CUDA编程让GPU深度学习更高效

CUDA编程让GPU深度学习更高效

GPU（图形处理器）最初是为了加速图像渲染而设计，但其强大的并行运算能力使其在深度学习领域大放异彩。本文将深入探讨GPU在AI算法中的作用，从基础概念到具体实现，全面解析其在深度学习中的应用。

GPU在深度学习中的崛起

现如今，当我们提及深度学习时，人们自然而然地会联想到通过GPU来增强其性能。GPU（图形处理器，Graphical Processing Units）起初是为了加速图像（images）及2D、3D图形（graphics）的渲染而生。但凭借其强大的并行运算能力，GPU的应用范围迅速拓展，已扩展至深度学习（deep learning）等应用领域。

GPU在深度学习模型中的应用始于2000年代中后期，2012年AlexNet的横空出世更是将这种趋势推向高潮。AlexNet，这款由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton共同设计、研发的卷积神经网络，在2012年的ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)上一鸣惊人。这一胜利具有里程碑式的意义，它不仅证实了深度神经网络在图像分类领域（image classification）的卓越性能，同时也彰显了使用GPU训练大型模型的有效性。

在这一技术突破之后，GPU在深度学习模型中的应用愈发广泛，PyTorch和TensorFlow等框架应运而生。如今，我们只需在PyTorch中轻敲.to("cuda")，即可将数据传递给GPU，从而加速模型的训练。但在实践中，深度学习算法究竟是如何巧妙地利用GPU算力的呢？让我们一探究竟吧！

深度学习中的矩阵运算

深度学习的核心架构，如神经网络、CNNs、RNNs和transformer，其本质都围绕着矩阵加法（matrix addition）、矩阵乘法（matrix multiplication）以及对矩阵应用函数（applying a function a matrix）等基本数学操作展开。因此，优化这些核心运算，便是提升深度学习模型性能的关键所在。那么，让我们从最基础的场景说起。想象一下，你需要对两个向量执行相加操作C = A + B。

可以用C语言简单实现这一功能：

for (int i = 0; i < N; i++) {
    C[i] = A[i] + B[i];
}

不难发现，传统上，计算机需逐一访问向量中的各个元素（elements），在每次迭代中按顺序对每对元素进行加法运算。但有一点需要注意，各对元素间的加法操作互不影响，即任意一对元素的加法不依赖于其它任何一对。那么，若我们能同时执行这些数学运算，实现所有元素对（pairs of elements）的并行相加，效果会如何呢？

直接做法是借助CPU的多线程功能，并行执行所有数学运算。但在深度学习领域，我们需要处理的向量规模巨大，往往包含数百万个元素。通常情况下，普通CPU只能同时处理十几条线程。此时，GPU的优势便凸显出来！目前的主流GPU能够同时运行数百万个线程，极大地提高了处理大规模向量中数学运算的效率。

GPU vs. CPU comparison

虽然从单次运算（single operation）的处理速度来看，CPU或许略胜GPU一筹，但GPU的优势在于其卓越的并行处理能力。究其根源，这一情况源于两者设计初衷的差异。CPU的设计侧重于高效执行单一序列的操作（即线程（thread）），但一次仅能同时处理几十个；相比之下，GPU的设计目标是实现数百万个线程的并行运算，虽有所牺牲单个线程的运算速度，却在整体并行性能上实现了质的飞跃。

打个比方，你可以将CPU视作一辆炫酷的法拉利（Ferrari）跑车，而GPU则如同一辆宽敞的公交车。倘若你的任务仅仅是运送一位乘客，毫无疑问，法拉利（CPU）是最佳选择。然而，如若当前的运输需求是运送多位乘客，即使法拉利（CPU）单程速度占优，公交车（GPU）却能一次容纳全部乘客，其集体运输效率远超法拉利多次单独接送的效率。由此可见，CPU更适于处理连续性的单一任务，而GPU则在并行处理大量任务时展现出色的效能。

Image by the author with the assistance of AI (https://copilot.microsoft.com/images/create)

为了实现更出色的并行计算能力，GPU在设计上倾向于将更多晶体管资源（transistors）投入到数据处理中，而非数据缓存（data caching）和流控机制（flow contro），这与CPU的设计思路大相径庭。CPU为了优化单一线程的执行效率和复杂指令集的处理，特意划拨了大量的晶体管来加强这些方面的性能。下图生动地描绘了CPU与GPU在芯片资源分配上的显著差异。

Image by the author with inspiration from CUDA C++ Programming Guide (https://docs.nvidia.com/cuda/pdf/CUDA_C_Programming_Guide.pdf)

