Project Panama外部函数调用CUDA cuBLAS加速矩阵运算时Stream同步问题？CUstream与MemorySegment依赖

Project Panama 与 CUDA cuBLAS：加速矩阵运算中的 Stream 同步问题

大家好！今天我们要深入探讨一个激动人心的话题：如何利用 Project Panama 的外部函数调用特性，结合 CUDA cuBLAS 库来加速矩阵运算，并重点关注在使用 CUDA Streams 时可能遇到的同步问题以及如何利用 MemorySegment 来管理内存依赖关系。

1. Project Panama 简介：连接 Java 与 Native 世界的桥梁

Project Panama 的目标是改善 Java 虚拟机 (JVM) 与 native 代码之间的交互。它提供了一种更高效、更安全的方式来调用 native 函数，并管理 native 内存。 这使得 Java 开发者可以轻松地利用现有的 C/C++ 库，例如 CUDA cuBLAS，来加速计算密集型任务。

Panama 的核心组件之一是 Foreign Function & Memory API (FFM API)。这个API 允许Java程序：

• 定义外部函数接口: 描述 native 函数的签名，包括参数类型和返回值类型。
• 调用外部函数: 通过生成的接口调用 native 函数。
• 管理 native 内存: 创建、访问和释放 native 内存，并通过 MemorySegment 对象进行安全操作。

2. CUDA cuBLAS 简介：GPU 加速的线性代数库

CUDA cuBLAS 是 NVIDIA 提供的用于 GPU 加速线性代数运算的库。它包含了一系列高度优化的函数，用于执行矩阵乘法、向量加法、矩阵分解等操作。使用 cuBLAS 可以显著提高大规模矩阵运算的性能。

cuBLAS 的核心概念之一是 CUDA Stream。CUDA Stream 允许将多个 CUDA 操作（例如内存拷贝和 kernel 执行）放入一个队列中，然后由 GPU 异步执行。 这样可以最大限度地利用 GPU 的并行性，提高整体性能。

3. 使用 Project Panama 调用 cuBLAS：一个简单的例子

让我们先看一个简单的例子，演示如何使用 Project Panama 调用 cuBLAS 中的 cublasSgemm 函数（单精度浮点矩阵乘法）。

3.1 定义 Native 函数接口

首先，我们需要使用 java.lang.foreign 包定义 cublasSgemm 函数的接口。我们需要用到 FunctionDescriptor 和 SymbolLookup。

import java.lang.foreign.*;
import java.lang.invoke.MethodHandle;
import java.lang.invoke.MethodType;
import java.nio.ByteOrder;

public class CublasExample {

    private static final String CUBLAS_LIBRARY = "cublas"; // or "cublas64_" + CUDA_VERSION
    private static final SymbolLookup libLookup = SymbolLookup.libraryLookup(CUBLAS_LIBRARY, SegmentScope.global());

    // cuBLAS 状态码的常量
    private static final int CUBLAS_STATUS_SUCCESS = 0;
    private static final int CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED = 1;
    private static final int CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED = 3;
    // ... 其他状态码

    // 定义 native 函数的签名
    private static final FunctionDescriptor cublasCreateDescriptor = FunctionDescriptor.of(
            ValueLayout.JAVA_INT, // cublasStatus_t 返回值类型 (int)
            ValueLayout.ADDRESS // cublasHandle_t*
    );

    private static final FunctionDescriptor cublasDestroyDescriptor = FunctionDescriptor.of(
            ValueLayout.JAVA_INT, // cublasStatus_t 返回值类型 (int)
            ValueLayout.ADDRESS // cublasHandle_t
    );

    private static final FunctionDescriptor cublasSgemmDescriptor = FunctionDescriptor.of(
            ValueLayout.JAVA_INT, // cublasStatus_t 返回值类型 (int)
            ValueLayout.ADDRESS,   // cublasHandle_t handle
            ValueLayout.JAVA_INT,   // cublasOperation_t transa
            ValueLayout.JAVA_INT,   // cublasOperation_t transb
            ValueLayout.JAVA_INT,   // int m
            ValueLayout.JAVA_INT,   // int n
            ValueLayout.JAVA_INT,   // int k
            ValueLayout.ADDRESS,   // const float           *alpha
            ValueLayout.ADDRESS,   // const float           *A
            ValueLayout.JAVA_INT,   // int lda
            ValueLayout.ADDRESS,   // const float           *B
            ValueLayout.JAVA_INT,   // int ldb
            ValueLayout.ADDRESS,   // const float           *beta
            ValueLayout.ADDRESS,   // float                 *C
            ValueLayout.JAVA_INT    // int ldc
    );

