CUDAfy的使用

此文章是对一篇使用文档的翻译总结

文档地址
https://www.doczj.com/doc/0f2570173.html


CUDAfy使用步骤​

1. 环境准备​

• 硬件要求​​：支持CUDA的NVIDIA显卡（如GTX系列）。
• ​​软件安装​​：
  • 安装最新版NVIDIA驱动。
  • 下载并安装CUDA Toolkit（文档中为CUDA 4.0）。
  • 安装Visual Studio（2010或更高版本，Express版也可用）。

​​2. 项目配置​

• 在.NET项目中添加对Cudafy.NET.dll的引用。
• 依赖项需包括：
  • ICSharpCode.Decompiler.dll
  • Mono.Cecil.dll（用于代码转换）。

3. 编写GPU代码​​

• ​​标记GPU函数​​：通过[Cudafy]属性指定需在GPU上运行的函数

[Cudafy]
public static void Kernel(GThread thread)
{// GPU执行的代码
}[Cudafy]
public static void AddVectors(int[] a, int[] b, int[] c, GThread thread)
{int tid = thread.threadIdx.x;if (tid < a.Length)c[tid] = a[tid] + b[tid];
}

4. 编译与加载模块​

转换.NET代码为CUDA​​：使用CudafyTranslator生成PTX代码。

CudafyModule km = CudafyTranslator.Cudafy();
km.Serialize(); // 可选：缓存为XML文件加速后续加载

动态编译​​：调用Compile()通过NVCC生成GPU可执行代码。

​5. 执行GPU代码​

选择GPU设备​​：

GPGPU gpu = CudafyHost.GetDevice(CudafyModes.Target, CudafyModes.DeviceId);
gpu.LoadModule(km);

​​数据传输​​

int[] host_a = new int[N];
int[] dev_a = gpu.CopyToDevice(host_a);

启动内核​​

// 动态调用（DLR）
gpu.Launch().Kernel(); // 或显式指定线程/块数
gpu.Launch(N, 1).AddVectors(dev_a, dev_b, dev_c);

取回结果

gpu.CopyFromDevice(dev_c, host_c);

6. 内存管理

显式释放GPU内存：

gpu.Free(dev_a);
// 或一次性释放所有
gpu.FreeAll();

以下是整篇文章的翻译：

代码实现​​

本项目将帮助您快速上手CUDAfy。我们将通过一个标准的.NET应用程序在GPU上运行几个简单的例程。

​​准备工作​​

1. ​​硬件要求​​：确保您的计算机配备了支持CUDA的NVIDIA显卡。如果没有，CUDAfy也支持GPU模拟（Emulator）模式，但模拟调试可能会非常慢（尤其是在并行线程较多时）。
2. ​​软件安装​​：
   • 从NVIDIA CUDA官网下载并安装CUDA 4.0 Toolkit（默认路径安装）。
   • 确保安装了最新的NVIDIA驱动程序（可通过NVIDIA驱动下载页获取）。
3. ​​开发环境​​：
   • 本项目使用Visual Studio 2010和C#语言（VB或其他.NET语言也可用）。
   • 如果使用Visual Studio Express版本，请注意它仅支持32位应用程序。以下是Express版本的安装步骤：
     1. 下载并安装Visual C++ 2010 Express（NVCC编译器需要它）。
     2. 下载并安装Visual C# 2010 Express。
     3. 安装CUDA 4.0 Toolkit（32位或64位）。
     4. 确保C++编译器（cl.exe）在环境变量路径中。
     5. 可能需要重启计算机。

NVCC的配置可能是整个过程中最具挑战性的部分，请耐心阅读错误信息——大多数问题是由于找不到cl.exe或未安装正确版本的CUDA Toolkit。

最后，要正确使用CUDAfy，需要对CUDA架构有基本了解。本教程不涵盖这部分内容，建议参考书籍《CUDA by Example》（Jason Sanders和Edward Kandrot著）。

代码解析​​

下载的代码是一个VS2010 C# 4.0控制台应用程序，包含CUDAfy库。更多SDK信息请访问CUDAfy官网。该应用程序演示了如何在GPU上执行基本操作。

项目中添加了对Cudafy.NET.dll的引用，并依赖以下库进行.NET代码到CUDA C的转换：

• ICSharpCode.Decompiler.dll
• ICSharpCode.NRefactory.dll
• IlSpy.dll
• Mono.Cecil.dll