CPU配备了高性能内核（powerful cores）与更为精妙的缓存内存架构（cache memory architecture）（消耗了相当多的晶体管资源），这种设计方案能够极大地优化顺序任务的执行速度。而图形处理器（GPU）则着重于内核（cores）数量，以实现更高的并行处理能力。

现在已经介绍完这些基础知识，那么在实际应用中，我们应如何有效利用并行计算的优势呢？

CUDA编程入门

当我们着手构建深度学习模型时，很可能会倾向于采用诸如PyTorch或TensorFlow这类广受欢迎的Python开发库。尽管如此，一个不争的事实是，这些库的核心代码都是C/C++代码。另外，正如我们先前所提及的，利用GPU加快数据的处理速度往往是一种主流优化方案。此时，CUDA的重要作用便凸显出来！

CUDA是统一计算设备架构（Compute Unified Device Architecture）的缩写，是英伟达（NVIDIA）为使GPU能够在通用计算领域大放光彩而精心打造的平台。与DirectX被游戏引擎用于图形运算（graphical computation）不同，CUDA使开发人员能够将英伟达（NVIDIA）的GPU计算能力集成到通用软件中，而不仅仅局限于图形渲染。

为了实现这一目标，CUDA推出了一款基于C/C++的简易接口（CUDA C/C++），帮助开发者调用GPU虚拟指令集（virtual intruction se）及执行特定操作（specific operations）（如在CPU与GPU间传输数据）。

在继续深入技术细节之前，我们有必要澄清几个CUDA编程的基础概念和专业术语：

• host：特指CPU及其配套内存；
• device：对应GPU及其专属内存；
• kernel：指代在设备（GPU）上运行的函数代码；

因此，在一份使用CUDA撰写的基本代码（basic code）中，程序主体在host (CPU)上执行，随后将数据传递给device (GPU)，并调用kernels (functions)在device (GPU)上并行运行。这些kernels由多条线程同时执行。运算完成后，结果再从device (GPU)回传至host (CPU)。

话说回来，让我们再次聚焦于两组向量相加这个具体问题：

借助CUDA C/C++，编程人员能够创建一种被称为kernels的C/C++函数；一旦这些kernels被调用，N个不同的CUDA线程会并行执行N次。

若想定义这类kernel，可运用__global__关键字作为声明限定符（declaration specifier），而若欲设定执行该kernel的具体CUDA线程数目，则需采用<<<...>>>来完成：

每个CUDA线程在执行kernel时，都会被赋予一个独一无二的线程ID，即threadIdx，它可以通过kernel中的预设变量获取。上述示例代码将两个长度（size）均为N的向量A和B相加，并将结果保存到向量C中。值得我们注意的是，相较于循环逐次处理成对加法的传统串行方式，CUDA的优势在于其能够并行利用N个线程，一次性完成全部加法运算。

不过，在运行上述这段代码前，我们还需对其进行一次修改。切记，kernel函数的运行环境是device (GPU)，这意味着所有相关数据均须驻留于device的内存之中。要达到这一要求，可以借助CUDA提供的以下内置函数：

直接将变量A、B和C传入kernel的做法并不适用于本情况，我们应当使用指针。在CUDA编程环境下，host数组（比如示例中的A、B和C）无法直接用于kernel启动（<<<…>>>）。鉴于CUDA kernels的工作空间为device的内存（device memory），故需向kernel提供device指针（device pointers）（d_A、d_B和d_C），以确保其能在device的内存上运行。

除此之外，我们还需通过调用cudaMalloc函数在device上划分内存空间，并运用cudaMemcpy实现host和device之间的数据传输。

至此，我们可在代码中实现向量A和B的初始化，并在程序结尾处清理CUDA内存（cuda memory）。

另外，调用kernel后，务必插入cudaDeviceSynchronize();这一行代码。该函数的作用在于协调host线程与device间的同步，确保host线程在继续执行前，device已完成所有先前提交的CUDA操作。

此外，CUDA的错误检测机制同样不可或缺，这种检测机制能协助我们及时发现并修正GPU上潜在的程序缺陷（bugs）。倘若忽略此环节，device线程（CPU）将持续运行，而CUDA相关的故障排查则将变得异常棘手，很难识别与CUDA相关的错误。

下面是这两种技术的具体实现方式：

要编译和运行CUDA代码，首先需要确保系统中已装有CUDA工具包（CUDA toolkit）。紧接着，使用nvcc——NVIDIA CUDA编译器完成相关代码编译工作。

