dataSizeBgra);

  std::cout << " " << std::endl;
  std::cout << "Computing results using CPU." << std::endl;
  std::cout << " " << std::endl;
  CUDA_CALL(cudaEventRecord(start, 0));
  convertPixelFormatCpu(bgraBuffer, yuvCpuBuffer.data(), 7680*4320);
  CUDA_CALL(cudaEventRecord(stop, 0));
  CUDA_CALL(cudaEventSynchronize(stop));
  CUDA_CALL(cudaEventElapsedTime(&elapsedTime, start, stop));
  std::cout << "    Whole process took " << elapsedTime << "ms." << std::endl;

  std::cout << " " << std::endl;
  std::cout << "Computing results using GPU, default stream." << std::endl;
  std::cout << " " << std::endl;

  std::cout << "    Move data to GPU." << std::endl;
  CUDA_CALL(cudaEventRecord(start, 0));
  CUDA_CALL(cudaMemcpy(deviceBgraBuffer, bgraBuffer, dataSizeBgra, cudaMemcpyHostToDevice));
  CUDA_CALL(cudaEventRecord(stop, 0));
  CUDA_CALL(cudaEventSynchronize(stop));
  CUDA_CALL(cudaEventElapsedTime(&elapsedTime, start, stop));
  dataRate = dataSizeBgra/(elapsedTime/1000.0)/1.0e9;
  elapsedTimeTotal = elapsedTime;
  std::cout << "        Data transfer took " << elapsedTime << "ms." << std::endl;
  std::cout << "        Performance is " << dataRate << "GB/s." << std::endl;

  std::cout << "    Convert 8-bit BGRA to 8-bit YUV." << std::endl;
  CUDA_CALL(cudaEventRecord(start, 0));
  convertPixelFormat<<<32400, 1024>>>(deviceBgraBuffer, deviceYuvBuffer, 7680*4320);
  CUDA_CHECK();
  CUDA_CALL(cudaDeviceSynchronize());
  CUDA_CALL(cudaEventRecord(stop, 0));
  CUDA_CALL(cudaEventSynchronize(stop));
  CUDA_CALL(cudaEventElapsedTime(&elapsedTime, start, stop));
  dataRate = dataSizeBgra/(elapsedTime/1000.0)/1.0e9;
  elapsedTimeTotal += elapsedTime;
  std::cout << "        Processing of 8K image took " << elapsedTime << "ms." << std::endl;
  std::cout << "        Performance is " << dataRate << "GB/s." << std::endl;

  std::cout << "    Move data to CPU." << std::endl;
  CUDA_CALL(cudaEventRecord(start, 0));
  CUDA_CALL(cudaMemcpy(yuvBuffer, deviceYuvBuffer, dataSizeYuv, cudaMemcpyDeviceToHost));
  CUDA_CALL(cudaEventRecord(stop, 0));
  CUDA_CALL(cudaEventSynchronize(stop));
  CUDA_CALL(cudaEventElapsedTime(&elapsedTime, start, stop));
  dataRate = dataSizeYuv/(elapsedTime/1000.0)/1.0e9;
  elapsedTimeTotal += elapsedTime;
  std::cout << "        Data transfer took " << elapsedTime << "ms." << std::endl;
  std::cout << "        Performance is " << dataRate << "GB/s." << std::endl;

  std::cout << "    Whole process took " << elapsedTimeTotal << "ms." <<std::endl;

  std::cout << "    Compare CPU and GPU results ..." << std::endl;
  bool foundMistake = false;
  for(int i=0; i<dataSizeYuv; i++){
    if(yuvCpuBuffer[i]!=yuvBuffer[i]){
      foundMistake = true;
      break;
    }
  }

  if(foundMistake){
    std::cout << "        Results are NOT the same." << std::endl;
  } else {
    std::cout << "        Results are the same." << std::endl;
  }

  const int nStreams = 16;

  std::cout << " " << std::endl;
  std::cout << "Computing results using GPU, using "<< nStreams <<" streams." << std::endl;
  std::cout << " " << std::endl;

  cudaStream_t streams[nStreams];
  std::cout << "    Creating " << nStreams << " CUDA streams." << std::endl;
  for (int i = 0; i < nStreams; i++) {
    CUDA_CALL(cudaStreamCreate(&streams[i]));
  }

  int brgaOffset = 0;
  int yuvOffset = 0;
  const int brgaChunkSize = dataSizeBgra / nStreams;
  const int yuvChunkSize = dataSizeYuv / nStreams;

  CUDA_CALL(cudaEventRecord(start, 0));
  for(int i=0; i<nStreams; i++)
  {
    std::cout << "        Launching stream " << i << "." << std::endl;
    brgaOffset = brgaChunkSize*i;
    yuvOffset = yuvChunkSize*i;
    CUDA_CALL(cudaMemcpyAsync(  deviceBgraBuffer+brgaOffset,
                                bgraBuffer+brgaOffset,
                                brgaChunkSize,
                                cudaMemcpyHostToDevice,
                                streams[i] ));

    convertPixelFormat<<<4096, 1024, 0, streams[i]>>>(deviceBgraBuffer+brgaOffset, deviceYuvBuffer+yuvOffset, brgaChunkSize/4);

    CUDA_CALL(cudaMemcpyAsync(  yuvBuffer+yuvOffset,
                                deviceYuvBuffer+yuvOffset,
                                yuvChunkSize,
                                cudaMemcpyDeviceToHost,
                                streams[i] ));
  }

  CUDA_CHECK();
  CUDA_CALL(cudaDeviceSynchronize());