    private static final FunctionDescriptor cublasSetStreamDescriptor = FunctionDescriptor.of(
            ValueLayout.JAVA_INT,   // cublasStatus_t return type
            ValueLayout.ADDRESS,   // cublasHandle_t handle
            ValueLayout.ADDRESS    // cudaStream_t streamId
    );

    // 定义常量
    private static final int CUBLAS_OP_N = 0;
    private static final int CUBLAS_OP_T = 1;

    // 获取函数地址
    private static final MethodHandle cublasCreate = Linker.nativeLinker().downcallHandle(
            libLookup.find("cublasCreate_v2").orElseThrow(() -> new UnsatisfiedLinkError("cublasCreate_v2 not found")),
            cublasCreateDescriptor
    );

    private static final MethodHandle cublasDestroy = Linker.nativeLinker().downcallHandle(
            libLookup.find("cublasDestroy_v2").orElseThrow(() -> new UnsatisfiedLinkError("cublasDestroy_v2 not found")),
            cublasDestroyDescriptor
    );

    private static final MethodHandle cublasSgemm = Linker.nativeLinker().downcallHandle(
            libLookup.find("cublasSgemm_v2").orElseThrow(() -> new UnsatisfiedLinkError("cublasSgemm_v2 not found")),
            cublasSgemmDescriptor
    );

   private static final MethodHandle cublasSetStream = Linker.nativeLinker().downcallHandle(
            libLookup.find("cublasSetStream_v2").orElseThrow(() -> new UnsatisfiedLinkError("cublasSetStream_v2 not found")),
            cublasSetStreamDescriptor
    );
    // ... 其他函数

    public static void main(String[] args) throws Throwable {

        // 矩阵维度
        int m = 2;
        int n = 2;
        int k = 2;

        // 创建矩阵数据
        float[] h_A = {1.0f, 2.0f, 3.0f, 4.0f};
        float[] h_B = {5.0f, 6.0f, 7.0f, 8.0f};
        float[] h_C = {0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f};

        // 创建 alpha 和 beta 系数
        float alpha = 1.0f;
        float beta = 0.0f;

        // 分配 GPU 内存
        MemorySegment d_A = MemorySegment.allocateNative(m * k * 4, SegmentScope.auto()); //float 4 bytes
        MemorySegment d_B = MemorySegment.allocateNative(k * n * 4, SegmentScope.auto());
        MemorySegment d_C = MemorySegment.allocateNative(m * n * 4, SegmentScope.auto());

        // 创建 cuBLAS handle
        MemorySegment handle = MemorySegment.allocateNative(8, SegmentScope.auto()); // size of cublasHandle_t

        int status = (int) cublasCreate.invokeExact(handle.address());
        if (status != CUBLAS_STATUS_SUCCESS) {
            System.err.println("cublasCreate failed with status " + status);
            return;
        }

        // 将数据从 host 复制到 device
        d_A.asByteBuffer().order(ByteOrder.nativeOrder()).asFloatBuffer().put(h_A);
        d_B.asByteBuffer().order(ByteOrder.nativeOrder()).asFloatBuffer().put(h_B);
        d_C.asByteBuffer().order(ByteOrder.nativeOrder()).asFloatBuffer().put(h_C);

        // 调用 cublasSgemm
        status = (int) cublasSgemm.invokeExact(
                handle.address(),
                CUBLAS_OP_N, CUBLAS_OP_N,
                m, n, k,
                MemorySegment.ofArray(new float[]{alpha}).address(),
                d_A.address(), m,
                d_B.address(), k,
                MemorySegment.ofArray(new float[]{beta}).address(),
                d_C.address(), m
        );

        if (status != CUBLAS_STATUS_SUCCESS) {
            System.err.println("cublasSgemm failed with status " + status);
            return;
        }

