CUDA SHARED MEMORY

shared memory在之前的博文有些介绍，这部分会专门讲解其内容。在global Memory部分，数据对齐和连续是很重要的话题，当使用L1的时候，对齐问题可以忽略，但是非连续的获取内存依然会降低性能。依赖于算法本质，某些情况下，非连续访问是不可避免的。使用shared memory是另一种提高性能的方式。

GPU上的memory有两种：

· On-board memory

· On-chip memory

global memory就是一块很大的on-board memory，并且有很高的latency。而shared memory正好相反，是一块很小，低延迟的on-chip memory，比global memory拥有高得多的带宽。我们可以把他当做可编程的cache，其主要作用有：

· An intra-block thread communication channel 线程间交流通道

· A program-managed cache for global memory data可编程cache

· Scratch pad memory for transforming data to improve global memory access patterns

本文主要涉及两个例子作解释：reduction kernel，matrix transpose kernel。

shared memory（SMEM）是GPU的重要组成之一。物理上，每个SM包含一个当前正在执行的block中所有thread共享的低延迟的内存池。SMEM使得同一个block中的thread能够相互合作，重用on-chip数据，并且能够显著减少kernel需要的global memory带宽。由于APP可以直接显式的操作SMEM的内容，所以又被称为可编程缓存。

由于shared memory和L1要比L2和global memory更接近SM，shared memory的延迟比global memory低20到30倍，带宽大约高10倍。

当一个block开始执行时，GPU会分配其一定数量的shared memory，这个shared memory的地址空间会由block中的所有thread 共享。shared memory是划分给SM中驻留的所有block的，也是GPU的稀缺资源。所以，使用越多的shared memory，能够并行的active就越少。

关于Program-Managed Cache：在C语言编程里，循环（loop transformation）一般都使用cache来优化。在循环遍历的时候使用重新排列的迭代顺序可以很好利用cache局部性。在算法层面上，我们需要手动调节循环来达到令人满意的空间局部性，同时还要考虑cache size。cache对于程序员来说是透明的，编译器会处理所有的数据移动，我们没有能力控制cache的行为。shared memory则是一个可编程可操作的cache，程序员可以完全控制其行为。

Shared Memory Allocation

我们可以动态或者静态的分配shared Memory，其声明即可以在kernel内部也可以作为全局变量。

其标识符为：__shared__。

下面这句话静态的声明了一个2D的浮点型数组：

__shared__ float tile[size_y][size_x];

如果在kernel中声明的话，其作用域就是kernel内，否则是对所有kernel有效。如果shared Memory的大小在编译器未知的话，可以使用extern关键字修饰，例如下面声明一个未知大小的1D数组：

extern __shared__ int tile[];

由于其大小在编译器未知，我们需要在每个kernel调用时，动态的分配其shared memory，也就是最开始提及的第三个参数：

kernel<<<grid, block, isize * sizeof(int)>>>(...)

应该注意到，只有1D数组才能这样动态使用。

Shared Memory Banks and Access Mode

之前博文对latency和bandwidth有了充足的研究，而shared memory能够用来隐藏由于latency和bandwidth对性能的影响。下面将解释shared memory的组织方式，以便研究其对性能的影响。

Memory Banks

为了获得高带宽，shared Memory被分成32（对应warp中的thread）个相等大小的内存块，他们可以被同时访问。不同的CC版本，shared memory以不同的模式映射到不同的块（稍后详解）。如果warp访问shared Memory，对于每个bank只访问不多于一个内存地址，那么只需要一次内存传输就可以了，否则需要多次传输，因此会降低内存带宽的使用。

Bank Conflict

当多个地址请求落在同一个bank中就会发生bank conflict，从而导致请求多次执行。硬件会把这类请求分散到尽可能多的没有conflict的那些传输操作 里面，降低有效带宽的因素是被分散到的传输操作个数。

warp有三种典型的获取shared memory的模式：

· Parallel access：多个地址分散在多个bank。

· Serial access：多个地址落在同一个bank。

· Broadcast access：一个地址读操作落在一个bank。

Parallel access是最通常的模式，这个模式一般暗示，一些（也可能是全部）地址请求能够被一次传输解决。理想情况是，获取无conflict的shared memory的时，每个地址都在落在不同的bank中。

Serial access是最坏的模式，如果warp中的32个thread都访问了同一个bank中的不同位置，那就是32次单独的请求，而不是同时访问了。

Broadcast access也是只执行一次传输，然后传输结果会广播给所有发出请求的thread。这样的话就会导致带宽利用率低。

下图是最优情况的访问图示：

下图一种随机访问，同样没有conflict：

下图则是某些thread访问到同一个bank的情况，这种情况有两种行为：

· Conflict-free broadcast access if threads access the same address within a bank

