关于机器学习:MindSporeCUDA编程五Event

Event 是 CUDA 中的事件，用于剖析、检测 CUDA 程序中的谬误。个别咱们会定义一个宏：#pragma once

include <stdio.h>

define CHECK(call) \

do \
{\

const cudaError_t error_code = call;              \
if (error_code != cudaSuccess)                    \
{                                                 \
    printf("CUDA Error:\n");                      \
    printf("File:       %s\n", __FILE__);     \
    printf("Line:       %d\n", __LINE__);     \
    printf("Error code: %d\n", error_code);   \
    printf("Error text: %s\n",                \
        cudaGetErrorString(error_code));          \
    exit(1);                                      \
}                                                 \

} while (0) 并在适当的地位应用这个宏来打印 CUDA 的谬误日志。#pragma once, 不要放在源代码文件里，这个个别只放在头文件里的。（避免头文件被引入屡次）Event 的调用有以下内容：

具体的程序如下：（1）申明 Event（这里以计算核函数运行工夫前后的 start Event 和 stop Event 为例）cudaEvent_t start, stop;（2）创立 EventCHECK(cudaEventCreate(&start));
CHECK(cudaEventCreate(&stop));（3）增加 Event（在适合的中央）cudaEventRecord(start);
cudaEventRecord(stop);（4）期待 Event 实现（a）非梗塞形式——能够用于一些不须要期待的解决 cudaEventQuery(start);（b）梗塞形式——能够用于执行核函数后期待核函数执行结束后的解决 cudaEventSynchronize(stop);（5）计算两个 Event 间隔时间 CHECK(cudaEventElapsedTime(&elapsed_time, start, stop));（6）销毁 EventCHECK(cudaEventDestroy(start));
CHECK(cudaEventDestroy(stop)); 以上次介绍的矩阵乘为例，残缺的代码如下：#pragma once

include <stdio.h>

define CHECK(call) \

do \
{\

const cudaError_t error_code = call;              \
if (error_code != cudaSuccess)                    \
{                                                 \
    printf("CUDA Error:\n");                      \
    printf("File:       %s\n", __FILE__);     \
    printf("Line:       %d\n", __LINE__);     \
    printf("Error code: %d\n", error_code);   \
    printf("Error text: %s\n",                \
        cudaGetErrorString(error_code));          \
    exit(1);                                      \
}                                                 \

} while (0)

include <stdio.h>

include <math.h>

include “error.cuh”

define BLOCK_SIZE 32

global void gpu_matrix_mult(int a,int b, int *c, int m, int n, int k)
{

int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y; 
int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
int sum = 0;
if(col < k && row < m) 
{for(int i = 0; i < n; i++) 
    {sum += a[row * n + i] * b[i * k + col];
    }
    c[row * k + col] = sum;
}

}

void cpu_matrix_mult(int h_a, int h_b, int *h_result, int m, int n, int k) {

for (int i = 0; i < m; ++i) 
{for (int j = 0; j < k; ++j) 
    {
        int tmp = 0.0;
        for (int h = 0; h < n; ++h) 
        {tmp += h_a[i * n + h] * h_b[h * k + j];
        }
        h_result[i * k + j] = tmp;
    }
}

}

int main(int argc, char const *argv[])
{

int m=100;
int n=100;
int k=100;

// 申明 Event
cudaEvent_t start, stop, stop2, stop3 , stop4 ;

// 创立 Event
CHECK(cudaEventCreate(&start));
CHECK(cudaEventCreate(&stop));
CHECK(cudaEventCreate(&stop2));

int *h_a, *h_b, *h_c, *h_cc;
CHECK(cudaMallocHost((void **) &h_a, sizeof(int)*m*n));
CHECK(cudaMallocHost((void **) &h_b, sizeof(int)*n*k));
CHECK(cudaMallocHost((void **) &h_c, sizeof(int)*m*k));
CHECK(cudaMallocHost((void **) &h_cc, sizeof(int)*m*k));

for (int i = 0; i < m; ++i) {for (int j = 0; j < n; ++j) {h_a[i * n + j] = rand() % 1024;}
}

for (int i = 0; i < n; ++i) {for (int j = 0; j < k; ++j) {h_b[i * k + j] = rand() % 1024;}
}

int *d_a, *d_b, *d_c;
CHECK(cudaMalloc((void **) &d_a, sizeof(int)*m*n));
CHECK(cudaMalloc((void **) &d_b, sizeof(int)*n*k));
CHECK(cudaMalloc((void **) &d_c, sizeof(int)*m*k));