        // 将结果从 device 复制回 host
        float[] result = new float[m * n];
        d_C.asByteBuffer().order(ByteOrder.nativeOrder()).asFloatBuffer().get(result);

        // 打印结果
        System.out.println("Result:");
        for (float v : result) {
            System.out.print(v + " ");
        }
        System.out.println();

        // 销毁 cuBLAS handle
        status = (int) cublasDestroy.invokeExact(handle.address());
        if (status != CUBLAS_STATUS_SUCCESS) {
            System.err.println("cublasDestroy failed with status " + status);
        }
    }
}

3.2 解释

• 我们首先定义了 cublasSgemm 函数的 FunctionDescriptor，指定了其参数类型和返回值类型。注意参数类型必须与cuBLAS 的定义严格对应。
• 然后，我们使用 Linker.nativeLinker().downcallHandle() 方法获取了函数的 MethodHandle，用于实际调用 native 函数。
• 在 main 函数中，我们分配了 host 内存 (h_A, h_B, h_C)，并使用 MemorySegment.allocateNative() 分配了 device 内存 (d_A, d_B, d_C)。
• 我们创建了一个 cublasHandle_t 对象，这是 cuBLAS 库的上下文。
• 我们使用 MemorySegment.copy() 将数据从 host 内存复制到 device 内存。
• 最后，我们调用 cublasSgemm 函数执行矩阵乘法，并将结果复制回 host 内存。

4. CUDA Stream 与同步问题

上面的例子虽然可以工作，但是它并没有利用 CUDA Stream 的优势。 如果我们想使用 CUDA Stream 来并发执行多个 cuBLAS 操作，就需要特别注意同步问题。

4.1 隐式同步

在默认情况下，CUDA 命令是按照它们被提交的顺序执行的。这意味着，如果我们在同一个 Stream 中提交了多个命令，它们会按照顺序执行，而不需要显式地进行同步。但是，不同 Stream 中的命令可能会并发执行。

4.2 显式同步

如果我们需要确保某个 Stream 中的命令在另一个 Stream 中的命令执行完毕之后才能执行，就需要使用显式同步。 CUDA 提供了多种显式同步机制，例如：

• cudaDeviceSynchronize(): 等待所有 Stream 中的所有命令执行完毕。
• cudaStreamSynchronize(cudaStream_t stream): 等待指定的 Stream 中的所有命令执行完毕。
• cudaStreamWaitEvent(cudaStream_t stream, cudaEvent_t event, int flags): 等待指定的 Event 被记录。
• cudaEventSynchronize(cudaEvent_t event): 等待指定的 Event 被触发。

4.3 Project Panama 中的 Stream 同步

在使用 Project Panama 调用 cuBLAS 时，我们需要特别注意 Stream 同步问题。这是因为 Java 代码和 CUDA 代码运行在不同的线程中，而且 CUDA 操作是异步执行的。

一个常见的错误是在 Java 代码中立即访问 GPU 计算的结果，而没有等待 CUDA 操作完成。这会导致数据不一致，甚至程序崩溃。

4.4 使用 cudaStreamSynchronize 进行同步

为了解决这个问题，我们可以在 Java 代码中使用 cudaStreamSynchronize 函数来显式地等待 Stream 中的命令执行完毕。

首先，我们需要定义 cudaStreamSynchronize 函数的接口：

import java.lang.foreign.*;
import java.lang.invoke.MethodHandle;
import java.lang.invoke.MethodType;

public class CudaExample {

    private static final String CUDA_LIBRARY = "cuda"; // or "cuda64_" + CUDA_VERSION
    private static final SymbolLookup cudaLibLookup = SymbolLookup.libraryLookup(CUDA_LIBRARY, SegmentScope.global());

    private static final FunctionDescriptor cudaStreamSynchronizeDescriptor = FunctionDescriptor.of(
            ValueLayout.JAVA_INT, // cudaError_t 返回值类型 (int)
            ValueLayout.ADDRESS  // cudaStream_t stream
    );

    private static final FunctionDescriptor cudaStreamCreateDescriptor = FunctionDescriptor.of(
            ValueLayout.JAVA_INT, // cudaError_t 返回值类型 (int)
            ValueLayout.ADDRESS  // cudaStream_t *pStream
    );

    private static final FunctionDescriptor cudaStreamDestroyDescriptor = FunctionDescriptor.of(
            ValueLayout.JAVA_INT, // cudaError_t 返回值类型 (int)
            ValueLayout.ADDRESS  // cudaStream_t stream
    );