· Bank conflict access if threads access different addresses within a bank

Access Mode

根据不同的CC版本，bank的配置也不同，具体为：

· 4 bytes for devices of CC 2.x

· 8 bytes for devices of CC3.x

对于Fermi，一个bank是4bytes。每个bank的带宽是32bits每两个cycle。连续的32位字映射到连续的bank中，也就是说，bank的索引和shared memory地址的映射关系如下：

bank index = (byte address ÷ 4 bytes/bank) % 32 banks

下图是Fermi的地址映射关系，注意到，bank中每个地址相差32，相邻的word分到不同的bank中以便使warp能够获得更多的并行获取内存操作（获取连续内存时，连续地址分配到了不同bank中）。

当同一个warp的两个thread要获取同一个地址（注意是同一个地址还是同一个bank）的时候并不发生bank conflict。对于读操作，会用一次transaction获得结果后广播给所有请求，当写操作时，只有一个thread会真正去写，但是哪个thread执行了写是无法知道的（undefined）。

在8bytes模式中，同理4bytes，连续的64-bits字会映射到连续的bank。每个bank带宽是64bite/1个clock。其映射关系公式：

bank index = (byte address ÷ 8 bytes/bank) % 32 banks

这里，如果两个thread访问同一个64-bit中的任意一个两个相邻word（1byte）也不会导致bank conflict，因为一次64-bit（bank带宽64bit/cycle）的读就可以满足请求了。也就是说，同等情况下，64-bit模式一般比32-bit模式更少碰到bank conflict。

下图是64-bit的关系图。尽管word0和word32都在bank0中，同时读这两个word也不会导致bank conflict（64-bit/cycle）：

下图是64-bit模式下，conflict-free的情况，每个thread获取不同的bank：

下图是另一种conflict-free情况，两个thread或获取同一个bank中的word：

下图红色箭头是bank conflict发生的情况：

Memory Padding

memory padding是一种避免bank conflict的方法，如下图所示，所有的thread分别访问了bank0的五个不同的word，这时就会导致bank conflict，我们采取的方法就是在每N（bank数目）个word后面加一个word，这样就如下面右图那样，原本bank0的每个word转移到了不同的bank中，从而避免了bank conflict。

增加的这写word不会用来存储数据，其唯一的作用就是移动原始bank中的word，使用memory padding会导致block可获得shared memory中有用的数量减少。还有就是，要重新计算数组索引来获取正确的数据元素。

Access Mode Configuration

对Kepler来说，默认情况是4-byte模式，可以用下面的API来查看：

cudaError_t cudaDeviceGetSharedMemConfig(cudaSharedMemConfig *pConfig);

返回结果放在pConfig中，其结果可以是下面两种：

cudaSharedMemBankSizeFourByte

cudaSharedMemBankSizeEightByte

可以使用下面的API来设置bank的大小：

cudaError_t cudaDeviceSetSharedMemConfig(cudaSharedMemConfig config);

bank的配置参数如下三种：

cudaSharedMemBankSizeDefault

cudaSharedMemBankSizeFourByte

cudaSharedMemBankSizeEightByte

在其启动不同的kernel之间修改bank配置会有一个隐式的device同步。修改shared memory的bank大小不会增加shared memory的利用或者影响kernel的Occupancy，但是对性能是一个主要的影响因素。一个大的bank会产生较高的带宽，但是鉴于不同的access pattern，可能导致更多的bank conflict。

Synchronization

因为shared Memory可以被同一个block中的不同的thread同时访问，当同一个地址的值被多个thread修改就导致了inter-thread conflict，所以我们需要同步操作。CUDA提供了两类block内部的同步操作，即：

· Barriers

· Memory fences

对于barrier，所有thread会等待其他thread到达barrier point；对于Memory fence，所有thread会阻塞到所有修改Memory的操作对其他thread可见，下面解释下CUDA需要同步的主要原因：weakly-ordered。

Weakly-Ordered Memory Model

现代内存架构有非常宽松的内存模式，也就是意味着，Memory的获取不必按照程序中的顺序来执行。CUDA采用了一种叫做weakly-ordered Memory model来获取更激进的编译器优化。

GPU thread写数据到不同的Memory的顺序（比如shared Memory，global Memory，page-locked host memory或者另一个device上的Memory）同样没必要跟程序里面顺序呢相同。一个thread的读操作的顺序对其他thread可见时也可能与实际上执行写操作的thread顺序不一致。

为了显式的强制程序以一个确切的顺序运行，就需要用到fence和barrier。他们也是唯一能保证kernel对Memory有正确的行为的操作。

Explicit Barrier

同步操作在我们之前的文章中也提到过不少，比如下面这个：

void __syncthreads();

