/* Loop DOALL -> loop em que todos termos do vetor sao usados e nao ha dependencia entre  iteracoes -> PARALELIZAVEL
 * Loop DOACROSS-> uma iteração depende de uma outra iteração -> nao paralelizavel.
 * Regra do 80/20 -> 80% da execução do programa ocorre em 20% das instrucoes do codigo (se for do all é paralelizavel).
 * Se esse loop for do all e executar a mesma intrução não ha necessidade de cada core ter a sua I-cache -> ela e grande e pode ser eliminada -> espaço para mais cores -> GPU
 * CUDA -> linguagem para programação em GPU que permite computação heterogenia (CPU + GPU)
 * Terminologia: Host -> CPU e sua memoria; Device -> GPU e sua memoria;
 * Fluxo do programa: CPU transfere dados para a memoria da GPU (esse processo é muito custoso e por isos as vezes não compensa utilizar a GPU); GPU executa o kernel em paralelo; GPU transefere novamente o dado para CPU (ou DRAM).
 * A GPU é organizada em SMX, cada SMX tem um conjunto de blocos e cada bloco tem um conjunto de threads. o work load pe despachado da SMX para os blocos em wraps q sao conjuntos de threads (normalmente 32).
 * A GPU tem uma memória local acessada por todas SMX e uma memória local compartilhada (shared memory) que é mais rápida que a global, porém restringida ao uso apenas dentro de uma SMX.
 *
 *
 * Criando um kernel:
 * keyword -> __global__ (significa q a função sera chamada pelo host e executada no device).
 * __global__ void mykernel (void) {

  }
 *
 *
 * Invocando um Kernel:
 * mykernel<<<N,M>>> () -> N é numero de blocos e M numero de threads por bloco;
 *
 *
 * Precisamos alocar memoria na GPU para executar um kernel:
 * Ponteiros da GPU apontam para memoria na GPU e pontiero da CPU para memória da CPU.
 * cudaMalloc((void **) &variavel_cuda, tamanho_variavel);
 * cudaFree(variavel_cuda);
 * cudaMemcpy(variavel_cuda, variavel_CPU, tamanho, cudaMemcpyHostToDevice);
 * cudaMemcpy (variavel_CPU, variavel_cuda, tamanho, cudaMemcpyDeviceToHost);
 *
 *
 * Um kernel é executado uma grid de blocos, que é 3D, e temos algumas palavras reservadas:
 * threadIdx.x/y/z
 * blockIdx.x/y/z
 * blockDim.x/y/z -> variavel N setada na chamada do kernel na main.
 * gridDim -> N*M;
 * Podemos combinar varios blocos e varias threads, e o calculo de indice complica um pouco (int index = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x);
 * Vale a pena usar threads pois elas podem sincronizar e se comunicar!
 *
 *
 * Como acessar a memoria compartilhada do bloco:
 * palavra reservada __shared__ (usa dentro do kernel para variaveis criadas dentro do kernel. Exemplo: __shared__ int variavel).
 * o dado não é visível para threads em outros blocos.
 *
 *
 * __syncthreads(): usado para previnir hazard the read/write after write/read:
 * todas threads de um BLOCO devem chegar ate aquele ponto para progredir.
 *
 *
 * Coordenação:
 * as chamadas de kernels sao feitas de forma asincrona!
 * A CPU precisa sincronizar antes de ler os resultados da computação no device:
 * cudaMemcpy(); -> bloqueia a CPU e so retoma quando termina de copiar (e logo termina a computação da GPU)
 * cudaMemcpyAsync(); -> asincrono, nao bloqueia a GPU
 * cudaDevideSynchronize(); ->bloqueia a CPU ate que todos processos da GPU terminem.
 *
 *
 * Device Management:
 * cudaGetDeviceCount(int *count)
 * cudaSetDevice(int device)
 * cudaGetDevice(int *device)
 * cudaGetDeviceProperties(cudaDeviceProp *prop, int device)
 *
 *
 * Memoria:
 * uma linha inteira da DRAM é lida para o row buffer (memory core speed -> lento).
 * dessa linha um MUX é usado para selecionar qual word voce realmente quer (interface speed -> rapido)
 * DDRx -> memory core speed = 1/(2^x) interface speed.
 * para compensar essa lentidao uma linha da ram tem 2^x de bits em largura, e todos esses bits sao uma linha que vao para o row buffer, que seleciona a word desejada (isso é chamado de burst -> trazer varias palavras para o row buffer).
 * Também, aliado a isso pode-se ter varios bancos, um colados aos outros de DRAM, que operam em paralelo e aumentam o bandwidth (largura de banda -> bits/s transferidos).
 *
 *
 * Memory Coalescing:
 * O acesso a memoria é dito coalesced se todos endereços do burst foram usados e uncoalesced se nao usou todos endereços.
 * um acesso não é coalesced se uma das palavras reservadas (threadIdx, BlockIdx, etc) for multiplicada por uma constante.
 *
 *
 * Control divergence:
 * se um mesmo wrap executa um bloco com if's entao ha perda de eficiencia pois cada thread pode executar o bloco if ou o bloco else, introduzindo "nop's" ao que ele nao executar, aumentando assim o tempo de execução do programa.
 *
 *
 * Problema da Corida:
 * CUDA soluciona o problema da corrida com funções que fazem operações atomicas, como:
 * atomicAdd (int* adress, int value);
 *
 *
 * Observaçoes:
 * em questado de threadIdx.x/y/z
 * eixo horizontal eh o x (colunas)
 * eixo vertical eh o y (linhas)
 * profundidade eh o eixo z
 *
 * Tiling -> dividir o dado em blocos que cabe dentro de um bloco e utiliza-lo na shared memory
 *
 * Coalescing e Shared Memory são o segredo para se programar bem em CUDA
 */

