CUDA真香？CUDA与CPU在计算方面的差距

LitchiCheng

CUDA真香？CUDA与CPU在计算方面的差距 [复制链接]

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测试平台

Jetson Orin Nano

测试代码

代码仓库（如果对你有用麻烦点个STAR！）

https://github.com/LitchiCheng/CUDA_Test

如下为部分测试代码：

#include <cstdio>
#include "cuda_runtime.h"

#include <sys/time.h>
#include <time.h>

#include <math.h>

#include "utility/timecost.h"

__global__ void kernelAdd(float * A, float * B, float * C)
{
    int ix=threadIdx.x+blockDim.x*blockIdx.x;
    int iy=threadIdx.y+blockDim.y*blockIdx.y;
    int idx=ix+iy*blockDim.x*gridDim.x;
    C[idx]=cos(A[idx])+sin(B[idx]);
    // if(idx == 2077){
        // printf("idx[%d],ix[%d],iy[%d],bdx[%d],bdy[%d],bix[%d],biy[%d],gdx[%d],gdy[%d],C[%f]\r\n", \
        // idx,ix,iy,blockDim.x,blockDim.y,blockIdx.x,blockIdx.y,gridDim.x,gridDim.y,C[idx]);
    // }
}


int main()
{

for(int cycle=0;cycle < 32;cycle++)
{
    int gridSize2Dx = 16*cycle;
    int gridSize2Dy = 16*cycle;
    //blocksize MAX 1024
    int blockSize2Dx = 32;
    int blockSize2Dy = 32;
    int sum = gridSize2Dx*gridSize2Dy*blockSize2Dx*blockSize2Dy;
    int sum_bytes = sum*sizeof(float);
    printf("size %d \r\n", sum);

    float* A_host=(float*)malloc(sum_bytes);
    for(int i=0;i<sum;i++){
        A_host[i]=(float)i;
    }
  
    float* B_host=(float*)malloc(sum_bytes);
    for(int i=0;i<sum;i++){
        B_host[i]=i;
    }

    float* C_host=(float*)malloc(sum_bytes);

    float *A_dev=NULL;
    float *B_dev=NULL;
    float *C_dev=NULL;
    {
        timecost t1("cuda");
        cudaMalloc((void**)&A_dev,sum_bytes);
        cudaMemcpy(A_dev,A_host,sum_bytes,cudaMemcpyHostToDevice);
        cudaMalloc((void**)&B_dev,sum_bytes);
        cudaMemcpy(B_dev,B_host,sum_bytes,cudaMemcpyHostToDevice);

        cudaMalloc((void**)&C_dev,sum_bytes);
        dim3 gridSize2D(gridSize2Dx, gridSize2Dy);
        dim3 blockSize2D(blockSize2Dx, blockSize2Dy);
        kernelAdd<<<gridSize2D, blockSize2D>>>(A_dev,B_dev,C_dev);
        int ret = 0;
        ret = cudaMemcpy(C_host,C_dev,sum_bytes,cudaMemcpyDeviceToHost);
    }

    for(int i=0;i<sum;i++){
        // printf("C[%d]:%f \n", i, C_host[i]);
        C_host[i] = 0.0f;
    }

    {
        timecost t2("cpu");
        for(int i=0;i<sum;i++){
            C_host[i]=cos(A_host[i])+sin(B_host[i]);
        }
    }

    for(int i=0;i<sum;i++){
        // printf("C[%d]:%f \n", i, C_host[i]);
        C_host[i] = 0.0f;
    }

    cudaFree(A_dev);
    free(A_host);
    cudaFree(B_dev);
    free(B_host);
    cudaFree(C_dev);
    free(C_host);
}
    return 0;
}

使用python脚本进行耗时统计（橙黄色cpu耗时，蓝色cuda耗时，x轴为计算量逐渐递增）

 

结论

经过上面的测试，cuda和cpu简单比较下来，数据量越大，cuda越有优势，数据量很小的时候还不如用cpu，当然cuda程序的编写也是较大的影响因素，内存的分配，程序逻辑的解耦等等。

视频

 

wangerxian

cuda用的就是显卡计算。数据量大的时候显卡的优势就体现出来了。

wangerxian

不过用cuda可能会有一些问题，显卡不支持啥的，之前我就用cuda，更新显卡驱动后，导致我的电脑频繁蓝屏

LitchiCheng

wangerxian 发表于 2024-2-29 10:51 不过用cuda可能会有一些问题，显卡不支持啥的，之前我就用cuda，更新显卡驱动后，导致我的电脑频繁蓝屏

我这个是jetson板卡，相对好点，不是自己电脑的显卡

wangerxian

LitchiCheng 发表于 2024-2-29 22:52 我这个是jetson板卡，相对好点，不是自己电脑的显卡

jetson板卡买来学习人工智能的吗？

LitchiCheng

wangerxian 发表于 2024-3-1 15:41 jetson板卡买来学习人工智能的吗？

预研测试用的

nmg

好奇，工程师的电脑配置，是不是都是英伟达的显卡？

xao523523

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