__syncthreads就是作为一个barrier point起作用，block中的thread必须等待所有thread都到达这个point后才能继续下一步。这也保证了所有在这个point之前获取global Memory和shared Memory的操作对同一个block中所有thread可见。__syncthreads被用来协作同一个block中的thread。当一些thread获取Memory相同的地址时，就会导致潜在的问题（读后写，写后读，写后写）从而引起未定义行为状态，此时就可以使用__syncthreads来避免这种情况。

使用__syncthreads要相当小心，只有在所有thread都会到达这个point时才可以调用这个同步，显而易见，如果同一个block中的某些thread永远都到达该点，那么程序将一直等下去，下面代码就是一种错误的使用方式：

if (threadID % 2 == 0) {__syncthreads();} else {__syncthreads();
}        

Memory Fence

这种方式保证了任何在fence之前的Memory写操作对fence之后thread都可见，也就是，fence之前写完了，fence之后其它thread就都知道这块Memory写后的值了。fence的设置范围比较广，分为：block，grid和system。

可以通过下面的API来设置fence：

void __threadfence_block();

看名字就知道，这个函数是对应的block范围，也就是保证同一个block中thread在fence之前写完的值对block中其它的thread可见，不同于barrier，该function不需要所有的thread都执行。

下面是grid范围的API，作用同理block范围，把上面的block换成grid就是了：

void __threadfence();

下面是system的，其范围针对整个系统，包括device和host：

void __threadfence_system();

Volatile Oualifier

声明一个使用global Memory或者shared Memory的变量，用volatile修饰符来修饰该变量的话，会组织编译器做一个该变量的cache的优化，使用该修饰符后，编译器就会认为该变量可能在某一时刻被别的thread改变，如果使用cache优化的话，得到的值就缺乏时效，因此使用volatile强制每次都到global 或者shared Memory中去读取其绝对有效值。

CHECKING THE DATA LAYOUT OF SHARED MEMORY

该部分会试验一些使用shared Memory的例子，包括以下几个方面：

· 方阵vs矩阵数组

· Row-major vs column-major access

· 静态vs动态shared Memory声明

· 全局vs局部shared Memory

· Memory padding vs no Memory padding

我们在设计使用shared Memory的时候应该关注下面的信息：

· Mapping data elements across Memory banks

· Mapping from thread index to shared Memory offset

搞明白这两点，就可以掌握shared Memory的使用了，从而构建出牛逼的代码。

Square Shared Memory

下图展示了一个每一维度有32个元素并以row-major存储在shared Memory，图的最上方是该矩阵实际的一维存储图示，下方的逻辑的二维shared Memory：

我们可以使用下面的语句静态声明一个2D的shared Memory变量：

__shared__ int tile[N][N];

可以使用下面的方式来数据，相邻的thread获取相邻的word：

tile[threadIdx.y][threadIdx.x]

tile[threadIdx.x][threadIdx.y]

上面两种方式哪个更好呢？这就需要注意thread和bank的映射关系了，我们最希望看到的是，同一个warp中的thread获取的是不同的bank。同一个warp中的thread可以使用连续的threadIdx.x来确定。不同bank中的元素同样是连续存储的，以word大小作为偏移。因此次，最好是让连续的thread（由连续的threadIdx.x确定）获取shared Memory中连续的地址，由此得知，

tile[threadIdx.y][threadIdx.x]应该展现出更好的性能以及更少的bank conflict。

Accessing Row-Major versus Column-Major

假设我们的grid有2D的block（32,32），定义如下：

#define BDIMX 32
#define BDIMY 32
dim3 block(BDIMX,BDIMY);
dim3 grid(1,1);

我们对这个kernel有如下两个操作：

· 将thread索引以row-major写到2D的shared Memory数组中。

· 从shared Memory中读取这些值并写入到global Memory中。

kernel代码：

__global__ void setRowReadRow(int *out) {// static shared memory__shared__ int tile[BDIMY][BDIMX];// 因为block只有一个unsigned int idx = threadIdx.y * blockDim.x + threadIdx.x;// shared memory store operationtile[threadIdx.y][threadIdx.x] = idx;// 这里同步是为了使下面shared Memory的获取以row-major执行//若有的线程未完成，而其他线程已经在读shared Memory。。。
    __syncthreads();// shared memory load operationout[idx] = tile[threadIdx.y][threadIdx.x] ;
}                            

观察代码可知，我们有三个内存操作：

· 向shared Memory存数据

· 从shared Memor取数据

· 向global Memory存数据

因为在同一个warp中的thread使用连续的threadIdx.x来检索title，该kernel是没有bank conflict的。如果交换上述代码threadIdx.y和threadIdx.x的位置，就变成了column-major的顺序。每个shared Memory的读写都会导致Fermi上32-way的bank conflict或者在Kepler上16-way的bank conflict。

