CUDA11的特性全面解析

一、CUDA11.1支持的顯卡

CUDA11.1支持的顯卡範圍相比前一版本有所擴展，新增支持了包括GeForce MX330，Quadro T1000以及Tesla V100等多個型號。GPU計算能力也得到了提升，例如Turing架構及其以上的顯卡支持的算力最高可以達到16.3 TFlops。

// CUDA11.1支持的顯卡查詢代碼示例
#include <cuda_runtime.h>
#include <stdio.h>

int main() {
    int deviceCount;
    cudaGetDeviceCount(&deviceCount);
    for (int i = 0; i < deviceCount; i++) {
        cudaDeviceProp deviceProp;
        cudaGetDeviceProperties(&deviceProp, i);
        printf("Device name: %s\n", deviceProp.name);
        printf("CUDA Compute Capability: %d.%d\n", deviceProp.major, deviceProp.minor);
        printf("\n");
    }
    return 0;
}

二、CUDA11.8對應的PyTorch

PyTorch是一個開源的機器學習框架，能夠方便地構建、訓練及部署深度學習模型。CUDA11.8是PyTorch官方支持的版本，具備一些新的特性，例如對新NVIDIA A100 Tensor Core GPU的支持，以及對移動設備的優化。對於需要在PyTorch上進行GPU加速的深度學習任務，更新到CUDA11.8可以帶來更好的體驗。

// CUDA11.8下使用PyTorch加速代碼示例
import torch

if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")
    x = torch.rand(1000000, device=device)

    # 簡單的矩陣相乘，CUDA11.8將會使用NVIDIA A100 Tensor Core GPU加速計算
    y = torch.rand(1000000, device=device)
    start = torch.cuda.Event(enable_timing=True)
    end = torch.cuda.Event(enable_timing=True)
    start.record()
    z = torch.mm(x, y)
    end.record()
    torch.cuda.synchronize()
    print(start.elapsed_time(end))

三、CUDA11.7對應的cuDNN

cuDNN是針對深度神經網路的加速庫，提供了高效的卷積、池化等操作實現。CUDA11.7是對應的版本，它帶來了一些新的功能和優化，例如針對純卷積神經網路的kernel優化，以及對具有assymmetric padding的演算法的支持等等。這些優化可以使得深度學習演算法在GPU上運行的更快。

// 使用cuDNN進行卷積運算代碼示例
#include <cuda_runtime.h>
#include <cudnn.h>
#include <stdio.h>

int main() {
    const int n = 128, c = 256, h = 224, w = 224;
    float *input_data, *conv_weight, *conv_bias;
    cudaMalloc(&input_data, sizeof(float) * n * c * h * w);
    cudaMalloc(&conv_weight, sizeof(float) * 64 * c * 3 * 3);
    cudaMalloc(&conv_bias, sizeof(float) * 64);

    cudnnHandle_t handle;
    cudnnCreate(&handle);

    cudnnTensorDescriptor_t inputDataDesc;
    cudnnCreateTensorDescriptor(&inputDataDesc);
    cudnnSetTensor4dDescriptor(inputDataDesc, CUDNN_TENSOR_NCHW, CUDNN_DATA_FLOAT, n, c, h, w);

    cudnnFilterDescriptor_t convFilterDesc;
    cudnnCreateFilterDescriptor(&convFilterDesc);
    cudnnSetFilter4dDescriptor(convFilterDesc, CUDNN_DATA_FLOAT, CUDNN_TENSOR_NCHW, 64, c, 3, 3);

    cudnnConvolutionDescriptor_t convDesc;
    cudnnCreateConvolutionDescriptor(&convDesc);
    cudnnSetConvolution2dDescriptor(convDesc, 1, 1, 1, 1, 2, 2, CUDNN_CONVOLUTION, CUDNN_DATA_FLOAT);

    cudnnTensorDescriptor_t outputDataDesc;
    cudnnCreateTensorDescriptor(&outputDataDesc);
    cudnnGetConvolution2dForwardOutputDim(convDesc, inputDataDesc, convFilterDesc, &n, &c, &h, &w);
    cudaMalloc(&output_data, sizeof(float) * n * c * h * w);
    cudnnSetTensor4dDescriptor(outputDataDesc, CUDNN_TENSOR_NCHW, CUDNN_DATA_FLOAT, n, c, h, w);

    const float alpha = 1.0f, beta = 0.0f;
    cudnnConvolutionForward(handle, &alpha, inputDataDesc, input_data, convFilterDesc, conv_weight, convDesc, CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_IMPLICIT_PRECOMP_GEMM, NULL, 0, &beta, outputDataDesc, output_data);

    cudaFree(input_data);
    cudaFree(conv_weight);
    cudaFree(conv_bias);

    cudnnDestroyTensorDescriptor(inputDataDesc);
    cudnnDestroyFilterDescriptor(convFilterDesc);
    cudnnDestroyConvolutionDescriptor(convDesc);
    cudnnDestroyTensorDescriptor(outputDataDesc);
    cudnnDestroy(handle);
    return 0;
}

