CUDA ---- Dynamic Parallelism

Dynamic Parallelism

到目前为止，所有kernel都是在host端调用，GPU的工作完全在CPU的控制下。CUDA Dynamic Parallelism允许GPU kernel在device端创建调用。Dynamic Parallelism使递归更容易实现和理解，由于启动的配置可以由device上的thread在运行时决定，这也减少了host和device之间传递数据和执行控制。我们接下来会分析理解使用Dynamic Parallelism。

Nested Execution

在host调用kernel和在device调用kernel的语法完全一样。kernel的执行则被分为两种类型：parent和child。一个parent thread，parent block或者parent grid可以启动一个新的grid，即child grid。child grid必须在parent 之前完成，也就是说，parent必须等待所有child完成。

当parent启动一个child grid时，在parent显式调用synchronize之前，child不保证会开始执行。parent和child共享同一个global和constant memory，但是有不同的shared 和local memory。不难理解的是，只有两个时刻可以保证child和parent见到的global memory完全一致：child刚开始和child完成。所有parent对global memory的操作对child都是可见的，而child对global memory的操作只有在parent进行synchronize操作后对parent才是可见的。

Nested Hello World on the GPU

为了更清晰的讲解Dynamic Parallelism，我们改编最开始写的hello world程序。下图显示了使用Dynamic Parallelism的执行过程，host调用parent grid（每个block八个thread）。thread 0调用一个child grid（每个block四个thread），thread 0 的第一个thread又调用一个child grid（每个block两个thread），依次类推。

下面是具体的代码，每个thread会先打印出Hello World；然后，每个thread再检查自己是否该停止。

__global__ void nestedHelloWorld(int const iSize,int iDepth) {

    int tid = threadIdx.x；

    printf("Recursion=%d: Hello World from thread %d block %d\n",iDepth,tid,blockIdx.x);

    // condition to stop recursive execution

    if (iSize == ) return;

    // reduce block size to half

    int nthreads = iSize>>;

    // thread 0 launches child grid recursively

    if(tid ==  && nthreads > ) {

        nestedHelloWorld<<<, nthreads>>>(nthreads,++iDepth);

        printf("-------> nested execution depth: %d\n",iDepth);

    }

}                        

编译：

$ nvcc -arch=sm_35 -rdc=true nestedHelloWorld.cu -o nestedHelloWorld -lcudadevrt

-lcudadevrt是用来连接runtime库的，跟gcc连接库一样。-rdc=true使device代码可重入，这是DynamicParallelism所必须的，至于原因则将是一个比较大的话题，以后探讨。

代码的输出为：

./nestedHelloWorld Execution Configuration: grid  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

-------> nested execution depth:

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

-------> nested execution depth:

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

-------> nested execution depth:

Recursion=: Hello World from thread  block 

这里的01234….输出顺序挺诡异的，太规整了，我们暂且认为CUDA对printf做过修改吧。还有就是，按照CPU递归程序的经验，这里的输出顺序就更怪了，当然，肯定不是编译器错误或者CUDA的bug，大家可以在调用kernel后边加上cudaDeviceSynchronize，就可以看到“正常”的顺序了，原因也就清楚了。

使用nvvp可以查看执行情况，空白说明parent在等待child执行结束：

$nvvp ./nesttedHelloWorld

接着，我们尝试使用两个block而不是一个：

$ ./nestedHelloWorld 

输出是：

./nestedHelloWorld 2Execution Configuration: grid  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

-------> nested execution depth:

-------> nested execution depth:

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

-------> nested execution depth:

-------> nested execution depth:

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block

-------> nested execution depth:

-------> nested execution depth:

Recursion=: Hello World from thread  block

Recursion=: Hello World from thread  block 

从上面结果来看，首先应该注意到，所有child的block的id都是0。下图是调用过程，parent有两个block了，但是所有child都只有一个blcok：

nestedHelloWorld<<<1, nthreads>>>(nthreads, ++iDepth);

注意：Dynamic Parallelism只有在CC3.5以上才被支持。通过Dynamic Parallelism调用的kernel不能执行于不同的device（物理上实际存在的）上。调用的最大深度是24，但实际情况是，kernel要受限于memory资源，其中包括为了同步parent和child而需要的额外的memory资源。

Nested Reduction

学过算法导论之类的算法书应该知道，因为递归比较消耗资源的，所以如果可以的话最好是展开，而这里要讲的恰恰相反，我们要实现递归，这部分主要就是再次证明DynamicParallelism的好处，有了它就可以实现像C那样写递归代码了。

下面的代码就是一份实现，和之前一样，每个child的有一个block，block中第一个thread调用kernel，不同的是，parent的grid有很多的block。第一步还是讲global memory的地址g_idata转化为每个block本地地址。然后，if判断是否该退出，退出的话，就将结果拷贝回global memory。如果不该退出，就进行本地reduction，一般的线程执行in-place（就地）reduction，然后，同步block来保证所有部分和的计算。thread0再次产生一个只有一个block和当前一半数量thread的child grid。

__global__ void gpuRecursiveReduce (int *g_idata, int *g_odata,

unsigned int isize) {

// set thread ID

unsigned int tid = threadIdx.x;

// convert global data pointer to the local pointer of this block

int *idata = g_idata + blockIdx.x*blockDim.x;

int *odata = &g_odata[blockIdx.x];