 #include <stdio.h>
 #include <stdlib.h>

 __global__ void add_vector (int * device_A, int * device_B, int * device_C) {
    int index = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    device_C[index] = device_A[index] + device_B[index];
 }

 int main () {
    int tamanho_dos_vetores, i;
    int *host_A, *host_B, *host_C;
    int *device_A, *device_B, *device_C;

    printf("Insira o tamanho dos vetores (multiplo de 4 e pelo menos 4): \n");
    scanf("%d", &tamanho_dos_vetores);

    host_A = (int *) malloc (tamanho_dos_vetores * sizeof(int));
    host_B = (int *) malloc (tamanho_dos_vetores * sizeof(int));
    host_C = (int *) malloc (tamanho_dos_vetores * sizeof(int));

    cudaMalloc ((void ** ) &device_A, tamanho_dos_vetores * sizeof(int));
    cudaMalloc ((void ** ) &device_B, tamanho_dos_vetores * sizeof(int));
    cudaMalloc ((void ** ) &device_C, tamanho_dos_vetores * sizeof(int));

    printf("Insira os %d numeros do 1o vetor: \n", tamanho_dos_vetores);
    for (i = 0; i < tamanho_dos_vetores; i++) {
      scanf("%d", &host_A[i]);
    }
    printf("Insira os %d numeros do 2o vetor: \n", tamanho_dos_vetores);
    for (i = 0; i < tamanho_dos_vetores; i++) {
      scanf("%d", &host_B[i]);
    }
    cudaMemcpy (device_A, host_A, tamanho_dos_vetores * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy (device_B, host_B, tamanho_dos_vetores * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

    add_vector<<<4, tamanho_dos_vetores/4>>>(device_A, device_B, device_C);

    cudaMemcpy (host_C, device_C, tamanho_dos_vetores * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);

    printf("Resultado da Soma: \n");
    printf("%d", host_C[0]);
    for (i = 1; i < tamanho_dos_vetores; i++) {
      printf(" %d", host_C[i]);
    }
    printf("\n");

    free(host_A);
    free(host_B);
    free(host_C);
    cudaFree(device_A);
    cudaFree(device_B);
    cudaFree(device_C);