    // 定义 CUDA 状态码常量
    private static final int CUDA_SUCCESS = 0;

    // 获取函数地址
    private static final MethodHandle cudaStreamSynchronize = Linker.nativeLinker().downcallHandle(
            cudaLibLookup.find("cudaStreamSynchronize").orElseThrow(() -> new UnsatisfiedLinkError("cudaStreamSynchronize not found")),
            cudaStreamSynchronizeDescriptor
    );

    private static final MethodHandle cudaStreamCreate = Linker.nativeLinker().downcallHandle(
            cudaLibLookup.find("cudaStreamCreate").orElseThrow(() -> new UnsatisfiedLinkError("cudaStreamCreate not found")),
            cudaStreamCreateDescriptor
    );

    private static final MethodHandle cudaStreamDestroy = Linker.nativeLinker().downcallHandle(
            cudaLibLookup.find("cudaStreamDestroy").orElseThrow(() -> new UnsatisfiedLinkError("cudaStreamDestroy not found")),
            cudaStreamDestroyDescriptor
    );

    public static void main(String[] args) throws Throwable {
        // 创建 CUDA Stream
        MemorySegment stream = MemorySegment.allocateNative(8, SegmentScope.auto()); // Size of cudaStream_t
        int status = (int) cudaStreamCreate.invokeExact(stream.address());
        if (status != CUDA_SUCCESS) {
            System.err.println("cudaStreamCreate failed with status " + status);
            return;
        }

        // ... (执行 CUDA 操作，例如使用 cuBLAS) ...
        // 假设这里有cuBLAS操作，并把Stream设置到cublasHandle中
        // ...

        // 同步 CUDA Stream
        status = (int) cudaStreamSynchronize.invokeExact(stream.address());
        if (status != CUDA_SUCCESS) {
            System.err.println("cudaStreamSynchronize failed with status " + status);
            return;
        }

        // 现在可以安全地访问 GPU 计算的结果
        // ...

        // 销毁 CUDA Stream
        status = (int) cudaStreamDestroy.invokeExact(stream.address());
        if (status != CUDA_SUCCESS) {
            System.err.println("cudaStreamDestroy failed with status " + status);
        }
    }
}

4.5 在 cuBLAS 中使用 Stream

要在 cuBLAS 中使用 Stream，我们需要使用 cublasSetStream 函数将 Stream 与 cuBLAS handle 关联起来。 这样，所有使用该 handle 执行的 cuBLAS 操作都会在指定的 Stream 中执行。

// 在 CublasExample.java 中添加
// ... (前面已经定义的 cuBLAS 函数接口) ...

// 使用 cublasSetStream 将 Stream 与 cuBLAS handle 关联起来
status = (int) cublasSetStream.invokeExact(handle.address(), stream.address());
if (status != CUBLAS_STATUS_SUCCESS) {
    System.err.println("cublasSetStream failed with status " + status);
    return;
}

// ... (使用 cublasSgemm 等函数执行 cuBLAS 操作) ...