四、CUDA11.6對應的cuBLAS

cuBLAS是一個針對BLAS（Basic Linear Algebra Subprogram）的高效加速庫，提供了一系列線性代數操作的實現，例如矩陣乘法、矩陣分解等等。CUDA11.6是對應的版本，它在性能與功能上都進行了優化和擴展，例如添加了更多的Matrix Batched Multiply實現，以及在RAY向量求解器方面的性能提升等等。這些更新可以進一步加速基於線性代數運算的科學計算任務。

// 使用cuBLAS進行矩陣乘法運算代碼示例
#include <cuda_runtime.h>
#include <cublas_v2.h>
#include <stdio.h>

int main() {
    cublasHandle_t handle;
    cublasCreate_v2(&handle);

    const int n = 1024;
    float *a, *b, *c;
    cudaMalloc(&a, sizeof(float) * n * n);
    cudaMalloc(&b, sizeof(float) * n * n);
    cudaMalloc(&c, sizeof(float) * n * n);

    float alpha = 1.0f, beta = 0.0f;
    cublasSgemm(handle, CUBLAS_OP_N, CUBLAS_OP_N, n, n, n, &alpha, a, n, b, n, &beta, c, n);

    cudaFree(a);
    cudaFree(b);
    cudaFree(c);
    cublasDestroy(handle);
    return 0;
}

五、CUDA11.4對應的PyTorch

與第二小節介紹的PyTorch版本不同，CUDA11.4的PyTorch版本在功能上並沒有做出很大的改動，主要是對之前版本的一些問題進行了修復和優化，例如在某些情況下需要將tensor轉換為numpy array時出現的崩潰等等。這些優化可以帶來更穩定的深度學習任務運行。

// CUDA11.4下PyTorch版本查詢代碼示例
import torch
print(torch.__version__)

六、CUDA11.7對應的PyTorch

CUDA11.7對應的PyTorch版本主要是加入了對NVIDIA的Ampere架構的支持，這是NVIDIA的最新GPU處理器架構，擁有更高的性能和效率。同時，也加入了一些對CUDA11.7的優化，例如CUDA Graph的支持等等。這些更新將進一步顯著提升深度學習任務的性能和速度。

// 使用PyTorch進行圖像分類的代碼示例
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")
else:
    device = torch.device("cpu")

# 定義transform
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

# 載入CIFAR10數據集
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=32,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

# 載入神經網路模型
net = torchvision.models.resnet18(pretrained=False)
net.to(device)

# 損失函數和優化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 訓練神經網路
for epoch in range(10):  # 訓練數據集10次

    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        # 獲取輸入
        inputs, labels = data
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)

        # 梯度清零
        optimizer.zero_grad()

        # 正向傳播，反向傳播，優化參數
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 顯示損失函數的變化
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:   # 每2000個batch輸出一次
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

七、CUDA核心

CUDA核心是CUDA技術的核心部分，它提供了一些與底層硬體相關的基本功能，例如內存管理、線程同步、指令流等等。CUDA11在CUDA核心方面相比之前版本進行了一些優化和擴展，例如引入了GPU-Assisted error checking、OpenACC Directives和支持FP16 inline PTX函數等等。這些更新可以幫助開發者更好地利用GPU的硬體能力。

// CUDA核心下程序並行運行的代碼示例
#include <cuda_runtime.h>
#include <stdio.h>

__global__ void add(int *a, int *b, int *c) {
    int i = threadIdx.x;
    c[i] = a[i] + b[i];
}

int main() {
    const int N = 1024;
    int a[N], b[N], c[N];
    int *dev_a, *dev_b, *dev_c;
    cudaMalloc((void**)&dev_a, N * sizeof(int));
    cudaMalloc((void**)&dev_b, N * sizeof(int));
    cudaMalloc((void**)&dev_c, N * sizeof(int));

    for (int i = 0; i < N; i++) {
        a[i] = i;
        b[i] = i * 2;
    }

    cudaMemcpy(dev_a, a, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(dev_b, b, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

    add <<>>(dev_a, dev_b, dev_c);

    cudaMemcpy(c, dev_c, N * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);

    for (int i = 0; i < N; i++) {
        printf("%d + %d = %d\n", a[i], b[i], c[i]);
    }

    cudaFree(dev_a);
    cudaFree(dev_b);
    cudaFree(dev_c);

    return 0;
}

八、CUDA編程

CUDA編程是指利用CUDA技術進行GPU加速的編程過程，它常見的應用場景包括圖像處理、深度學習、科學計算等等。CUDA11在CUDA編程方面進行了一些優化和擴展，例如在CUDA Graph方面加入了新的API，支持更多的內存複製策略、非同步kernel launch等等。這些優化可以進一步提高CUDA編程的效率。

原創文章，作者：VIEV，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/134223.html