写CUDA到底难在哪？

写CUDA难，这话一点不假。不是说你学会了C++就能立马变身CUDA大神，也不是说堆点硬件资源就能解决一切。难在你得脑子里同时住着两个“人”：一个是串行的CPU，另一个是并行的GPU。这俩哥们做事的方式截然不同，你要想让它们配合默契，给你的程序提速，那可真是要费一番心思。

1. 并行思维的鸿沟：

最根本的难点，在于CPU习惯了按部就班、一个接一个地处理任务。它像个一本正经的办公室职员，文件来了，一步步批阅，然后交给下一个环节。而GPU呢？它简直是个流水线上成千上万的工人，手里拿着同样的工具，同时处理成千上万个相同的小任务。

你用CPU写程序，脑子里想的是“先做这个，再做那个”。到了CUDA，你得强迫自己转换思维：不是“做这件事”，而是“让所有线程一起做这件事”。这就像你突然要指挥一个排的士兵，每个人都在做同一件简单动作，但要保证他们动作一致，并且能高效地完成整体任务。

举个例子，假设你要给一个大数组的每个元素都加上1。CPU里，你写个循环：

```c++
for (int i = 0; i < N; ++i) {
array[i] += 1;
}
```

这很简单，CPU知道从0开始，一个一个地加1。

但在CUDA里，你要让成千上万个线程同时工作。你不能再用一个简单的`for`循环来描述。你得定义一个核函数 (kernel function)，这个函数会被GPU上的所有线程执行。在这个核函数里，每个线程需要知道自己是第几个线程，然后才能找到自己应该操作的数组元素。

```c++
__global__ void add_one_kernel(float data, int n) {
int tid = blockIdx.x blockDim.x + threadIdx.x; // 计算全局线程ID
if (tid < n) {
data[tid] += 1.0f;
}
}
```

看到了吗？`blockIdx.x`、`blockDim.x`、`threadIdx.x`这些都是CUDA提供的内置变量，用来标识线程在GPU上的位置。你必须理解线程是如何组织成线程块 (thread block)，线程块又如何组织成网格 (grid)的。这种多维度的组织结构，比CPU简单的线性执行流程要复杂得多。

2. 内存模型的挑战：

GPU的内存和CPU的内存是分开的，而且GPU内部的内存也有不同的层级，每种内存的访问速度和特性都不一样。这又是另一个坑。

全局内存 (Global Memory): 这是GPU上最大的内存，可以被所有线程访问。但是，它的速度相对较慢，访问它的时候需要考虑内存合并 (memory coalescing)。如果你的线程访问的全局内存地址是连续的，并且被同一个warp（一组32个线程，GPU执行的基本单元）的线程以一种特定的方式访问，那么就可以实现合并，大大提高访问速度。否则，每次访问都会变成多次低效的内存访问。想象一下，你让大家一起去超市买东西，如果大家都排着队，一次性买完，速度就很快。如果每个人都乱跑，东一榔头西一棒槌，超市就乱套了。
共享内存 (Shared Memory): 这是在同一线程块内的所有线程都可以访问的一块高速缓存。它比全局内存快得多，但容量有限。你可以把需要重复访问的数据先加载到共享内存，然后让线程块内的所有线程协同访问共享内存，这样可以显著减少对慢速全局内存的访问。但是，使用共享内存需要你仔细规划数据的加载和访问，并且要注意同步 (synchronization)。
寄存器 (Registers): 这是GPU上速度最快的内存，每个线程都有自己的寄存器。尽可能将数据放在寄存器中是优化的目标，但寄存器数量有限，编译器会自动管理。
常量内存 (Constant Memory): 这是一个只读的内存区域，访问速度也很快，特别适合存放不变的数据。

你需要清楚地知道在什么时候、用什么方式访问哪种内存，才能发挥GPU的性能。比如，你要实现一个矩阵乘法，如果简单地直接访问全局内存，效率会非常低。你需要利用共享内存来缓存矩阵的子块，然后进行计算，最后再写回全局内存。这背后涉及大量的同步操作和数据搬运，稍有不慎就会带来性能下降。