5. MemorySegment 与内存依赖

MemorySegment 是 Project Panama 中用于管理 native 内存的关键抽象。它提供了一种安全、高效的方式来访问和操作 native 内存。在使用 CUDA 时，我们需要特别注意 MemorySegment 的生命周期和内存依赖关系。

5.1 MemorySegment 的生命周期

MemorySegment 的生命周期由 SegmentScope 控制。 SegmentScope 定义了 MemorySegment 何时被释放。常见的 SegmentScope 包括：

• SegmentScope.global(): MemorySegment 的生命周期与应用程序的生命周期相同。
• SegmentScope.auto(): MemorySegment 会在不再被引用时自动释放。
• SegmentScope.arena(): MemorySegment 的生命周期与 Arena 的生命周期相同。 Arena 是一种用于管理一组 MemorySegment 的机制。

5.2 内存依赖关系

在使用 CUDA 时，我们需要确保 GPU 操作在访问 MemorySegment 之前已经完成。否则，可能会出现数据不一致的问题。 例如，如果我们在将数据从 host 复制到 device 之后立即调用 cublasSgemm 函数，而数据还没有完全复制到 device，那么 cublasSgemm 函数可能会访问到不正确的数据。

5.3 使用 MemorySegment.copy() 和 Stream 同步

为了解决这个问题，我们可以使用 MemorySegment.copy() 方法将数据从 host 复制到 device，并在复制完成后同步 Stream。 这样可以确保 cublasSgemm 函数访问到正确的数据。

// 将数据从 host 复制到 device (异步)
MemorySegment.copy(MemorySegment.ofArray(h_A), 0, d_A, 0, m * k * 4);
MemorySegment.copy(MemorySegment.ofArray(h_B), 0, d_B, 0, k * n * 4);
MemorySegment.copy(MemorySegment.ofArray(h_C), 0, d_C, 0, m * n * 4);

// 同步 CUDA Stream, 确保复制完成
status = (int) cudaStreamSynchronize.invokeExact(stream.address());
if (status != CUDA_SUCCESS) {
    System.err.println("cudaStreamSynchronize failed with status " + status);
    return;
}

// 现在可以安全地调用 cublasSgemm 函数
status = (int) cublasSgemm.invokeExact(
        handle.address(),
        CUBLAS_OP_N, CUBLAS_OP_N,
        m, n, k,
        MemorySegment.ofArray(new float[]{alpha}).address(),
        d_A.address(), m,
        d_B.address(), k,
        MemorySegment.ofArray(new float[]{beta}).address(),
        d_C.address(), m
);

6. 示例：使用 Stream 并发执行多个矩阵乘法

下面是一个更完整的例子，演示如何使用 CUDA Stream 并发执行多个矩阵乘法。

import java.lang.foreign.*;
import java.lang.invoke.MethodHandle;
import java.lang.invoke.MethodType;
import java.nio.ByteOrder;

public class ConcurrentCublasExample {

    private static final String CUBLAS_LIBRARY = "cublas"; // or "cublas64_" + CUDA_VERSION
    private static final String CUDA_LIBRARY = "cuda";
    private static final SymbolLookup libLookup = SymbolLookup.libraryLookup(CUBLAS_LIBRARY, SegmentScope.global());
    private static final SymbolLookup cudaLibLookup = SymbolLookup.libraryLookup(CUDA_LIBRARY, SegmentScope.global());

    // cuBLAS 状态码
    private static final int CUBLAS_STATUS_SUCCESS = 0;

    // CUDA 状态码
    private static final int CUDA_SUCCESS = 0;

    // 定义 native 函数接口 (省略了之前的 cublasCreateDescriptor, cublasDestroyDescriptor, cublasSgemmDescriptor, cudaStreamSynchronizeDescriptor, cudaStreamCreateDescriptor, cudaStreamDestroyDescriptor的定义，请参考之前的示例)
   private static final FunctionDescriptor cublasCreateDescriptor = FunctionDescriptor.of(
            ValueLayout.JAVA_INT, // cublasStatus_t 返回值类型 (int)
            ValueLayout.ADDRESS // cublasHandle_t*
    );

    private static final FunctionDescriptor cublasDestroyDescriptor = FunctionDescriptor.of(
            ValueLayout.JAVA_INT, // cublasStatus_t 返回值类型 (int)
            ValueLayout.ADDRESS // cublasHandle_t
    );

