hpc-lab-code/lab4/使用指南.md

# Lab4 CUDA 实验项目 - 使用指南

## 项目概述

本项目为 Lab4 CUDA 程序实验提供了完整的构建系统、数据收集和分析工具。

**已创建的文件**:
- ✓ `xmake.lua` - 构建配置
- ✓ `lab4.sh` - 完整实验数据收集脚本
- ✓ `test_quick.sh` - 快速测试脚本
- ✓ `plot_results.py` - Python 数据可视化脚本
- ✓ `README.md` - 详细实验说明
- ✓ `QUICKSTART.md` - 快速开始指南
- ✓ `实验报告模板.md` - 实验报告模板
- ✓ `SETUP_SUMMARY.md` - 项目设置总结

## 快速开始

### 1. 编译程序
```bash
cd /home/yly/dev/hpc-lab-code/lab4
xmake
```

### 2. 快速测试（验证一切正常）
```bash
./test_quick.sh
```

### 3. 运行完整实验
```bash
./lab4.sh
```

**注意**: 完整实验可能需要几分钟时间，因为会测试多个矩阵规模和配置。

### 4. 生成图表（可选）
```bash
# 安装依赖
pip install matplotlib numpy

# 生成图表
./plot_results.py
```

## 实验内容

### 实验 4.2: 向量加法
**程序**: `vectoradd.cu`

**测试内容**:
- 不同数据规模: 128, 256, 512, 1024, 2048
- 测量执行时间
- 验证结果正确性

**数据输出**: `experiment_data/vectoradd_results.txt`

### 实验 4.3: 矩阵乘法优化

#### 思考题
详见 `实验报告模板.md`，包含：
1. Kernel1 的数据划分策略
2. Kernel2 的优化策略和线程同步的必要性
3. Kernel2 的进一步优化空间

#### 实验一: CPU vs GPU 性能对比
**程序**:
- `MatrixMul_cpu.cu` - CPU OpenMP 实现
- `MatrixMul_kernel1.cu` - CUDA 基础版本
- `MatrixMul_kernel2.cu` - CUDA 共享内存优化

**测试内容**:
- CPU: 不同线程数 (1, 8, 64, 256)
- GPU: 不同矩阵规模 (512, 1024, 2048, 4096)
- 性能指标: 时间、GFLOPS、加速比

**数据输出**: `experiment_data/matrixmul_comparison.txt`

#### 实验二: BLOCK_SIZE 性能影响
**程序**: `matrixmultiply_block_size_change.cu`

**测试内容**:
- 不同 BLOCK_SIZE: 4, 8, 16, 32
- 不同矩阵规模: 256, 512, 1024, 2048
- 性能指标: 时间、GFLOPS

**数据输出**: `experiment_data/blocksize_analysis.txt`

## 实验报告

### 报告模板
使用 `实验报告模板.md` 作为起点，其中包含：
- 思考题详细解答
- 性能数据表格
- 图表分析框架
- 实验总结指导

### 需要提交的内容
1. 思考题答案
2. 性能数据表格
3. 性能对比图表
4. 数据分析和结论
5. 优化建议

### 图表生成
**方法一**: 使用 Python 脚本（推荐）
```bash
./plot_results.py
```
生成的图表位于 `experiment_data/figures/`

**方法二**: 手动绘制
- 将数据复制到 Excel
- 使用 Excel 或其他工具绘制图表

## 性能分析

### 关键指标

**加速比**:
```
加速比 = 基准时间 / 优化后时间
```

**GFLOPS**:
```
矩阵乘法: 2 × M × N × K 次浮点运算
GFLOPS = 运算次数 / (时间秒 × 10^9)
```

**效率**:
```
效率 = 加速比 / 处理器核心数
```

### 分析要点

1. **CPU vs GPU**:
   - GPU 在大规模矩阵上的优势
   - 内存带宽的影响
   - 并行度的差异

2. **Kernel1 vs Kernel2**:
   - 共享内存的优化效果
   - 全局内存访问次数的减少
   - 性能提升的原因

3. **BLOCK_SIZE 影响**:
   - 最优 BLOCK_SIZE 的选择
   - 占用率 (Occupancy) 的平衡
   - 不同矩阵规模的最优配置

## 常见问题

### Q1: 编译失败
**A**: 检查 CUDA 安装：
```bash
nvidia-smi
nvcc --version
```

### Q2: 程序运行很慢
**A**: 这是正常的，特别是大矩阵测试。可以：
- 使用 `test_quick.sh` 进行快速验证
- 修改源文件中的测试规模
- 耐心等待完整实验完成

### Q3: 想修改测试参数
**A**: 编辑对应的 .cu 文件：
- `vectoradd.cu`: 修改 `testSizes` 数组
- `MatrixMul_*.cu`: 修改 `sizes` 数组
- `matrixmultiply_block_size_change.cu`: 修改 `block_sizes` 和 `matrix_sizes`

### Q4: Python 脚本报错
**A**: 安装依赖：
```bash
pip install matplotlib numpy
```

## 项目结构

```
lab4/
├── *.cu                          # CUDA 源代码
├── xmake.lua                     # 构建配置
├── lab4.sh                       # 完整实验脚本
├── test_quick.sh                 # 快速测试脚本
├── plot_results.py               # Python 绘图脚本
├── README.md                     # 详细说明
├── QUICKSTART.md                 # 快速开始
├── 实验报告模板.md                # 报告模板
├── SETUP_SUMMARY.md              # 设置总结
├── 使用指南.md                   # 本文件
│
├── build/                        # 编译输出
│   └── linux/x86_64/release/
│       └── [可执行文件]
│
└── experiment_data/              # 实验数据
    ├── gpu_info.txt
    ├── vectoradd_results.txt
    ├── matrixmul_comparison.txt
    ├── blocksize_analysis.txt
    └── figures/                  # 生成的图表
```

## 下一步

1. ✓ 编译程序: `xmake`
2. ✓ 快速测试: `./test_quick.sh`
3. ⏭ 运行完整实验: `./lab4.sh`
4. ⏭ 生成图表: `./plot_results.py`
5. ⏭ 填写实验报告
6. ⏭ 提交报告

## 技术支持

如有问题，请检查：
1. `README.md` - 详细的实验说明
2. `QUICKSTART.md` - 常见问题解答
3. `实验报告模板.md` - 思考题解答

## 总结

本项目提供了：
- ✓ 完整的构建系统
- ✓ 自动化数据收集
- ✓ Python 数据可视化
- ✓ 详细的文档和模板
- ✓ 快速测试工具

祝实验顺利！