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待解决的问题：意外发现书上全局加载事务和全局存储事务和ncu中这两个值相同，是否有直接相关？？？
ncu中带宽的查看方式

第五章 共享内存和常量内存

5.3 减少全局内存访问

使用共享内存的主要原因之一是要缓存片上的数据，来减少核函数中全局内存访问的次数。

第三章介绍了用全局内存的并行规约核函数，并解释了下面2个问题：
①如何重新安排数据访问模式来避免线程束分化
②如何展开循环来保证有足够的操作使指令和内存带宽饱和

本节重新使用并行规约核函数，但是这里用共享内存作为缓存来减少全局内存的访问。【并行规约+共享内存】

5.3.2 使用展开的并行规约

前面的核函数用一个线程块处理一个数据块。继续优化用第三章的思想，一次运行多个IO操作，展开线程块来提高核函数性能。

这里展开了4个线程块，即每个线程处理4个数据块的数据。
这样做的优势是：
①提高全局内存的吞吐量，因为每个线程进行了更多的并行IO。
②全局内存存储事务减少了1/4
③整体内核性能提升

思路

先重新计算全局输入数据的偏移值。

    //全局索引，一次处理4个输入数据块unsigned int idx = blockIdx.x * blockDim.x * 4 + threadIdx.x;//这里乘4

再一次性处理4个元素，每个线程读取4个数据，把这个4个数据的和放到局部变量tmpSum中，用tmpSum来初始化共享内存，而非从全局内存初始化共享内存。

    //边界条件检查if(idx < n)//在范围内的相邻块大小的元素都加起来，最多可以一次处理4个块{int a1, a2, a3, a4;a1 = a2 = a3 = a4 = 0;a1 = g_idata[idx];if(idx + blockDim.x < n)     a2 = g_idata[idx + blockDim.x];if(idx + 2 * blockDim.x < n) a3 = g_idata[idx + 2 * blockDim.x];if(idx + 3 * blockDim.x < n) a4 = g_idata[idx + 3 * blockDim.x];tmpSum = a1 + a2 + a3 + a4;}

reduceSmemUnroll4（共享内存）具体代码：

//reduceSmemUnroll4
__global__ void reduceSmemUnroll(int *g_idata, int *g_odata, unsigned int n){//静态共享数组__shared__ int smem[DIM];//设置线程IDunsigned int tid = threadIdx.x;//全局索引，一次处理4个输入数据块unsigned int idx = blockIdx.x * blockDim.x * 4 + threadIdx.x;//这里乘4//展开4个块int tmpSum = 0;//【】//边界条件检查if(idx < n)//在范围内的相邻块大小的元素都加起来，最多可以一次处理4个块{int a1, a2, a3, a4;a1 = a2 = a3 = a4 = 0;a1 = g_idata[idx];if(idx + blockDim.x < n)     a2 = g_idata[idx + blockDim.x];if(idx + 2 * blockDim.x < n) a3 = g_idata[idx + 2 * blockDim.x];if(idx + 3 * blockDim.x < n) a4 = g_idata[idx + 3 * blockDim.x];tmpSum = a1 + a2 + a3 + a4;}smem[tid] = tmpSum;__syncthreads();//在共享内存中就地规约if(blockDim.x >= 1024 && tid < 512) smem[tid] += smem[tid + 512];__syncthreads();if(blockDim.x >= 512 && tid < 256) smem[tid] += smem[tid + 256];__syncthreads();if(blockDim.x >= 256 && tid < 128) smem[tid] += smem[tid + 128];__syncthreads();if(blockDim.x >= 128 && tid < 64) smem[tid] += smem[tid + 64];__syncthreads();//展开warpif(tid < 32){volatile int *vsmem = smem;vsmem[tid] += vsmem[tid + 32];vsmem[tid] += vsmem[tid + 16];vsmem[tid] += vsmem[tid + 8];vsmem[tid] += vsmem[tid + 4];vsmem[tid] += vsmem[tid + 2];vsmem[tid] += vsmem[tid + 1];}//把结果写回全局内存if(tid == 0) g_odata[blockIdx.x] = smem[0];
}

对应的主函数调用核函数也要修改，网格除4。

这里只能给grid.x/4，不能给block/4。
如果block/4，假设原来block大小为256，调用时block/4=64，blockDim.x=64，共享内存仍分配256个空间，只有前64个有值，后面的都是未定义的有问题的值。并且归约也会崩溃，索引也有问题。

    //3、reduceSmemUnroll4cudaMemcpy(d_idata, h_idata, bytes, cudaMemcpyHostToDevice);reduceSmemUnroll<<<grid.x / 4, block>>>(d_idata, d_odata, size);//这里要除4，因为一个线程块处理四个数据块，需要的线程块减为原来的1/4cudaMemcpy(h_odata, d_odata, grid.x / 4 * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);gpu_sum = 0;for(int i = 0; i < grid.x / 4; i++) gpu_sum += h_odata[i];printf("reduceSmemUnroll4: %d <<<grid %d block %d>>>\n", gpu_sum, grid.x / 4,block.x);

