最新版本CUDA 11 . 5工具包的基本新功能-德赢Vwin官网网

NVIDIA 宣布 CUDA 开发环境的最新版本 CUDA 11 . 5 。 CUDA 11 . 5 专注于增强您的 CUDA 应用程序的编程模型和性能。 CUDA 继续推动 GPU 加速的边界，并为 HPC 、可视化、 AI 、 ML 和 DL 中的新应用打下基础，和数据科学。

CUDA 11 . 5 有几个重要特性。这篇文章概述了关键功能：

CUDA 编程模型增强
- 扫描合作小组中的集体
- 标准化整数格式
- 块压缩格式
- C ++中可配置的缓存提示
MPS 增强功能（客户端内存限制）
WSL 上的 CUDA 驱动程序更新
CUDA Python GA
NVIDIA 开普勒驱动器的弃用
CUDA C ++（有关更多信息，请参阅使用 CUDA C ++编译辅助工具减少应用程序构建时间）
NSight 计算/系统工具

CUDA 11 . 5 附带 R510 驱动程序，该驱动程序是一个长期支援科. CUDA 11 . 5 可供下载。

CUDA 编程模型增强

此版本引入了关键的增强功能，以提高 CUDA 图形的可用性和性能，而无需对应用程序进行任何修改或任何其他用户干预。它还提高了多进程服务（ MPS ）的易用性。我们在 CUDA 编程指南中对异步编程模型进行了形式化。

扫描合作小组中的集体

与reductions和障碍，前缀和（也称为scans）一起，它们是并行计算的基石。扫描操作采用二进制运算符（通常为加法），并在输入数组上累积应用该运算符进行迭代。扫描可以是inclusive，包括所有元素x[0]…x[n]，或在范围{0，x[0]…x[n-1]}上迭代的exclusive。

例如，使用输入数组[3 1 7 0 4 1 6 3]的+运算符进行独占扫描将导致以下结果：

          [0 3 4 11 11 15 16 22]

CUDA 11 . 5 添加了一个新的头，它在协作组名称空间中定义了四个新函数来实现这些操作。

Inclusive Scan	Exclusive Scan	Description
`template T inclusive_scan(const Group& g, T&& val, OpType&& op)`	`template` `T exclusive_scan(const Group& g, T&& val, OpType&& op)`;	Perf orm scan using user supplied binary operator.
`template T inclusive_scan(const Group& g, T&& val);`	`template T exclusive_scan(const Group& g, T&& val);`	Same as above with assumed op == plus;

表 1 。扫描描述

在所有情况下，返回类型必须与输入值类型匹配。

规范化整数数据类型

标准化有符号和无符号 8 位和 16 位数据类型是 GPU 编程语言最广泛支持的一些纹理格式。 CUDA 一段时间以来一直支持将这些格式用于纹理对象，但在 11 . 5 版本中，我们扩展了对这些数据类型的现有支持，使与其他外部 API 的互操作更加直观。

我们在驱动程序和运行时 API 中引入了新的 CUDA 数组格式。驱动程序 API 公开了 12 种新的数组格式，如下所示：

CU_AD_FORMAT_UNORM_INT8X{1|2|4} 
CU_AD_FORMAT_UNORM_INT16X{1|2|4}
CU_AD_FORMAT_SNORM_INT8X{1|2|4}
CU_AD_FORMAT_SNORM_INT16X{1|2|4}

这些可用于创建 1 、 2 或 4 通道 CUDA 阵列。运行时 API 同样公开了 12 种新的等效通道格式：

cudaChannelFormatKindUnsignedNormalized8X{1|2|4}
cudaChannelFormatKindSignedNormalized8X{1|2|4}
cudaChannelFormatKindUnsignedNormalized16X{1|2|4}
cudaChannelFormatKindSignedNormalized16X{1|2|4}