这些库来自SharpDevelop和JB Evain的Mono.Cecil。CUDAfy目前基于修改版的ILSpy 1.0.0.822。

在Program.cs中，我们使用以下命名空间：

using Cudafy;
using Cudafy.Host;
using Cudafy.Translator;

GPU函数定义​​

要指定哪些函数在GPU上运行，可以使用[Cudafy]属性。以下是一个最简单的GPU函数示例：

[Cudafy]
public static void Kernel(GThread thread)
{// GPU线程执行的代码
}

另一个更复杂的实用函数

[Cudafy]
public static void AddVectors(int[] a, int[] b, int[] c, GThread thread)
{int tid = thread.threadIdx.x;if (tid < a.Length)c[tid] = a[tid] + b[tid];
}

代码转换与编译​​

这些方法可以通过CudafyTranslator在同一应用程序中转换为GPU代码。CudafyTranslator封装了基于ILSpy的CUDA语言转换器，将.NET代码转换为CUDA C，并将反射信息封装到CudafyModule中。

CudafyModule的Compile()方法调用NVIDIA NVCC编译器，生成PTX（Parallel Thread Execution）代码。PTX是GPU的中间语言，支持多代GPU架构。PTX代码也存储在CudafyModule中。

CudafyModule可以序列化为XML文件（默认扩展名.cdfy），以便后续快速加载，避免重复编译。CudafyModule提供校验和方法，检查.NET代码是否已更改。

在本示例中，我们使用CudafyTranslator的智能Cudafy()方法，自动处理缓存和类型推断。其等效步骤如下：

CudafyModule km = CudafyTranslator.TryDeserialize();
if (km == null || !km.TryVerifyChecksums())
{km = CudafyTranslator.Cudafy(typeof(Program)); // 可传递多个类型km.Serialize();
}

加载模块并执行​​

获得有效的模块后，可以继续以下步骤：

1. ​​获取GPU设备句柄​​：

GPGPU gpu = CudafyHost.GetDevice(CudafyModes.Target, CudafyModes.DeviceId);
gpu.LoadModule(km);

• GetDevice()支持多GPU系统（通过deviceId指定）。
• eGPUType可以是Cuda（真实GPU）或Emulator（模拟模式）。

      2.​​启动GPU内核​​：

• ​​动态调用（推荐）​​：

gpu.Launch().Kernel(); // 启动1个线程

      显式指定线程/块数​​：

gpu.Launch(1, 1).Kernel(); // 1块 × 1线程

数据传输与内存管理​​

• ​​主机到设备​​：

int[] host_a = new int[N];
int[] dev_a = gpu.CopyToDevice(host_a);

• CopyToDevice()返回的是GPU内存指针（在调试器中显示长度为0，但实际有效）。

设备到主机​​：

int[] host_c = new int[N];
gpu.CopyFromDevice(dev_c, host_c);

释放GPU内存​​

gpu.Free(dev_a);
// 或一次性释放所有内存
gpu.FreeAll();

复杂示例：结构与多维数组​​

在Struct.cs中定义了一个复杂结构体

public struct ComplexFloat
{public float Real;public float Imaginary;public float Value;
}

该结构体可直接用于GPU代码。以下是一个3D数组处理的示例：

[Cudafy]
public static void ProcessStruct(ComplexFloat[,,] data, GThread thread)
{int x = thread.blockIdx.x;int y = thread.blockIdx.y;for (int z = 0; z < data.GetLength(2); z++){data[x, y, z].Value = data[x, y, z].Real + data[x, y, z].Imaginary;}
}

启动时使用2D网格：

gpu.Launch(data.GetLength(0), data.GetLength(1)).ProcessStruct(dev_data);

许可证​​

CUDAfy SDK采用双许可证模式：

• ​​LGPL​​：适用于开源或专有应用程序（需遵守GNU LGPL 2.1条款）。
• ​​商业许可证​​：请联系作者获取。

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​​结语​​

希望本文能激励您进一步探索GPGPU编程。大多数PC已经拥有一块强大的协处理器（GPU），可以显著提升计算性能。通过NVIDIA CUDA和CUDAfy，.NET开发者也能轻松利用这一技术。

本文仅涵盖基础内容，更多高级主题（如光线追踪、波纹效果、分形等）请参考CUDAfy SDK中的示例项目。访问CUDAfy官网下载完整SDK。