    return 0;
 }

	.file	"tmpxft_002a5769_00000000-6_CUDA.cudafe1.cpp"
	.text
#APP

#NO_APP
	.type	_ZL26__cudaUnregisterBinaryUtilv, @function
_ZL26__cudaUnregisterBinaryUtilv:
.LFB2030:
	.cfi_startproc
	endbr64
	movq	_ZL20__cudaFatCubinHandle(%rip), %rdi
	jmp	__cudaUnregisterFatBinary@PLT
	.cfi_endproc
.LFE2030:
	.size	_ZL26__cudaUnregisterBinaryUtilv, .-_ZL26__cudaUnregisterBinaryUtilv
	.globl	_Z34__device_stub__Z10add_vectorPiS_S_PiS_S_
	.type	_Z34__device_stub__Z10add_vectorPiS_S_PiS_S_, @function
_Z34__device_stub__Z10add_vectorPiS_S_PiS_S_:
.LFB2052:
	.cfi_startproc
	endbr64
	subq	$136, %rsp
	.cfi_def_cfa_offset 144
	movq	%rdi, 24(%rsp)
	leaq	40(%rsp), %rcx
	leaq	48(%rsp), %rdi
	movq	%rsi, 16(%rsp)
	leaq	60(%rsp), %rsi
	movq	%rdx, 8(%rsp)
	leaq	32(%rsp), %rdx
	movq	%fs:40, %rax
	movq	%rax, 120(%rsp)
	xorl	%eax, %eax
	leaq	24(%rsp), %rax
	movl	$1, 56(%rsp)
	movq	%rax, 96(%rsp)
	leaq	16(%rsp), %rax
	movq	%rax, 104(%rsp)
	leaq	8(%rsp), %rax
	movq	%rax, 112(%rsp)
	movabsq	$4294967297, %rax
	movq	%rax, 48(%rsp)
	movq	%rax, 60(%rsp)
	movl	$1, 68(%rsp)
	call	__cudaPopCallConfiguration@PLT
	testl	%eax, %eax
	jne	.L2
	pushq	40(%rsp)
	.cfi_def_cfa_offset 152
	leaq	_Z10add_vectorPiS_S_(%rip), %rdi
	pushq	40(%rsp)
	.cfi_def_cfa_offset 160
	movq	76(%rsp), %rcx
	movl	84(%rsp), %r8d
	movq	64(%rsp), %rsi
	movl	72(%rsp), %edx
	leaq	112(%rsp), %r9
	call	cudaLaunchKernel@PLT
	popq	%rax
	.cfi_def_cfa_offset 152
	popq	%rdx
	.cfi_def_cfa_offset 144
.L2:
	movq	120(%rsp), %rax
	subq	%fs:40, %rax
	je	.L4
	call	__stack_chk_fail@PLT
.L4:
	addq	$136, %rsp
	.cfi_def_cfa_offset 8
	ret
	.cfi_endproc
.LFE2052:
	.size	_Z34__device_stub__Z10add_vectorPiS_S_PiS_S_, .-_Z34__device_stub__Z10add_vectorPiS_S_PiS_S_
	.globl	_Z10add_vectorPiS_S_
	.type	_Z10add_vectorPiS_S_, @function
_Z10add_vectorPiS_S_:
.LFB2053:
	.cfi_startproc
	endbr64
	jmp	_Z34__device_stub__Z10add_vectorPiS_S_PiS_S_
	.cfi_endproc
.LFE2053:
	.size	_Z10add_vectorPiS_S_, .-_Z10add_vectorPiS_S_
	.section	.rodata.str1.1,"aMS",@progbits,1
.LC0:
	.string	"Insira o tamanho dos vetores (multiplo de 4 e pelo menos 4): \n"
.LC1:
	.string	"%d"
.LC2:
	.string	"Insira os %d numeros do 1o vetor: \n"
.LC3:
	.string	"Insira os %d numeros do 2o vetor: \n"
.LC4:
	.string	"Resultado da Soma: \n"
.LC5:
	.string	" %d"
.LC6:
	.string	"\n"
	.section	.text.startup,"ax",@progbits
