Python modul PyCUDA: osnove rada s GPU-om
Podešenja za rad u laboratoriju
Emacs je potrebno naučiti da prepoznaje CUDA/OpenCL datoteke kao C. U datoteku .emacs
dodajte
(setq auto-mode-alist (cons '("\\.cu$" . c-mode) auto-mode-alist))
(setq auto-mode-alist (cons '("\\.cl$" . c-mode) auto-mode-alist))
Prva linija postavlja CUDA C/C++ datoteke s izvornim kodom da koriste Emacsov način rada s C-om, a druga radi to isto za datoteke s OpenCL izvornim kodom.
Hello world primjer
Hello world primjer izgradit ćemo u nekoliko koraka:
- uvoz
pycuda.autoinit
,pycuda.driver
inumpy
modula -
uvoz funkcije
SourceModule
iz modulapycuda.compiler
import pycuda.autoinit import pycuda.driver as drv import numpy as np from pycuda.compiler import SourceModule
-
definicija tzv. zrna (engl. kernel), funkcija koja se izvodi na uređaju, odnosno funkcije koja će se izvoditi na GPU-u (u C sintaksi) i dohvaćanje funkcije u Python
__global__
ivoid
su nužni da bi funkcija bila kernel- koristimo
printf
umjesto C++-ovogstd::cout
mod = SourceModule(""" #include <stdio.h> __global__ void hello() { printf ("Pozdrav s GPU-a!\\n"); } """) hello = mod.get_function("hello")
Note
Uočite dvostruki znak \
unutar funkcije hello()
koji je potreban obzirom da se kod unosi kao znakovni niz. U složenijim primjerima odvajat ćemo kod za CPU i kod za GPU i neće biti potrebe za dupliranjem tog znaka.
-
izvođenje koda na GPU-u (dokumentacija koja objašnjava pozivanje funkcija)
- prvo se navode argumenti kernela kojih ovdje nema
block
igrid
su stvari kojima se bavimo kasnije
hello(block=(1,1,1), grid=(1,1))
-
izvođenje koda na CPU-u
print("Pozdrav s CPU-a!")
Zadatak
- Unutar istog modula s izvornim kodom definirajte još jednu funkciju i nazovite je
my_hello()
koja pozdravlja na francuskom ("Salutations avec le GPU!"
). Dohvatite je u Pythonu i pozovite na isti način kaohello()
. - Unutar funkcije
my_hello()
inicijalizirajte dvije varijable,var1
tipaint
vrijednosti480
ivar2
tipafloat
vrijednosti2.075
. Proučite dio koji se odnosi na C unutar Wikipedijine stranice za printf i učinite da ispisuje iVrijednost varijable var1 je <vrijednost var1>, a vrijednost varijable var2 <vrijednost var2>.
- Varirajte brojeve u uređenoj trojci
block
i uređenom parugrid
za vašu funkciju, stavite primjerice 2 ili 3 umjesto 1 na nekim mjestima. Što uočavate?
Odvajanje CUDA C/C++ koda u posebnu datoteku
Baratanje sa kodom koji je znakovni niz često je dosta nezgrapno (neadekvatan je highlighting, nedostaje kompletiranje koda, itd.). Zbog toga želimo odvojiti CUDA C/C++ kod od Python koda PyCUDA aplikacije.
U prethodnom hello world primjeru cjelokupni kod je oblika
import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as drv
import numpy as np
from pycuda.compiler import SourceModule
mod = SourceModule("""
#include <stdio.h>
__global__ void hello()
{
printf ("Pozdrav s GPU-a!\\n");
}
""")
hello = mod.get_function("hello")
hello(block=(1,1,1), grid=(1,1))
print("Pozdrav s CPU-a!")
Kod možemo podijeliti u dvije datoteke, od kojih je prva naziva hello.cu
i sadržaja
#include <stdio.h>
__global__ void hello()
{
printf ("Pozdrav s GPU-a!\n");
}
Uočite kako sada nema potrebe za dodatnim znakom \
kod \n
, što dodatno povećava eleganciju ovog pristupa. Python kod sada na odgovarajućem mjestu učitava hello.cu
i on je oblika
import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as drv
import numpy as np
from pycuda.compiler import SourceModule
mod = SourceModule(open("hello.cu").read())
hello = mod.get_function("hello")
hello(block=(1,1,1), grid=(1,1))
print("Pozdrav s CPU-a!")
Pokretanjem uočavamo da kod radi identično kao onaj kod kojeg su ova dva dijela spojeni. Uočimo također da je linija
mod = SourceModule(open("hello.cu").read())
zapravo skraćeni zapis za
datoteka = open("hello.cu")
datoteka_sadrzaj = datoteka.read()
mod = SourceModule(datoteka_sadrzaj)
i taj skraćeni zapis ćemo zbog praktičnosti i dalje koristiti. U narednim primjerima ime datoteke s ekstenzijom .cu
će varirati, stoga pripazite da ju adekvatno nazovete.
Author: Vedran Miletić, Kristijan Lenković