这些还可用于创建 1 、 2 或 4 通道、 8 位或 16 位通道宽度 CUDA 阵列。此外，您现在可以从外部 API （如 DirectX12 / 11 或 Vulkan ）导入匹配的格式化纹理，并将其映射为 CUDA 数组。使用资源视图创建纹理对象时，格式 texel 大小必须与数组 texel 大小匹配。

对于纹理对象，可以创建和访问它们，如以下代码示例所示：

cudaArray_t array;
cudaChannelFormatDesc formatDesc = {8, 8, 0, 0, cudaChannelFormatKindUnsignedNormalized8X2};
 
cudaMallocArray(&array, formatDesc, width, height);
 
cudaTextureDesc texDesc = {0};
texDesc.addressMode[0] = texDesc.addressMode[1] = cudaAddressModeClamp ;
 
// (3) Create CUDA texture object
cudaResourceDesc resDesc = {0};
resDesc.resType = cudaResourceTypeArray;
resDesc.res.array = array;
cudaCreateTextureObject(&texObj, &resDesc, &texDesc, NULL);

// Read from texture object in a kernel as follows:
// float4 texel = tex2D(texture, x, y);
 
// (6) Release all resources
cudaDestroyTextureObject(texObj); 
cudaFreeArray(array);

同样，对于曲面对象：

cudaArray_t array;
cudaChannelFormatDesc formatDesc = {16, 16, 16, 16, cudaChannelFormatKindSignedNormalized16X4};
 
cudaMallocArray(&array, formatDesc, width, height);
 
// (3) Create CUDA surface object
cudaResourceDesc resDesc = {0};
resDesc.resType = cudaResourceTypeArray;
resDesc.res.array = array;
cudaCreateSurfaceObject(&surfObj, &resDesc);
 
// Read/Write to/from surface object in a kernel as follows
// Read:
// short4 texel = surf2DRead(surface, xInBytes, y);
// Unformatted stores:
// surf2DWrite(texel, surface, xInBytes, y);
// Formatted stores: (Formatted surface stores are currently not exposed in CUDA runtime device functions)
// sust.p.2d.v4.b32
 
// (6) Release all resources
cudaDestroySurfaceObject(surfObj); 
cudaFreeMipmappedArray(array);

对块压缩数据类型的支持

在所有图形编程语言和框架中，用于减小纹理大小的最常见有损压缩技术之一是使用块压缩（ BC ）纹理格式。使用这些格式可以显著节省纹理的内存占用。有几种 BC 格式，每种格式都有其独特的优点和缺点，通常称为 BCn 格式。

NVIDIA GPU 体系结构本机支持 BCn 格式，并且通过纹理资源视图在 CUDA 中的支持有限。现在，我们在驱动程序和运行时 API 中引入新的 BC CUDA 数组格式。

这些格式可用于使用cuArray[3D]Create运行时 API 或cuArray[3D]Create驱动程序 API 创建 BCn 格式的cuMipmappedArrayCreate数组。类似地，可以使用 CUDA 运行时 API 或cuMipmappedArrayCreate驱动程序 API 创建 CUDA mipmapped 数组。使用这些格式创建 CUDA 阵列时，阵列范围必须是压缩块大小的倍数（ 2D 为 4×4 ， 3D 为 4x4x1 ）。这些阵列还可用于创建纹理对象。

C ++中可配置的缓存提示

在在 CUDA 11 . 4 中发现新功能中，我们引入了一个 PTX ISA 扩展，为驻留在 GPU 上的数据向编译器和运行时提供缓存提示。在 CUDA 11 . 5 中，我们将此能力扩展到带有注释指针的 C ++。它们充当普通指针，并应用附加属性。

注释指针是使用中定义的函数创建的，缓存驻留提示定义为以下内容之一：

cuda::access_property::normal		(evict_normal_demote)
cuda::access_property::streaming        (evict_first)
cuda::access_property::persisting       (evict_last)
cuda::access_property::shared           (shared memory)
cuda::access_property::global           (evict_normal)