// copy matrix A and B from host to device memory
CHECK(cudaMemcpy(d_a, h_a, sizeof(int)*m*n, cudaMemcpyHostToDevice));
CHECK(cudaMemcpy(d_b, h_b, sizeof(int)*n*k, cudaMemcpyHostToDevice));

unsigned int grid_rows = (m + BLOCK_SIZE - 1) / BLOCK_SIZE;
unsigned int grid_cols = (k + BLOCK_SIZE - 1) / BLOCK_SIZE;
dim3 dimGrid(grid_cols, grid_rows);
dim3 dimBlock(BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE);

// 开始 start Event
cudaEventRecord(start);
// 非阻塞模式
cudaEventQuery(start);

//gpu_matrix_mult<<<dimGrid, dimBlock>>>(d_a, d_b, d_c, m, n, k);   

gpu_matrix_mult_shared<<<dimGrid, dimBlock>>>(d_a, d_b, d_c, m, n, k);  

// 开始 stop Event
cudaEventRecord(stop);
// 因为要期待核函数执行结束，所以抉择阻塞模式
cudaEventSynchronize(stop);

// 计算工夫 stop-start
float elapsed_time;
CHECK(cudaEventElapsedTime(&elapsed_time, start, stop));
printf("start-》stop：Time = %g ms.\n", elapsed_time);


cudaMemcpy(h_c, d_c, (sizeof(int)*m*k), cudaMemcpyDeviceToHost);
//cudaThreadSynchronize();

// 开始 stop2 Event
CHECK(cudaEventRecord(stop2));
// 非阻塞模式
//CHECK(cudaEventSynchronize(stop2));
cudaEventQuery(stop2);

// 计算工夫 stop-stop2
float elapsed_time2;
cudaEventElapsedTime(&elapsed_time2, stop, stop2);
printf("stop-》stop2：Time = %g ms.\n", elapsed_time2);

// 销毁 Event
CHECK(cudaEventDestroy(start));
CHECK(cudaEventDestroy(stop));
CHECK(cudaEventDestroy(stop2));

//CPU 函数计算
cpu_matrix_mult(h_a, h_b, h_cc, m, n, k);

int ok = 1;
for (int i = 0; i < m; ++i)
{for (int j = 0; j < k; ++j)
    {if(fabs(h_cc[i*k + j] - h_c[i*k + j])>(1.0e-10))
        {ok = 0;}
    }
}

if(ok)
{printf("Pass!!!\n");
}
else
{printf("Error!!!\n");
}

// free memory
cudaFree(d_a);
cudaFree(d_b);
cudaFree(d_c);
cudaFreeHost(h_a);
cudaFreeHost(h_b);
cudaFreeHost(h_c);
return 0;

} 在 Quardo P1000 的 GPU 上执行：

这里以矩阵乘为例，打印了调用矩阵乘核函数的工夫，以及前面 cudaMemcpy 的工夫。咱们强行将 CHECK(cudaMemcpy(d_b, h_b, sizeof(int)nk, cudaMemcpyHostToDevice)); 改为 CHECK(cudaMemcpy(d_b, h_b, sizeof(int)nk*2, cudaMemcpyHostToDevice));  成心让其出界。再从新编译，运行，看看成果：

零碎会通知你 这行有错：

这样就能够跟踪出 CUDA 调用中的谬误。这里须要总结一下张小白在调试 CHECK 过程中发现的几个问题：（1）如果没有 CHECK(cudaEventCreate()) 就间接调用 cudaEventRecord() 或者执行前面的 Event 函数，会导致打印不了信息。张小白过后对于 stop2 这个 event 就犯了这个错，导致 stop->stop2 的工夫怎么都打不进去。（2）对于 cudaEventQuery() 是不能加 CHECK 的，如果加了反而会报错：在下面的环境中，如果您这样写：CHECK(cudaEventQuery(stop2)); 编译执行就会呈现以下谬误：

cudaEventQuery 的 cudaErrorNotReady 代表了事件还没产生（还没有被记录），不代表谬误。