    private static final FunctionDescriptor cublasSgemmDescriptor = FunctionDescriptor.of(
            ValueLayout.JAVA_INT, // cublasStatus_t 返回值类型 (int)
            ValueLayout.ADDRESS,   // cublasHandle_t handle
            ValueLayout.JAVA_INT,   // cublasOperation_t transa
            ValueLayout.JAVA_INT,   // cublasOperation_t transb
            ValueLayout.JAVA_INT,   // int m
            ValueLayout.JAVA_INT,   // int n
            ValueLayout.JAVA_INT,   // int k
            ValueLayout.ADDRESS,   // const float           *alpha
            ValueLayout.ADDRESS,   // const float           *A
            ValueLayout.JAVA_INT,   // int lda
            ValueLayout.ADDRESS,   // const float           *B
            ValueLayout.JAVA_INT,   // int ldb
            ValueLayout.ADDRESS,   // const float           *beta
            ValueLayout.ADDRESS,   // float                 *C
            ValueLayout.JAVA_INT    // int ldc
    );

    private static final FunctionDescriptor cublasSetStreamDescriptor = FunctionDescriptor.of(
            ValueLayout.JAVA_INT,   // cublasStatus_t return type
            ValueLayout.ADDRESS,   // cublasHandle_t handle
            ValueLayout.ADDRESS    // cudaStream_t streamId
    );

    private static final FunctionDescriptor cudaStreamSynchronizeDescriptor = FunctionDescriptor.of(
            ValueLayout.JAVA_INT, // cudaError_t 返回值类型 (int)
            ValueLayout.ADDRESS  // cudaStream_t stream
    );

    private static final FunctionDescriptor cudaStreamCreateDescriptor = FunctionDescriptor.of(
            ValueLayout.JAVA_INT, // cudaError_t 返回值类型 (int)
            ValueLayout.ADDRESS  // cudaStream_t *pStream
    );

    private static final FunctionDescriptor cudaStreamDestroyDescriptor = FunctionDescriptor.of(
            ValueLayout.JAVA_INT, // cudaError_t 返回值类型 (int)
            ValueLayout.ADDRESS  // cudaStream_t stream
    );

    // 定义常量
    private static final int CUBLAS_OP_N = 0;

    // 获取函数地址 (省略了之前的 MethodHandle 的定义，请参考之前的示例)
     private static final MethodHandle cublasCreate = Linker.nativeLinker().downcallHandle(
            libLookup.find("cublasCreate_v2").orElseThrow(() -> new UnsatisfiedLinkError("cublasCreate_v2 not found")),
            cublasCreateDescriptor
    );

    private static final MethodHandle cublasDestroy = Linker.nativeLinker().downcallHandle(
            libLookup.find("cublasDestroy_v2").orElseThrow(() -> new UnsatisfiedLinkError("cublasDestroy_v2 not found")),
            cublasDestroyDescriptor
    );

    private static final MethodHandle cublasSgemm = Linker.nativeLinker().downcallHandle(
            libLookup.find("cublasSgemm_v2").orElseThrow(() -> new UnsatisfiedLinkError("cublasSgemm_v2 not found")),
            cublasSgemmDescriptor
    );

   private static final MethodHandle cublasSetStream = Linker.nativeLinker().downcallHandle(
            libLookup.find("cublasSetStream_v2").orElseThrow(() -> new UnsatisfiedLinkError("cublasSetStream_v2 not found")),
            cublasSetStreamDescriptor
    );

    private static final MethodHandle cudaStreamSynchronize = Linker.nativeLinker().downcallHandle(
            cudaLibLookup.find("cudaStreamSynchronize").orElseThrow(() -> new UnsatisfiedLinkError("cudaStreamSynchronize not found")),
            cudaStreamSynchronizeDescriptor
    );

    private static final MethodHandle cudaStreamCreate = Linker.nativeLinker().downcallHandle(
            cudaLibLookup.find("cudaStreamCreate").orElseThrow(() -> new UnsatisfiedLinkError("cudaStreamCreate not found")),
            cudaStreamCreateDescriptor
    );

    private static final MethodHandle cudaStreamDestroy = Linker.nativeLinker().downcallHandle(
            cudaLibLookup.find("cudaStreamDestroy").orElseThrow(() -> new UnsatisfiedLinkError("cudaStreamDestroy not found")),
            cudaStreamDestroyDescriptor
    );

    public static void main(String[] args) throws Throwable {
        int numStreams = 2; // 使用两个 Stream
        int m = 2;
        int n = 2;
        int k = 2;
        float alpha = 1.0f;
        float beta = 0.0f;