例如，在内核代码中，声明和使用带注释的指针可能类似于以下代码：

static __device__
void my_kernel(int * in, int * out) { 
cuda::access_property ap(cuda::access_property::persisting{}); 

// Retrieve global id 
int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; 

cuda::annotated_ptr in_ann{in, ap}; 
cuda::annotated_ptr out_ann{out, ap};
 
...
}

MPS 增强功能（客户端内存限制）

当 GPU 的计算能力超过任何单个应用程序时，运行共享同一 GPU 硬件的多个应用程序进程可能会很有吸引力。多进程服务（ MPS ）运行时体系结构控制多个独立进程同时使用单个 GPU 。

但是，当多个独立进程共享 GPU 时，设置总体内存分配限制通常很有用，以避免任何单个进程占用过多的可用 GPU 内存。

在 CUDA 11 . 5 中，我们引入了一组新的控制机制，使您能够限制 MPS 客户端进程的固定内存分配。您可以通过默认的全局限制层次结构控制内存分配。

默认全局限制

可以使用设备的set_default_device_pinned_mem_limit控制命令显式启用默认全局内存限制。设置此命令将在将来生成的所有 MPS 服务器的所有 MPS 客户端上强制执行设备固定内存限制。

$nvidia-cuda-mps-control set_default_device_pinned_mem_limit 0 2G

每服务器限制：对于内存资源限制的细粒度控制，可以使用set_device_pinned_mem_limit控制命令在特定 MPS 服务器上选择性地设置限制。设置此命令将在特定 MPS 服务器的所有 MPS 客户端上强制执行设备固定内存限制。

$nvidia-cuda-mps-control set_device_pinned_mem_limit  1 1G

每个客户限额：前面两种控制机制为特定 MPS 服务器的所有 MPS 客户端设置了一个总体限制。希望更好地控制资源限制的用户；也就是说，在每个 MPS 客户端的基础上，可以通过为每个客户端进程分别设置CUDA_MPS_PINNED_DEVICE_MEM_LIMIT环境变量来实现。

此环境变量与 CUDA \ u VISIBLE \ u 设备具有相同的语义。值字符串可以包含逗号分隔的设备序号和设备 UUID ，每个设备的内存限制由等号（=）分隔。

$export CUDA_MPS_PINNED_DEVICE_MEM_LIMIT="0=1G,1=2G,GPU-7ce23cd8-5c91-34a1-9e1b-28bd1419ce90=1024M"

WSL 驱动程序上的 CUDA

用于英特尔 x86 体系结构的 NVIDIA Windows GPU 驱动程序将支持 WSL2 ，并可在 Windows 11 的 Windows Insider Preview （ WIP ）程序之外访问。

CUDA Python

Python CUDA 为现有工具包和库的驱动程序和运行时 API 提供Cython绑定和 Python 包装，以简化基于 GPU 的加速处理。 Python 是科学、工程、数据分析和深度学习应用程序中最流行的编程语言之一。 CUDA Python 的目标是将 Python 生态系统统一为一组接口，提供 Python 对 CUDA 主机 API 的全面覆盖和访问。

库开发人员可以直接从 Python 使用 CUDA Python 与 CUDA 的低级接口。我们很高兴地宣布，从 11 . 5 版开始， CUDA Python 已普遍提供，可以使用 PIP 或 Conda 安装。 CUDA 支持的所有平台都支持该库。

其他增强功能

除了前面讨论的关键功能外， CUDA 11 . 5 中还有一些增强功能，有助于改进基线功能和可用性。

多线程提交吞吐量

在 11 . 5 中，我们减少了 CPU 线程之间 CUDA API 的序列化开销。默认情况下，将启用这些更改。但是，为了帮助对潜在更改可能导致的问题进行分类，我们提供了一个环境变量CUDA_REDUCE_API_SERIALIZATION，以关闭这些更改。这是前面讨论的基础更改之一，有助于 CUDA 图的性能改进。

