多线程我们应该都不陌生，在操作系统中，进程是资源分配的基本单元，而线程是CPU时间调度的基本单元（这里假设只有1个CPU）。
将线程的概念引申到CUDA程序设计中，我们可以认为线程就是执行CUDA程序的最小单元，前面我们建立的工程代码中，有个核函数概念不知各位童鞋还记得没有，在GPU上每个线程都会运行一次该核函数。
但GPU上的线程调度方式与CPU有很大不同。CPU上会有优先级分配，从高到低，同样优先级的可以采用时间片轮转法实现线程调度。GPU上线程没有优先级概念，所有线程机会均等，线程状态只有等待资源和执行两种状态，如果资源未就绪，那么就等待；一旦就绪，立即执行。当GPU资源很充裕时，所有线程都是并发执行的，这样加速效果很接近理论加速比；而GPU资源少于总线程个数时，有一部分线程就会等待前面执行的线程释放资源，从而变为串行化执行。
代码还是用上一节的吧，改动很少，再贴一遍：
#include "cuda_runtime.h" //CUDA运行时API
#include "device_launch_parameters.h"
#include <stdio.h>
cudaError_t addWithCuda(int *c, const int *a, const int *b, size_t size);
__global__ void addKernel(int *c, const int *a, const int *b)
{
int i = threadIdx.x;
c[i] = a[i] + b[i];
}
int main()
{
const int arraySize = 5;
const int a[arraySize] = { 1, 2, 3, 4, 5 };
const int b[arraySize] = { 10, 20, 30, 40, 50 };
int c[arraySize] = { 0 };
// Add vectors in parallel.
cudaError_t cudaStatus;
int num = 0;
cudaDeviceProp prop;
cudaStatus = cudaGetDeviceCount(&num);
for(int i = 0;i<num;i++)
{
cudaGetDeviceProperties(&prop,i);
}
cudaStatus = addWithCuda(c, a, b, arraySize);
if (cudaStatus != cudaSuccess)
{
fprintf(stderr, "addWithCuda failed!");
return 1;
}
printf("{1,2,3,4,5} + {10,20,30,40,50} = {%d,%d,%d,%d,%d}\n",c[0],c[1],c[2],c[3],c[4]);
// cudaThreadExit must be called before exiting in order for profiling and
// tracing tools such as Nsight and Visual Profiler to show complete traces.
cudaStatus = cudaThreadExit();
if (cudaStatus != cudaSuccess)
{
fprintf(stderr, "cudaThreadExit failed!");
return 1;
}
return 0;
}
// 重点理解这个函数
cudaError_t addWithCuda(int *c, const int *a, const int *b, size_t size)
{
int *dev_a = 0; //GPU设备端数据指针
int *dev_b = 0;
int *dev_c = 0;
cudaError_t cudaStatus; //状态指示
// Choose which GPU to run on, change this on a multi-GPU system.
cudaStatus = cudaSetDevice(0); //选择运行平台
if (cudaStatus != cudaSuccess)
{
fprintf(stderr, "cudaSetDevice failed! Do you have a CUDA-capable GPU installed?");
goto Error;
}
// 分配GPU设备端内存
cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_c, size * sizeof(int));
if (cudaStatus != cudaSuccess)
{
fprintf(stderr, "cudaMalloc failed!");
goto Error;
}
cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_a, size * sizeof(int));
if (cudaStatus != cudaSuccess)
{
fprintf(stderr, "cudaMalloc failed!");
goto Error;
}
cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_b, size * sizeof(int));
if (cudaStatus != cudaSuccess)
{
fprintf(stderr, "cudaMalloc failed!");
goto Error;
}
// 拷贝数据到GPU
cudaStatus = cudaMemcpy(dev_a, a, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
if (cudaStatus != cudaSuccess)
{
fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!");
goto Error;
}
cudaStatus = cudaMemcpy(dev_b, b, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
if (cudaStatus != cudaSuccess)
{
fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!");
goto Error;
}
// 运行核函数
addKernel<<<1, size>>>(dev_c, dev_a, dev_b);
// cudaThreadSynchronize waits for the kernel to finish, and returns
// any errors encountered during the launch.
cudaStatus = cudaThreadSynchronize(); //同步线程
if (cudaStatus != cudaSuccess)
{
fprintf(stderr, "cudaThreadSynchronize returned error code %d after launching addKernel!\n", cudaStatus);
goto Error;
}
// Copy output vector from GPU buffer to host memory.
cudaStatus = cudaMemcpy(c, dev_c, size * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost); //拷贝结果回主机
if (cudaStatus != cudaSuccess)
{
fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!");
goto Error;
}
Error:
cudaFree(dev_c); //释放GPU设备端内存
cudaFree(dev_a);
cudaFree(dev_b);
return cudaStatus;
}
红色部分即启动核函数的调用过程，这里看到调用方式和C不太一样。<<<>>>表示运行时配置符号，里面1表示只分配一个线程组（又称线程块、Block），size表示每个线程组有size个线程（Thread）。本程序中size根据前面传递参数个数应该为5，所以运行的时候，核函数在5个GPU线程单元上分别运行了一次，总共运行了5次。这5个线程是如何知道自己“身份”的？是靠threadIdx这个内置变量，它是个dim3类型变量，接受<<<>>>中第二个参数，它包含x,y,z 3维坐标，而我们传入的参数只有一维，所以只有x值是有效的。通过核函数中int i = threadIdx.x;这一句，每个线程可以获得自身的id号，从而找到自己的任务去执行。
下节我们介绍块并行。
