CUDA中的常量内存__constant__

2/10/2017来源:ASP.NET技巧人气:273

GPU包含数百个数学计算单元,具有强大的处理运算能力,可以强大到计算速率高于输入数据的速率,即充分利用带宽,满负荷向GPU传输数据还不够它计算的。CUDA C除全局内存和共享内存外,还支持常量内存,常量内存用于保存在核函数执行期间不会发生变化的数据,使用常量内存在一些情况下,能有效减少内存带宽,降低GPU运算单元的空闲等待。

使用常量内存提升性能

使用常量内存可以提升运算性能的原因如下:

对常量内存的单次读操作可以广播到其他的“邻近(nearby)”线程,这将节约15次读取操作;高速缓存。常量内存的数据将缓存起来,因此对于相同地址的连续操作将不会产生额外的内存通信量; 在CUDA架构中,线程束是指一个包含32个线程的集合,这个线程集合被“编织在一起”并且以“步调一致(Lockstep)”的形式执行。 当处理常量内存时,NVIDIA硬件将把单次内存读取操作广播到每个半线程束(Half-Warp)。在半线程束中包含16个线程,即线程束中线程数量的一半。如果在半线程束中的每个线程从常量内存的相同地址上读取数据,那么GPU只会产生一次读取请求并在随后将数据广播到每个线程。如果从常量内存中读取大量数据,那么这种方式产生的内存流量只是使用全局内存时的1/16。

常量内存的声明

为普通变量分配内存时是先声明一个指针,然后通过cudaMalloc()来为指针分配GPU内存。而当我们将其改为常量内存时,则要将这个声明修改为在常量内存中静态地分配空间。我们不再需要对变量指针调用cudaMalloc()或者cudaFree(),而是在编译时为这个变量(如一个数组)提交固定的大小。首先用“___constant_”声明一个常量内存变量,然后使用cudaMemcpyToSymbol(而不是cudaMemcpy)把数据从主机拷贝到设备GPU中。

常量内存使用示例

以下程序用CUDA+OpenCv实现一个简单场景的光线跟踪,光线跟踪是从三维场景生成二维图像的一种方式。主要思想为:在场景中选择一个位置放上一台假想的相机,该相机包含一个光传感器来生成图像,需要判断那些光将接触到这个传感器。图像中每个像素与命中传感器的光线有相同的颜色和强度。传感器中命中的光线可能来自场景中的任意位置,想象从该像素发出一道射线进入场景中,跟踪该光线穿过场景,直到光线命中某个物体。代码实现:
#include "cuda_runtime.h"
#include <highgui/highgui.hpp>
#include <time.h>

using namespace cv;

#define INF 2e10f  
#define rnd(x) (x*rand()/RAND_MAX)  
#define SPHERES 100 //球体数量
#define DIM 1024    //图像尺寸

struct Sphere
{
	float r, g, b;
	float radius;
	float x, y, z;

	__device__ float hit(float ox, float oy, float *n)
	{
		float dx = ox - x;
		float dy = oy - y;

		if (dx*dx + dy*dy < radius*radius)
		{
			float dz = sqrt(radius*radius - dx*dx - dy*dy);
			*n = dz / sqrt(radius*radius);
			return dz + z;
		}

		return -INF;
	}
};

// Sphere *s;
__constant__ Sphere s[SPHERES];

/************************************************************************/
//__global__ void rayTracing(unsigned char* ptr, Sphere* s)  
__global__ void rayTracing(unsigned char* ptr)
{
	int x = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
	int y = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
	int offset = x + y  * blockDim.x * gridDim.x;
	float ox = (x - DIM / 2);
	float oy = (y - DIM / 2);

	float r = 0, g = 0, b = 0;
	float maxz = -INF;
	for (int i = 0; i < SPHERES; i++)
	{
		float n;
		float t = s[i].hit(ox, oy, &n);
		if (t > maxz)
		{
			float fscale = n;
			r = s[i].r * fscale;
			g = s[i].g * fscale;
			b = s[i].b * fscale;
			maxz = t;
		}
	}

	ptr[offset * 3 + 2] = (int)(r * 255);
	ptr[offset * 3 + 1] = (int)(g * 255);
	ptr[offset * 3 + 0] = (int)(b * 255);
}
/************************************************************************/


int main(int argc, char* argv[])
{
	cudaEvent_t start, stop;
	cudaEventCreate(&start);
	cudaEventCreate(&stop);
	cudaEventRecord(start, 0);

	Mat bitmap = Mat(Size(DIM, DIM), CV_8UC3, Scalar::all(0));
	unsigned char *devBitmap;
	(cudaMalloc((void**)&devBitmap, 3 * bitmap.rows*bitmap.cols));
	//  cudaMalloc((void**)&s, sizeof(Sphere)*SPHERES);  

	Sphere *temps = (Sphere*)malloc(sizeof(Sphere)*SPHERES);

	srand(time(0));  //随机数种子

	for (int i = 0; i < SPHERES; i++)
	{
		temps[i].r = rnd(1.0f);
		temps[i].g = rnd(1.0f);
		temps[i].b = rnd(1.0f);
		temps[i].x = rnd(1000.0f) - 500;
		temps[i].y = rnd(1000.0f) - 500;
		temps[i].z = rnd(1000.0f) - 500;
		temps[i].radius = rnd(100.0f) + 20;
	}

	//  cudaMemcpy(s, temps, sizeof(Sphere)*SPHERES, cudaMemcpyHostToDevice);  
	cudaMemcpyToSymbol(s, temps, sizeof(Sphere)*SPHERES);
	free(temps);

	dim3 grids(DIM / 16, DIM / 16);
	dim3 threads(16, 16);
	//  rayTracing<<<grids, threads>>>(devBitmap, s);  
	rayTracing << <grids, threads >> > (devBitmap);

	cudaMemcpy(bitmap.data, devBitmap, 3 * bitmap.rows*bitmap.cols, cudaMemcpyDeviceToHost);

	cudaEventRecord(stop, 0);
	cudaEventSynchronize(stop);

	float elapsedTime;
	cudaEventElapsedTime(&elapsedTime, start, stop);

	PRintf("Processing time: %3.1f ms\n", elapsedTime);

	imshow("CUDA常量内存使用示例", bitmap);
	waitKey();
	cudaFree(devBitmap);
	//  cudaFree(s);  
	return 0;
}




程序里生成球体的大小和位置是随机的,为了产生随机数,加入了随机数种子srand()。运行效果: