【数据并行与任务并行】：深入GPGPU编程模型的精髓


参考资源链接：[GPGPU编程模型与架构解析：CUDA、OpenCL及应用](https://wenku.csdn.net/doc/5pe6wpvw55?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. 数据并行与任务并行的基本概念

## 1.1 数据并行基础
数据并行指的是将数据集分割成多个子集，然后在多个处理单元上同时执行相同的操作。这种方式特别适合于可扩展性强的计算任务，例如大规模矩阵运算、图像渲染或数据挖掘。理解数据并行对于优化现代多核处理器和图形处理器（GPU）的性能至关重要。

## 1.2 任务并行基础
任务并行是将不同的计算任务分配给多个处理器同时执行，每个处理器执行不同的操作。这种并行模式允许我们处理具有复杂依赖关系的任务，或者那些相互独立的任务，可以显著减少程序的总执行时间。在实现任务并行时，合理地设计任务的划分和同步机制是关键。

## 1.3 数据并行与任务并行的比较
虽然数据并行和任务并行都可以用来提升程序的性能，但它们在实现方式和适用场景上存在差异。数据并行强调的是“数据”级别的并行，适合于批量处理相同计算任务的场景。而任务并行更多关注的是“任务”级别的并行，适用于处理相互独立或有不同计算路径的任务。理解并合理运用这两种并行方式，是高效并行编程的基础。

# 2. GPGPU编程模型详解

## 2.1 GPGPU的架构和工作原理

### 2.1.1 GPU架构的组成

GPU，即图形处理器，最初被设计用来加速计算机图形渲染，其架构优化了图形操作的并行计算能力。现代的GPU架构由多个关键组件构成，包括：

- Streaming Multiprocessors (SMs)：负责执行并行任务的处理单元，能够同时处理多个线程。
- CUDA Cores：每个SM包含多个CUDA核心，每个核心都能执行简单的算术逻辑运算。
- Shared Memory：位于每个SM内部，用来在同一个线程块中的线程间进行数据共享。
- Global Memory：大容量的内存空间，可供所有SM访问，但访问延迟高。
- Constant Memory：专门用于存储不变数据，对于所有线程可见，访问速度较快。
- Texture Memory：用于优化2D数据访问的内存，具有缓存特性。

为了更好地理解GPU的架构，下面展示了一个简化的GPU内存层次结构图：

graph LR
    A[GPU Core] -->|访问| B[Shared Memory]
    A -->|访问| C[Global Memory]
    A -->|访问| D[Constant Memory]
    A -->|访问| E[Texture Memory]

### 2.1.2 GPU与CPU的协同工作模式

在GPGPU编程模型中，GPU与CPU的协同工作模式是实现数据和任务并行的关键。CPU（Central Processing Unit）擅长处理复杂逻辑和串行任务，而GPU则负责数据密集型的并行计算。

在协同工作模式中，CPU首先负责初始化任务并调用GPU执行并行计算。CPU将数据和执行指令传递给GPU，GPU进行处理后，将结果返回给CPU。该过程可以概括为以下步骤：

1. **数据传输**：CPU将数据从系统内存复制到GPU的全局内存中。
2. **内核函数调用**：CPU通过API（如CUDA中的`cudaMalloc`, `cudaMemcpy`, `cudaLaunchKernel`）将任务指令发送到GPU执行。
3. **执行并行操作**：GPU并行处理数据，并将结果存储在全局内存中。
4. **数据回传**：处理完成后，GPU将结果数据传回CPU。
5. **结果处理**：CPU接收结果并进行后续的串行处理或输出。

## 2.2 数据并行的实现机制

### 2.2.1 核函数（Kernel）的定义和执行

在GPGPU编程中，核函数（Kernel）是指在GPU上并行执行的函数。核函数由CPU启动，并在GPU上由成千上万的线程并行执行。

定义一个核函数非常简单，只需在函数定义前加上`__global__`关键字。例如：

__global__ void add(int *a, int *b, int *c, int N) {
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (tid < N) {
        c[tid] = a[tid] + b[tid];
    }
}

在上述核函数中，`add`操作被分布在所有线程上执行，`threadIdx`、`blockIdx`和`blockDim`这些内置变量用于确定当前线程的索引。

### 2.2.2 内存管理与数据传输

在CUDA编程模型中，内存管理是高效利用GPU资源的关键。GPU提供了多种内存类型，例如全局内存、共享内存和常量内存。正确地使用这些内存类型，可以显著提升程序的性能。

全局内存是GPU中最大的内存区域，所有线程都可以访问。但由于其全局访问性质，访问速度通常较慢。共享内存则是位于每个SM中的小型高速内存区域，可供同一个线程块的所有线程访问，因此使用共享内存可以极大地减少内存访问延迟。

数据传输是GPU计算中不可或缺的步骤。在执行任何核函数之前，CPU需要将数据从系统内存传输到GPU的内存中。CUDA提供了一套API用于实现这一过程：

cudaMalloc((void**)&d_a, size);
cudaMemcpy(d_a, h_a, size, cudaMemcpyHostToDevice);

上述代码演示了如何为GPU内存分配空间并复制数据。`cudaMalloc`负责分配内存，`cudaMemcpy`负责数据传输。

## 2.3 任务并行的实现机制

### 2.3.1 流（Stream）和事件（Event）的概念

在GPGPU编程中，流和事件是实现任务并行的两个重要概念。流是一种指定操作执行顺序的机制，允许开发者组织任务以并行或顺序的方式执行。事件则用于控制流之间的同步点。

流允许核函数在GPU上并发执行。每个核函数调用可以指定一个流参数，这样就可以在同一个GPU上同时处理多个任务。例如：

cudaStream_t stream1, stream2;
cudaStreamCreate(&stream1);
cudaStreamCreate(&stream2);

add<<<numBlocks, blockSize, 0, stream1>>>(a_d, b_d, c_d, N);
add<<<numBlocks, blockSize, 0, stream2>>>(d_d, e_d, f_d, N);

cudaStreamDestroy(stream1);
cudaStreamDestroy(stream2);

在上述代码中，两个`add`操作在不同的流中并发执行。

### 2.3.2 异步操作与任务调度

异步操作是任务并行中的另一个重要概念。GPU能够执行异步操作，意味着CPU可以继续执行后续任务，而不需要等待GPU完成当前任务。这大大提高了整个系统的效率。

异步操作主要通过流来实现。在CUDA中，可以使用`cudaMemcpyAsync`函数来实现异步内存复制，使用`cudaLaunchKernel`函数来异步启动核函数。

任务调度指的是在GPU资源有限的情况下，合理地安排任务执行顺序，以充分利用GPU的计算资源。例如，可以使用事件来确保某些任务在其他任务完成后才开始执行。

cudaEvent_t event1, event2;
cudaEventCreate(&event1);
cudaEventCreate(&event2);

cudaEventRecord(event1, stream1);
cudaStreamWaitEvent(stream2, event1, 0); // stream2等待stream1中的event1事件完成
cudaEventRecord(event2, stream2);

cudaStreamDestroy(stream1);
cudaStreamDestroy(stream2);
cudaEventDestroy(event1);
cudaEventDestroy(event2);

通过上述代码，我们可以让`stream2`中的任务在`stream1`中的任务完成后才开始执行。