// stop condition

if (isize ==  && tid == ) {

g_odata[blockIdx.x] = idata[]+idata[];

return;

}

// nested invocation

int istride = isize>>;

if(istride >  && tid < istride) {

// in place reduction

idata[tid] += idata[tid + istride];

}

// sync at block level

__syncthreads();

// nested invocation to generate child grids

if(tid==) {

gpuRecursiveReduce <<<, istride>>>(idata,odata,istride);

// sync all child grids launched in this block

cudaDeviceSynchronize();

}

// sync at block level again

__syncthreads();

}

编译运行，下面结果是运行在Kepler K40上面：

$ nvcc -arch=sm_35 -rdc=true nestedReduce.cu -o nestedReduce -lcudadevrt

./nestedReduce starting reduction at device : Tesla K40c

array  grid  block

cpu reduce elapsed 0.000689 sec cpu_sum:

gpu Neighbored elapsed 0.000532 sec gpu_sum: <<<grid  block >>>

gpu nested elapsed 0.172036 sec gpu_sum: <<<grid  block >>>

相较于neighbored，nested的结果是非常差的。

从上面结果看，2048个block被初始化了。每个block执行了8个recursion，16384个child block被创建，__syncthreads也被调用了16384次。这都是导致效率很低的原因。

当一个child grid被调用后，他看到的memory是和parent完全一样的，因为child只需要parent的一部分数据，block在每个child grid的启动前的同步操作是不必要的，修改后：

__global__ void gpuRecursiveReduceNosync (int *g_idata, int *g_odata,unsigned int isize) {

// set thread ID

unsigned int tid = threadIdx.x;

// convert global data pointer to the local pointer of this block

int *idata = g_idata + blockIdx.x * blockDim.x;

int *odata = &g_odata[blockIdx.x];

// stop condition

if (isize ==  && tid == ) {

g_odata[blockIdx.x] = idata[] + idata[];

return;

}

// nested invoke

int istride = isize>>;

if(istride >  && tid < istride) {

idata[tid] += idata[tid + istride];

if(tid==) {

gpuRecursiveReduceNosync<<<, istride>>>(idata,odata,istride);

}

}

}

运行输出，时间减少到原来的三分之一：

./nestedReduceNoSync starting reduction at device : Tesla K40c

array  grid  block

cpu reduce elapsed 0.000689 sec cpu_sum:

gpu Neighbored elapsed 0.000532 sec gpu_sum: <<<grid  block >>>

gpu nested elapsed 0.172036 sec gpu_sum: <<<grid  block >>>

gpu nestedNosyn elapsed 0.059125 sec gpu_sum: <<<grid  block >>>

不过，性能还是比neighbour-paired要慢。接下来在做点改动，主要想法如下图所示，kernel的调用增加了一个参数iDim，这是因为每次递归调用，child block的大小就减半，parent 的blockDim必须传递给child grid，从而使每个thread都能计算正确的global memory偏移地址。注意，所有空闲的thread都被移除了。相较于之前的实现，每次都会有一半的thread空闲下来而被移除，也就释放了一半的计算资源。

__global__ void gpuRecursiveReduce2(int *g_idata, int *g_odata, int iStride,int const iDim) {

// convert global data pointer to the local pointer of this block

int *idata = g_idata + blockIdx.x*iDim;

// stop condition

if (iStride ==  && threadIdx.x == ) {

g_odata[blockIdx.x] = idata[]+idata[];

return;

}

// in place reduction

idata[threadIdx.x] += idata[threadIdx.x + iStride];

// nested invocation to generate child grids

if(threadIdx.x ==  && blockIdx.x == ) {

gpuRecursiveReduce2 <<<gridDim.x,iStride/>>>(

g_idata,g_odata,iStride/,iDim);

}

}

编译运行：

./nestedReduce2 starting reduction at device : Tesla K40c

array  grid  block

cpu reduce elapsed 0.000689 sec cpu_sum:

gpu Neighbored elapsed 0.000532 sec gpu_sum: <<<grid  block >>>

gpu nested elapsed 0.172036 sec gpu_sum: <<<grid  block >>>

gpu nestedNosyn elapsed 0.059125 sec gpu_sum: <<<grid  block >>>

gpu nested2 elapsed 0.000797 sec gpu_sum: <<<grid  block >>>

从这个结果看，数据又好看了不少，可以猜测，大约是由于调用了较少的child grid，我们可以用nvprof来验证下：

$ nvprof ./nestedReduce2

部分输出结果如下，第二列上显示了dievice kernel 的调用次数，第一个和第二个创建了16384个child grid。gpuRecursiveReduce2八层nested Parallelism只创建了8个child。

Calls (host) Calls (device) Avg Min Max Name

  .48us .3360us .34ms gpuRecursiveReduce

  .140us .2080us .906ms gpuRecursiveReduceNosync

  .195us .048us .74us gpuRecursiveReduce2

  .67us .67us .67us reduceNeighbored

对于一个给定的算法，我们可以有很多种实现方式，避免大量的nested 调用可以提升很多性能。同步对算法的正确性至关重要，但也是一个消耗比较大的操作，block内部的同步操作倒是可以去掉。因为在device上运行nested程序需要额外的资源，nested调用是有限的。