  CUDA_CALL(cudaEventRecord(stop, 0));
  CUDA_CALL(cudaEventSynchronize(stop));
  CUDA_CALL(cudaEventElapsedTime(&elapsedTime, start, stop));
  std::cout << "    Whole process took " << elapsedTime << "ms." << std::endl;

  std::cout << "    Compare CPU and GPU results ..." << std::endl;
  for(int i=0; i<dataSizeYuv; i++){
    if(yuvCpuBuffer[i]!=yuvBuffer[i]){
      foundMistake = true;
      break;
    }
  }

  if(foundMistake){
    std::cout << "        Results are NOT the same." << std::endl;
  } else {
    std::cout << "        Results are the same." << std::endl;
  }

  CUDA_CALL(cudaFreeHost(bgraBuffer));
  CUDA_CALL(cudaFreeHost(yuvBuffer));
  CUDA_CALL(cudaFree(deviceBgraBuffer));
  CUDA_CALL(cudaFree(deviceYuvBuffer));

  return 0;
}

void PrintDeviceInfo(){
  int deviceCount = 0;
  cudaGetDeviceCount(&deviceCount);
  std::cout << "Number of device(s): " << deviceCount << std::endl;
  if (deviceCount == 0) {
      std::cout << "There is no device supporting CUDA" << std::endl;
      return;
  }

  cudaDeviceProp info;
  for(int i=0; i<deviceCount; i++){
    cudaGetDeviceProperties(&info, i);
    std::cout << "Device " << i << std::endl;
    std::cout << "    Name:                    " << std::string(info.name) << std::endl;
    std::cout << "    Glocbal memory:          " << info.totalGlobalMem/1024.0/1024.0 << " MB"<< std::endl;
    std::cout << "    Shared memory per block: " << info.sharedMemPerBlock/1024.0 << " KB"<< std::endl;
    std::cout << "    Warp size:               " << info.warpSize<< std::endl;
    std::cout << "    Max thread per block:    " << info.maxThreadsPerBlock<< std::endl;
    std::cout << "    Thread dimension limits: " << info.maxThreadsDim[0]<< " x "
                                                 << info.maxThreadsDim[1]<< " x "
                                                 << info.maxThreadsDim[2]<< std::endl;
    std::cout << "    Max grid size:           " << info.maxGridSize[0]<< " x "
                                                 << info.maxGridSize[1]<< " x "
                                                 << info.maxGridSize[2]<< std::endl;
    std::cout << "    Compute capability:      " << info.major << "." << info.minor << std::endl;
  }
}

void GenerateBgra8K(uint8_t* buffer, int dataSize){

  std::random_device rd;
  std::mt19937 gen(rd());
  std::uniform_int_distribution<> sampler(0, 255);

  for(int i=0; i<dataSize/4; i++){
    buffer[i*4] = sampler(gen);
    buffer[i*4+1] = sampler(gen);
    buffer[i*4+2] = sampler(gen);
    buffer[i*4+3] = 255;
  }
}

void convertPixelFormatCpu(uint8_t* inputBgra, uint8_t* outputYuv, int numPixels){
  short3 yuv16;
  char3 yuv8;
  for(int idx=0; idx<numPixels; idx++){
    yuv16.x = 66*inputBgra[idx*4+2] + 129*inputBgra[idx*4+1] + 25*inputBgra[idx*4];
    yuv16.y = -38*inputBgra[idx*4+2] + -74*inputBgra[idx*4+1] + 112*inputBgra[idx*4];
    yuv16.z = 112*inputBgra[idx*4+2] + -94*inputBgra[idx*4+1] + -18*inputBgra[idx*4];

    yuv8.x = (yuv16.x>>8)+16;
    yuv8.y = (yuv16.y>>8)+128;
    yuv8.z = (yuv16.z>>8)+128;

    *(reinterpret_cast<char3*>(&outputYuv[idx*3])) = yuv8;
  }
}

__global__ void convertPixelFormat(uint8_t* inputBgra, uint8_t* outputYuv, int numPixels){
  int stride = gridDim.x * blockDim.x;
  int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
  short3 yuv16;
  char3 yuv8;

  while(idx<=numPixels){
    if(idx<numPixels){
      yuv16.x = 66*inputBgra[idx*4+2] + 129*inputBgra[idx*4+1] + 25*inputBgra[idx*4];
      yuv16.y = -38*inputBgra[idx*4+2] + -74*inputBgra[idx*4+1] + 112*inputBgra[idx*4];
      yuv16.z = 112*inputBgra[idx*4+2] + -94*inputBgra[idx*4+1] + -18*inputBgra[idx*4];

      yuv8.x = (yuv16.x>>8)+16;
      yuv8.y = (yuv16.y>>8)+128;
      yuv8.z = (yuv16.z>>8)+128;

      *(reinterpret_cast<char3*>(&outputYuv[idx*3])) = yuv8;
    }
    idx += stride;
  }
}

点个在看 paper不断！

浏览 26
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报
评论
图片
表情
推荐
jetson中使用cuda
羽林君
0
cuda在ubuntu的安装使用分享
羽林君
0
Polytree 的随笔
喔家ArchiSelf
0
OpenCV使用CUDA处理图像的教程与实战
小白学视觉
0
使用Stream API优化代码
Stephen
0
Java 8 Stream 之 collect() 的奇技淫巧
源码共读
0
Shiro 之使用
JAVA乐园
0
CUDA Samples为 CUDA 开发者提供的程序用例
CUDA®是NVIDIA专为图形处理单元(GPU)上的通用计算开发的并行计算平台和编程模型。借助CUDA，开发者能够利用GPU的强大性能显著加速计算应用。cuda-samples 是为CUDA开发者提
CUDA Samples为 CUDA 开发者提供的程序用例
0
走进Golang之Context的使用
Go语言精选
0
NDK 开发之 Bitmap 的使用
字节流动
0
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报