然而，当前的代码尚存优化空间。在前述示例中，我们处理的向量规模仅为N = 1000，这一数值偏小，难以充分展示GPU强大的并行处理能力。特别是在深度学习场景下，我们时常要应对含有数以百万计参数的巨型向量。然而，倘若尝试将N的数值设为500000，并采用<<<1, 500000>>>的方式运行kernel，上述代码便会抛出错误。因此，为了完善代码，使之能顺利执行此类大规模运算，我们亟需掌握CUDA编程中的核心理念——线程层级结构（Thread hierarchy）。

线程层级结构（Thread hierarchy）

调用kernel函数时，采用的是<<<number_of_blocks, threads_per_block>>>这种格式（notation）。因此，在上述示例中，我们是以单个线程块的形式，启动了N个CUDA线程。然而，每个线程块所能容纳的线程数量都有限制，这是因为所有处于同一线程块内的线程，都被要求共存于同一流式多处理器核心（streaming multiprocessor core），并共同使用该核心的内存资源。

欲查询这一限制数量的具体数值，可通过以下代码实现：

就作者当前使用的GPU而言，其单一线程块最多能承载1024个线程。因此，为了有效处理示例中提及的巨型向量（massive vector），我们必须部署更多线程块，以实现更大规模的线程并发执行。同时，这些线程块被精心布局成网格状结构（grids），如下图所展示：

现在，我们可以通过以下途径获取线程ID：

于是，该代码脚本更新为：

性能对比分析

下表展示了在处理不同大小向量的加法运算时，CPU与GPU的计算性能对比情况。

显而易见，GPU的处理效能优势，唯有在处理大规模向量时方能得以凸显。此外，切勿忽视一件事，此处的时间对比仅仅考量了kernel/function的执行耗时，而未将host和device间数据传输所需的时间纳入考虑范围。尽管在大多数情况下，数据传输的时间开销微不足道，但就我们目前仅执行简易加法运算（simple addition operation）的情形而言，这部分时间消耗却显得相对可观。因此，我们应当铭记，GPU的计算性能，仅在面对那些既高度依赖计算能力又适合大规模并行处理的任务时，才能得以淋漓尽致地展现。

多维线程处理（Multidimensional threads）

现在，我们已经知道如何提升简单数组操作（simple array operation）的性能了。然而，在处理深度学习模型时，必须要处理矩阵和张量运算（matrix and tensor operations）。在前文的示例中，我们仅使用了内含N个线程的一维线程块（one-dimensional blocks）。然而，执行多维线程块（multidimensional thread blocks）（最高支持三维）同样也是完全可行的。因此，为了方便起见，当我们需要处理矩阵运算时，可运行一个由N x M个线程组成的线程块。还可以通过row = threadIdx.x来确定矩阵的行索引，而col = threadIdx.y则可用来获取列索引。此外，为了简化操作，还可以使用dim3变量类型定义number_of_blocks和threads_per_block。

下文的示例代码展示了如何实现两个矩阵的相加运算。

此外，我们还可以将此示例进一步拓展，实现对多个线程块的处理：

此外，我们也可以用同样的思路将这个示例扩展到三维运算（3-dimensional operations）操作的处理。

上文已经介绍了处理多维数据（multidimensional data）的方法，接下来，还有一个既重要又容易理解的概念值得我们学习：如何在kernel中调用functions。一般可以通过使用__device__声明限定符（declaration specifier）来实现。这种限定符定义了可由device（GPU）直接调用的函数（functions）。因此，这些函数仅能在__global__或其他__device__函数中被调用。下面这个示例展示了如何对一个向量进行sigmoid运算（这是深度学习模型中极其常见的一种运算方式）。

至此，我们已经掌握了CUDA编程的核心概念，现在可以着手构建CUDA kernels了。对于深度学习模型而言，其实质就是一系列涉及矩阵（matrix）与张量（tensor）的运算操作，包括但不限于求和（sum）、乘法（multiplication）、卷积（convolution）以及归一化（normalization）等。举个例子，一个基础的矩阵乘法算法，可以通过以下方式实现并行化：

我们可以注意到，在GPU版本的矩阵乘法算法中，循环次数明显减少，从而显著提升了运算处理速度。下面这张图表直观地展现了N x N矩阵乘法在CPU与GPU上的性能对比情况：

我们会发现，随着矩阵大小（matrix size）的增大，GPU在处理矩阵乘法运算时的性能提升幅度更大。

接下来，让我们聚焦于一个基础的神经网络模型，其核心运算通常表现为y = σ(Wx + b)，如下图所示：

上述运算主要涉及矩阵乘法（matrix multiplication）、矩阵加法（matrix addition）以及对数组施加函数变换（applying a function to an array）。如若你已掌握这些并行化处理技术，意味着你现在完全具备了从零构建、并在GPU上构建神经网络的能力！