3. 同步和依赖管理：

在并行计算中，线程之间可能会有依赖关系。比如，线程B需要等线程A计算完结果才能继续。在CPU上，你只需要使用锁 (lock) 或者信号量 (semaphore) 等机制来控制。

在CUDA里，同步变得更加复杂。

线程块内同步 (`__syncthreads()`): 这是最常用的同步机制，它能保证同一线程块内的所有线程都执行到`__syncthreads()`这一行之后，才能继续往下执行。这在共享内存的使用中至关重要，比如，当线程块中的一部分线程将数据加载到共享内存后，你需要使用`__syncthreads()`来确保所有数据都已加载完成，其他线程才能开始读取。
流 (Streams): CUDA允许你将一系列操作放入不同的流中。不同流中的操作可以并发执行，但同一流中的操作是顺序执行的。这是一种在CPU和GPU之间、或者GPU内部实现异步和并发的强大工具。比如，你可以同时进行数据传输和核函数计算，或者在GPU内部，一个流负责卷积，另一个流负责激活函数。然而，管理好这些流，确保它们之间的依赖关系正确，并且能够充分利用硬件资源，是需要细致考虑的。

4. 调试和性能分析的难度：

CPU程序的调试相对直接，你可以使用GDB等工具逐步执行、查看变量。GPU程序调试则要复杂得多。

错误定位困难: 当核函数发生错误时，可能不是直接抛出异常，而是导致计算结果错误，甚至死机。找到是哪个线程、在哪个时刻出了问题，非常困难。
特定工具: CUDA提供了`cudagdb`等调试工具，但学习和使用它们需要时间。
性能分析: 仅仅写出能运行的代码是不够的，你还得让它跑得快。GPU性能分析比CPU复杂得多。你需要使用NVIDIA提供的`Nsight Systems`、`Nsight Compute`等工具，深入分析你的代码在GPU上的执行情况：内存访问模式、线程利用率、指令吞吐量等等。这些工具会输出大量数据，理解这些数据并找到瓶颈所在，本身就是一项挑战。

5. 抽象层级的选择：

CUDA本身提供了一套低层级的API，让你能够非常精细地控制GPU的硬件。但这种精细控制也意味着你需要理解很多底层的细节。

手动内存管理: 你需要手动在CPU和GPU之间分配、传输、释放内存。
线程和块的配置: 你需要根据你的算法和GPU的硬件特性，来决定创建多少线程块，每个线程块包含多少线程。这个配置会直接影响性能。

当然，也有更高层的抽象库，比如cuBLAS、cuFFT、Thrust等，它们封装了许多底层的复杂性，让你可以像使用标准库一样方便地调用。但是，即使使用这些库，如果你想获得最佳性能，仍然需要理解它们背后的原理，以及如何根据自己的需求进行配置和调用。

总结一下，写CUDA难，难在你需要：

一种全新的并行思维模式。
对GPU内存模型的深刻理解。
对线程同步和依赖关系的精确控制。
掌握专业的调试和性能分析工具。
在低层细节和高层抽象之间找到平衡。

这就像你要学习一种全新的语言，但这种语言的语法规则、表达方式，甚至思维逻辑都和你熟悉的语言截然不同。你不仅要学怎么说，还得理解它背后文化和历史。不过，一旦你掌握了CUDA，它能赋予你释放硬件潜能的能力，让你的计算任务以惊人的速度完成，这其中的成就感也是无与伦比的。

网友意见

总结了一些MindSpore AI框架中写GPU算子的一些经验，供参考

一、在进行CUDA编程之前，需要一些基础知识:
1、并行编程：众多算法都存在其并行的版本，奇偶排序可以将算法复杂度降低到O(n)，双调排序在进一步降低时间复杂度的同时，会带来排序结果的不稳定