        // 创建 CUDA Streams
        MemorySegment[] streams = new MemorySegment[numStreams];
        for (int i = 0; i < numStreams; i++) {
            streams[i] = MemorySegment.allocateNative(8, SegmentScope.auto()); // Size of cudaStream_t
            int status = (int) cudaStreamCreate.invokeExact(streams[i].address());
            if (status != CUDA_SUCCESS) {
                System.err.println("cudaStreamCreate failed for stream " + i + " with status " + status);
                return;
            }
        }

        // 创建 cuBLAS handles
        MemorySegment[] handles = new MemorySegment[numStreams];
        for (int i = 0; i < numStreams; i++) {
            handles[i] = MemorySegment.allocateNative(8, SegmentScope.auto()); // size of cublasHandle_t
            int status = (int) cublasCreate.invokeExact(handles[i].address());
            if (status != CUBLAS_STATUS_SUCCESS) {
                System.err.println("cublasCreate failed for handle " + i + " with status " + status);
                return;
            }

            // 将 Stream 与 cuBLAS handle 关联起来
            status = (int) cublasSetStream.invokeExact(handles[i].address(), streams[i].address());
            if (status != CUBLAS_STATUS_SUCCESS) {
                System.err.println("cublasSetStream failed for handle " + i + " with status " + status);
                return;
            }
        }

        // 创建和初始化矩阵数据 (每个Stream一个)
        float[][] h_A = new float[numStreams][m * k];
        float[][] h_B = new float[numStreams][k * n];
        float[][] h_C = new float[numStreams][m * n];
        MemorySegment[] d_A = new MemorySegment[numStreams];
        MemorySegment[] d_B = new MemorySegment[numStreams];
        MemorySegment[] d_C = new MemorySegment[numStreams];

        for (int i = 0; i < numStreams; i++) {
            // 初始化矩阵数据
            for (int j = 0; j < m * k; j++) {
                h_A[i][j] = i+1 ; // 简单地初始化为 i+1
            }
            for (int j = 0; j < k * n; j++) {
                h_B[i][j] = i+2; // 简单地初始化为 i+2
            }
            for (int j = 0; j < m * n; j++) {
                h_C[i][j] = 0.0f;
            }

            // 分配 GPU 内存
            d_A[i] = MemorySegment.allocateNative(m * k * 4, SegmentScope.auto());
            d_B[i] = MemorySegment.allocateNative(k * n * 4, SegmentScope.auto());
            d_C[i] = MemorySegment.allocateNative(m * n * 4, SegmentScope.auto());

            // 将数据从 host 复制到 device (异步)
            d_A[i].asByteBuffer().order(ByteOrder.nativeOrder()).asFloatBuffer().put(h_A[i]);
            d_B[i].asByteBuffer().order(ByteOrder.nativeOrder()).asFloatBuffer().put(h_B[i]);
            d_C[i].asByteBuffer().order(ByteOrder.nativeOrder()).asFloatBuffer().put(h_C[i]);
        }

        // 在不同的 Stream 中执行矩阵乘法
        for (int i = 0; i < numStreams; i++) {
            int status = (int) cublasSgemm.invokeExact(
                    handles[i].address(),
                    CUBLAS_OP_N, CUBLAS_OP_N,
                    m, n, k,
                    MemorySegment.ofArray(new float[]{alpha}).address(),
                    d_A[i].address(), m,
                    d_B[i].address(), k,
                    MemorySegment.ofArray(new float[]{beta}).address(),
                    d_C[i].address(), m
            );

            if (status != CUBLAS_STATUS_SUCCESS) {
                System.err.println("cublasSgemm failed for stream " + i + " with status " + status);
                return;
            }
        }

        // 同步所有 Stream
        for (int i = 0; i < numStreams; i++) {
            int status = (int) cudaStreamSynchronize.invokeExact(streams[i].address());
            if (status != CUDA_SUCCESS) {
                System.err.println("cudaStreamSynchronize failed for stream " + i + " with status " + status);
                return;
            }
        }