运行结果

[6/8] Executing 'cuda_gpu_kern_sum' stats reportTime (%)  Total Time (ns)  Instances  Avg (ns)   Med (ns)   Min (ns)  Max (ns)  StdDev (ns)                      Name                    --------  ---------------  ---------  ---------  ---------  --------  --------  -----------  --------------------------------------------50.4          238,789          1  238,789.0  238,789.0   238,789   238,789          0.0  reduceGmem(int *, int *, unsigned int)      32.5          154,051          1  154,051.0  154,051.0   154,051   154,051          0.0  reduceSmem(int *, int *, unsigned int)      17.2           81,377          1   81,377.0   81,377.0    81,377    81,377          0.0  reduceSmemUnroll(int *, int *, unsigned int)

意外发现书上全局加载事务和全局存储事务和ncu中这两个值相同

存储事务：与reduceSmem相比，reduceSmemUnroll4存储事务数量减少为1/4，加载事务数量不变。
全局内存吞吐量：
加载吞吐量增加，因为大量同时加载请求。
存储吞吐量下降，较少的存储请求让总线饱和。

5.3.3 动态共享内存的并行规约

reduceSmemUnroll4中用动态共享内存代替静态共享内存

extern __shared__ int smem[];

reduceSmemUnroll4Dyn（共享内存）具体代码：

//动态共享内存+reduceSmemUnroll4
__global__ void reduceSmemUnrollDyn(int *g_idata, int *g_odata, unsigned int n){extern __shared__ int smem[];//设置动态共享内存，其他的和reduceSmemUnroll4一样//设置线程idunsigned int tid = threadIdx.x;unsigned int idx = blockIdx.x * blockDim.x * 4 + threadIdx.x;//展开4个块int tmpSum = 0;if(idx < n){int a1, a2, a3, a4;a1 = a2 = a3 = a4 = 0;a1 = g_idata[idx];if(idx + blockDim.x < n) a2 = g_idata[idx + blockDim.x];if(idx + 2 * blockDim.x < n) a3 = g_idata[idx + blockDim.x * 2];if(idx + 3 * blockDim.x < n) a4 = g_idata[idx + blockDim.x * 3];tmpSum = a1 + a2 + a3 + a4;}smem[tid] = tmpSum;__syncthreads();//在全局内存就地规约if(blockDim.x > 1024 && tid < 512) smem[tid] += smem[tid + 512];__syncthreads();if(blockDim.x > 512 && tid < 256) smem[tid] += smem[tid + 256];__syncthreads();if(blockDim.x > 256 && tid < 128) smem[tid] += smem[tid + 128];__syncthreads();if(blockDim.x > 128 && tid < 64) smem[tid] += smem[tid + 64];__syncthreads();//展开warpif(tid < 32){volatile int *vsmem = smem;vsmem[tid] += vsmem[tid + 32];vsmem[tid] += vsmem[tid + 16];vsmem[tid] += vsmem[tid + 8];vsmem[tid] += vsmem[tid + 4];vsmem[tid] += vsmem[tid + 2];vsmem[tid] += vsmem[tid + 1];}//把这个块的结果写回全局内存if(tid == 0) g_odata[threadIdx.x] = smem[0];
}

对应main函数调用核函数的时候也要修改。

    //4、reduceSmemUnroll4DyncudaMemcpy(d_idata, h_idata, bytes, cudaMemcpyHostToDevice);reduceSmemUnrollDyn<<<grid.x / 4, block, DIM * sizeof(int)>>>(d_idata, d_odata, size);//1、指定待动态分配的共享内存数量 2、除4，因为一个线程块处理四个数据块，需要的线程块减为原来的1/4cudaMemcpy(h_odata, d_odata, grid.x / 4 * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);gpu_sum = 0;for(int i = 0; i < grid.x / 4; i++) gpu_sum += h_odata[i];printf("reduceSmemUnroll4Dyn: %d <<<grid %d block %d>>>\n", gpu_sum, grid.x / 4,block.x);

运行效果：动态共享内存和静态共享内存运行时间差不多。

[6/8] Executing 'cuda_gpu_kern_sum' stats reportTime (%)  Total Time (ns)  Instances  Avg (ns)   Med (ns)   Min (ns)  Max (ns)  StdDev (ns)                       Name                      --------  ---------------  ---------  ---------  ---------  --------  --------  -----------  -----------------------------------------------43.7          263,970          1  263,970.0  263,970.0   263,970   263,970          0.0  reduceGmem(int *, int *, unsigned int)         27.5          166,400          1  166,400.0  166,400.0   166,400   166,400          0.0  reduceSmem(int *, int *, unsigned int)         14.4           87,169          1   87,169.0   87,169.0    87,169    87,169          0.0  reduceSmemUnrollDyn(int *, int *, unsigned int)14.4           86,720          1   86,720.0   86,720.0    86,720    86,720          0.0  reduceSmemUnroll(int *, int *, unsigned int)   

5.3.4 有效带宽

规约核函数受到内存带宽的限制，因此用有效带宽来评估他们的性能指标。
有效带宽：核函数的完整执行时间内IO的数量；对于内存约束的应用程序，有效带宽是估算实际带宽利用率的好指标。