NVIDIA 开普勒驱动器的弃用

NVIDIA 开普勒微体系结构于 2012 年首次引入，并已逐步淘汰。对于所有基于开普勒 NVIDIA 的 SKU ，我们已经从 R495 版本开始取消了对驱动程序的支持。但是， CUDA 工具包开发工具和对 NVIDIA 开普勒 SKU 的支持将在未来的 CUDA 11 . x 版本中继续。

C ++语言对 CUDA 的支持

作为本版本的一部分，有一些 CUDA 11 . 5 支持的关键 C ++语言增强。

CUDA C ++编译器支持 NVRTC 和 PTX 中的并发编译，以提高编译时间。编译器现在还可以检测并消除未使用的 CUDA 内核，通过更好的代码优化减少编译时间、二进制大小和总体性能。
对 128 位整数值的有限支持作为用户反馈的预览功能发布，同时引入了 NVRTC 的静态库版本，并扩展了主机编译器支持以包括 Clang 12 . 0 。
CUDA C++编译器具有我们在[VZX57 ]帖子中深入研究的特性。
NVIDIA C ++标准库（ LIbCu +++） 1 . 5 . 0 被 CUDA 11 . 4 发布。
推力 1 . 12 . 0 具有新的推力：：通用_矢量 API ，使您能够使用推力的 CUDA 统一内存。

NSight 开发人员工具

NVIDIA NSight 开发工具： NSight System 2021 . 4 、 NSight Compute 2021 . 3 和 NSight Graphics 2021 . 4 . 2 现在提供了新版本，用于通过分析和调试 CUDA 代码提高性能。

新发布的 NSight 系统 2021 . 4改进了对 Windows 、 Direct3D12 和 Vulkan 支持的评测。此版本添加了一些功能，以帮助更好地理解操作系统中断时的进程执行，并添加了数据捕获以识别数据包队列瓶颈。特色包括：

Windows ISR 和 DPC 跟踪
GPU 基于硬件的调度跟踪
Windows Direct3D12
Vulkan 与 WDDM 事件的相关性
NVTX 事件分类支持
多种系统环境的多报告加载

NSight Compute 2021 . 3 添加了一些功能，以帮助用户了解其 CUDA 内核的性能。新的占用率计算器活动对 CUDA 内核的资源利用率进行建模，以便您可以交互式地调整模型参数，以查看它们如何影响占用率。屋顶折线图现在支持分层脱机，它表示除设备内存之外的内存层次中的其他级别。您可以查看内核是否存在与缓存访问请求相关的瓶颈。

还有其他改进，包括更多可配置的基线比较、从 CLI 查看源代码级信息以及其他 SSH 功能。

Screen shot of Nsight Compute software Occupancy Calculator feature showing GPU memory occupancy levels and areas for improvement.

图 1 。占用率计算器

最新的 NSight 图形 2021 . 4 . 2 现在包括对 Windows 11 的支持。这意味着您现在可以使用downloadDirect3D 和 Vulkan 的 NVIDIA 图形调试器和探查器，在最前沿的 Windows 版本上创建惊人的 3D 图形。

关于作者

Rob Armstrong 是 CUDA 工具包的主要技术产品经理。 20 多年来，他一直专注于使用异构硬件平台加速软件，并对计算机体系结构和硬件/软件交互特别感兴趣。

Arthy Sundaram 是 CUDA 平台的技术产品经理。她拥有哥伦比亚大学计算机科学硕士学位。她感兴趣的领域是操作系统、编译器和计算机体系结构。

Fred Oh 是 CUDA 、 CUDA on WSL 和 CUDA Python 的高级产品营销经理。弗雷德拥有加州大学戴维斯分校计算机科学和数学学士学位。他的职业生涯开始于一名 UNIX 软件工程师，负责将内核服务和设备驱动程序移植到 x86 体系结构。他喜欢《星球大战》、《星际迷航》和 NBA 勇士队。

审核编辑：郭婷

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