        // 将结果从 device 复制回 host 并打印
        for (int i = 0; i < numStreams; i++) {
            float[] result = new float[m * n];
            d_C[i].asByteBuffer().order(ByteOrder.nativeOrder()).asFloatBuffer().get(result);
            System.out.println("Result for stream " + i + ":");
            for (float v : result) {
                System.out.print(v + " ");
            }
            System.out.println();
        }

        // 销毁 cuBLAS handles 和 CUDA Streams
        for (int i = 0; i < numStreams; i++) {
            int status = (int) cublasDestroy.invokeExact(handles[i].address());
            if (status != CUBLAS_STATUS_SUCCESS) {
                System.err.println("cublasDestroy failed for handle " + i + " with status " + status);
            }
             status = (int) cudaStreamDestroy.invokeExact(streams[i].address());
            if (status != CUDA_SUCCESS) {
                System.err.println("cudaStreamDestroy failed for stream " + i + " with status " + status);
            }
        }
    }
}

6.1 总结

• 我们创建了多个 CUDA Stream 和 cuBLAS handle。
• 我们将每个 cuBLAS handle 与一个 Stream 关联起来。
• 我们在不同的 Stream 中并发执行矩阵乘法。
• 我们使用 cudaStreamSynchronize 函数等待所有 Stream 中的命令执行完毕。
• 最后，我们将结果从 device 复制回 host 并打印。

7. 性能优化建议

• 使用 pinned memory (page-locked memory): Pinned memory 可以提高 host 和 device 之间数据传输的性能。可以使用 cudaHostAlloc 函数分配 pinned memory。
• 避免频繁的 host-device 数据传输: 尽量将数据保存在 device 上，减少 host 和 device 之间的数据传输。
• 使用 asynchronous memory copy: 使用 cudaMemcpyAsync 函数可以异步地将数据从 host 复制到 device，避免阻塞 host 线程。
• 调整 block size 和 grid size: 根据 GPU 的架构和矩阵的大小，调整 block size 和 grid size 可以提高 kernel 的性能。
• 使用 profiler: 使用 CUDA profiler 可以分析程序的性能瓶颈，并找出优化的方向。

8. 错误处理

在使用 Project Panama 调用 CUDA cuBLAS 时，错误处理非常重要。 cuBLAS 和 CUDA 函数通常会返回一个状态码，表示函数执行的结果。 我们应该检查这些状态码，并在出现错误时进行相应的处理。

在上面的示例中，我们已经展示了如何检查 cublasCreate, cublasSgemm, cudaStreamSynchronize等函数的返回值，并在出现错误时打印错误信息。 在实际应用中，我们应该根据具体的错误类型采取不同的处理措施，例如重试、记录日志、抛出异常等。

9. 安全注意事项

• 内存安全: MemorySegment 提供了一定的内存安全保证，例如防止越界访问。 但仍然需要小心处理 native 内存，避免出现内存泄漏、悬挂指针等问题。
• 线程安全: CUDA API 本身不是完全线程安全的。在使用多个线程调用 CUDA 函数时，需要进行适当的同步。 cuBLAS handle 和 CUDA Stream 应该与特定的线程关联，避免多个线程同时访问同一个 handle 或 Stream。
• 资源管理: 确保在使用完 cuBLAS handle 和 CUDA Stream 之后，及时释放它们。 否则，可能会导致资源泄漏。

10. 总结

今天，我们学习了如何使用 Project Panama 调用 CUDA cuBLAS 库来加速矩阵运算，并重点关注了 CUDA Stream 的同步问题以及如何利用 MemorySegment 来管理内存依赖关系。 通过合理地使用 CUDA Stream 和 MemorySegment，我们可以充分利用 GPU 的并行性，提高大规模矩阵运算的性能。希望这些知识能帮助大家更好地利用 Project Panama 和 CUDA 来加速自己的应用程序。

掌握 Panama FFM API 与 CUDA cuBLAS 的结合，能让我们更高效地实现 Java 与 GPU 协同计算，特别是在数据密集型任务中。Stream 同步和内存管理是关键，能保证数据正确性和程序稳定性。