2、数学基础：在深度学习领域需要了解数学基础要求并没有那么高，即便如此，在掌握链式求导和矩阵求导之后，也不容易直观的推导出BatchNorm的反向公式。另一方面，如果我们知道Welford算法，对数组一次遍历，即可同时得到mean和variance，这将对性能提升有帮助

3、了解计算机基础原理，也可以帮助我们解决现实中遇到的问题，如：
Softmax计算前，先对分子、分母值求其公约数并做化简，可以有效降低出现溢出的概率；
采用并行规约算法，可以避免浮点数对阶误差，可以提升计算精度；
X86下采用80bit进行double计算，可以解释程序移植到GPU后出现的精度损失的现象

二、当跨过上述问题之后，我们能够写出一个结果正确的CUDA kernel，但是距离“高性能”这一目标还有路要走
1、内存层次结构：Global Memory, Constant Memory, Texture Memory, Share Memory, L1/L2 Cache, Register等。
使用这些内存在得到性能收益的同时，又存在各种的限制，这对程序开发带来了复杂度
以Share Memory为例：

1）相比于Global Memory，Share Memory访问速度快一个数量级
2）Share memory存在容量上的限制：这就需要调整我们的算法，对矩阵切块后计算
3）Share Memory只能Block内部共享：当我们的程序需要实现多个Block之间进行数据同步时，就要另寻他法
4）每个Block过多使用Share Momory时，会降低CUDA Occupancy，这里存在取舍
5）Warp内的Thread访问Share Memory时，程序需要避免Bank Conflict的出现

2、GPU存在若干SM，每个SM包含CUDA Core和Tensor Core等单元，这为我们的程序调度带来了复杂度：
例如，在我们调用CUDA Kernel时，需要配置Grid和Block，什么样的配置是最优的呢？实际上这里没有“万能钥匙”
GPU本身调度存在复杂度：当CUDA kernel启动后，一个Block会被调度到某个SM上，Block中的Thread按照以Warp粒度调度到SM的CUDA Core上。Block之间以及Block内部的Thread之间同时存在并行和串行调度
另一方面，GPU型号众多，输入维度很无法枚举，这给算子算法选择、性能调优带来了海量的搜索空间，对程序泛化性能提出了更高的要求。

三、上面内容仅提及了单个算子性能调优问题，在一个系统中需要考虑的更多问题：

1、在对网络调优时，我们需要考虑算子之间的组合，有时候可能是算子融合，有时候情况更加复杂：

以ReLU算子为例，朴素(也是cuDNN)实现：

ReLU正向：y[i] = x[i] > 0 ? x[i] : 0;

ReLU反向：dx[i] = x[i] > 0 ? dy[i] : 0;

当进一步思考后，可以发现ReLU正反向是IO密集型算子，ReLUGrad访问了x和dy两个矩阵，这是其性能提升的突破口，改进版本如下：

ReLU正向：y[i] = x[i] > 0 ? x[i] : 0;

mask[warp_id] = __ballot_sync(__activemask(), x[i] > 0);

ReLU反向：dx[i] = mask[warp_id][lane_id] > 0 ? dy[i] : 0;

在新版本中，相比于直接将x传递ReLU反向算子，ReLU正向算子给反向算子传递了一个压缩32倍后的mask，这时候稍微牺牲了ReLU正向的性能，降低ReLU反向IO数据量，最终整体性能提升了30%。

2、采用多Stream并行执行，数据拷贝与计算并行，计算与计算并行，可以提升性能

3、Host-Device之间交互，有时需要采用异步编程，从而隐藏Host的延时；有时需要考虑如何对任务进行拆分，充分利用Host和Device各自处理能力

4、在Device内存受限时，也有多种选择：有时候需要将这个算子计算放到Host上；有时候需要将部分内存先放置到Host上，在合适的时间再搬回Device上；有时候将之前的结果丢弃，从而让渡一部分空间，在需要的时候再重新计算

5、再进一步在大规模并行训练中，多机、多卡分布式调优面临更多的问题；同时也需要考虑单点故障等可靠性问题。

更新：MindSpore在GPU上的训练性能优化实践，大家也可以参考

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