__global__ void setColReadCol(int *out) {// static shared memor__shared__ int tile[BDIMX][BDIMY];// mapping from thread index to global memory indexunsigned int idx = threadIdx.y * blockDim.x + threadIdx.x;// shared memory store operationtile[threadIdx.x][threadIdx.y] = idx;// wait for all threads to complete
    __syncthreads();// shared memory load operationout[idx] = tile[threadIdx.x][threadIdx.y];
}            

编译运行：

$ nvcc checkSmemSquare.cu –o smemSquare
$ nvprof ./smemSquare

在Tesla K40c（4-byte模式）上的结果如下，正如我们所想的，row-major表现要出色：

./smemSquare at device 0 of Tesla K40c with Bank Mode:4-byte
<<< grid (1,1) block (32,32)>>
Time(%) Time Calls Avg Min Max Name
13.25% 2.6880us 1 2.6880us 2.6880us 2.6880us setColReadCol(int*)
11.36% 2.3040us 1 2.3040us 2.3040us 2.3040us setRowReadRow(int*)

然后使用nvprof的下面的两个参数来衡量相应的bank-conflict：

shared_load_transactions_per_request

shared_store_transactions_per_request

结果如下（8 bytes模式，4 bytes应该是32），row-major只有一次transaction：

Kernel:setColReadCol (int*)
1 shared_load_transactions_per_request 16.000000
1 shared_store_transactions_per_request 16.000000
Kernel:setRowReadRow(int*)
1 shared_load_transactions_per_request 1.000000
1 shared_store_transactions_per_request 1.000000
Writing Row-Major and Reading Column-Major

本节的kernel实现以row-major写shared Memory，以Column-major读shared Memory，下图指明了这两种操作的实现：

kernel代码：

__global__ void setRowReadCol(int *out) {// static shared memory__shared__ int tile[BDIMY][BDIMX];// mapping from thread index to global memory indexunsigned int idx = threadIdx.y * blockDim.x + threadIdx.x;// shared memory store operationtile[threadIdx.y][threadIdx.x] = idx;// wait for all threads to complete
    __syncthreads();// shared memory load operationout[idx] = tile[threadIdx.x][threadIdx.y];
}                        

查看nvprof结果：

Kernel:setRowReadCol (int*)
1 shared_load_transactions_per_request 16.000000
1 shared_store_transactions_per_request 1.000000

写操作是没有conflict的，读操作则引起了一个16次的transaction。

Dynamic Shared Memory

正如前文所说，我们可以全局范围的动态声明shared Memory，也可以在kernel内部动态声明一个局部范围的shared Memory。注意，动态声明必须是未确定大小一维数组，因此，我们就需要重新计算索引。因为我们将要以row-major写，以colu-major读，所以就需要保持下面两个索引值：

· row_idx：1D row-major 内存的偏移

· col_idx：1D column-major内存偏移

kernel代码：

__global__ void setRowReadColDyn(int *out) {// dynamic shared memoryextern __shared__ int tile[];// mapping from thread index to global memory indexunsigned int row_idx = threadIdx.y * blockDim.x + threadIdx.x;unsigned int col_idx = threadIdx.x * blockDim.y + threadIdx.y;// shared memory store operationtile[row_idx] = row_idx;// wait for all threads to complete
    __syncthreads();// shared memory load operationout[row_idx] = tile[col_idx];
}            

kernel调用时配置的shared Memory：

setRowReadColDyn<<<grid, block, BDIMX * BDIMY * sizeof(int)>>>(d_C);

查看transaction：

Kernel: setRowReadColDyn(int*)
1 shared_load_transactions_per_request 16.000000
1 shared_store_transactions_per_request 1.000000

该结果和之前的例子相同，不过这里使用的是动态声明。

Padding Statically Declared Shared Memory

直接看kernel代码：

__global__ void setRowReadColPad(int *out) {// static shared memory__shared__ int tile[BDIMY][BDIMX+IPAD];// mapping from thread index to global memory offsetunsigned int idx = threadIdx.y * blockDim.x + threadIdx.x;// shared memory store operationtile[threadIdx.y][threadIdx.x] = idx;// wait for all threads to complete
    __syncthreads();// shared memory load operationout[idx] = tile[threadIdx.x][threadIdx.y];
}                            

改代码是setRowReadCol的翻版，查看结果：

Kernel: setRowReadColPad(int*)
1 shared_load_transactions_per_request 1.000000
1 shared_store_transactions_per_request 1.000000

正如期望的那样，load的bank_conflict已经消失。在Fermi上，只需要加上一列就可以解决bank-conflict，但是在Kepler上却不一定，这取决于2D shared Memory的大小，因此对于8-byte模式，可能需要多次试验才能得到正确结果。

参考书《professional cuda c programming》