	.globl	main
	.type	main, @function
main:
.LFB2027:
	.cfi_startproc
	endbr64
	pushq	%r15
	.cfi_def_cfa_offset 16
	.cfi_offset 15, -16
	leaq	.LC0(%rip), %rsi
	movl	$2, %edi
	pushq	%r14
	.cfi_def_cfa_offset 24
	.cfi_offset 14, -24
	pushq	%r13
	.cfi_def_cfa_offset 32
	.cfi_offset 13, -32
	leaq	.LC1(%rip), %r13
	pushq	%r12
	.cfi_def_cfa_offset 40
	.cfi_offset 12, -40
	pushq	%rbp
	.cfi_def_cfa_offset 48
	.cfi_offset 6, -48
	pushq	%rbx
	.cfi_def_cfa_offset 56
	.cfi_offset 3, -56
	subq	$72, %rsp
	.cfi_def_cfa_offset 128
	movq	%fs:40, %rax
	movq	%rax, 56(%rsp)
	xorl	%eax, %eax
	call	__printf_chk@PLT
	leaq	4(%rsp), %rsi
	movq	%r13, %rdi
	xorl	%eax, %eax
	call	__isoc23_scanf@PLT
	movslq	4(%rsp), %r14
	salq	$2, %r14
	movq	%r14, %rdi
	call	malloc@PLT
	movq	%r14, %rdi
	movq	%rax, %r12
	call	malloc@PLT
	movq	%r14, %rdi
	movq	%r12, %r15
	movq	%rax, %rbp
	call	malloc@PLT
	movq	%r14, %rsi
	leaq	8(%rsp), %rdi
	xorl	%r14d, %r14d
	movq	%rax, %rbx
	call	cudaMalloc@PLT
	movslq	4(%rsp), %rsi
	leaq	16(%rsp), %rdi
	salq	$2, %rsi
	call	cudaMalloc@PLT
	movslq	4(%rsp), %rsi
	leaq	24(%rsp), %rdi
	salq	$2, %rsi
	call	cudaMalloc@PLT
	movl	4(%rsp), %edx
	movl	$2, %edi
	xorl	%eax, %eax
	leaq	.LC2(%rip), %rsi
	call	__printf_chk@PLT
.L9:
	movl	4(%rsp), %edx
	cmpl	%r14d, %edx
	jle	.L18
	movq	%r15, %rsi
	movq	%r13, %rdi
	xorl	%eax, %eax
	incl	%r14d
	call	__isoc23_scanf@PLT
	addq	$4, %r15
	jmp	.L9
.L18:
	leaq	.LC3(%rip), %rsi
	xorl	%eax, %eax
	movq	%rbp, %r15
	xorl	%r14d, %r14d
	movl	$2, %edi
	call	__printf_chk@PLT
.L11:
	movslq	4(%rsp), %rdx
	cmpl	%r14d, %edx
	jle	.L19
	movq	%r15, %rsi
	movq	%r13, %rdi
	xorl	%eax, %eax
	incl	%r14d
	call	__isoc23_scanf@PLT
	addq	$4, %r15
	jmp	.L11
.L19:
	movq	8(%rsp), %rdi
	salq	$2, %rdx
	movl	$1, %ecx
	movq	%r12, %rsi
	call	cudaMemcpy@PLT
	movslq	4(%rsp), %rdx
	movq	16(%rsp), %rdi
	movq	%rbp, %rsi
	movl	$1, %ecx
	salq	$2, %rdx
	call	cudaMemcpy@PLT
	movl	4(%rsp), %eax
	xorl	%r9d, %r9d
	xorl	%r8d, %r8d
	movl	$4, %ecx
	movl	$1073741825, %edi
	movl	$1, %esi
	cltd
	salq	$2, %rdi
	idivl	%ecx
	movl	%eax, 44(%rsp)
	movabsq	$4294967297, %rax
	movq	%rax, 48(%rsp)
	movl	52(%rsp), %ecx
	movq	44(%rsp), %rdx
	call	__cudaPushCallConfiguration@PLT
	testl	%eax, %eax
	jne	.L13
	movq	24(%rsp), %rdx
	movq	16(%rsp), %rsi
	movq	8(%rsp), %rdi
	call	_Z34__device_stub__Z10add_vectorPiS_S_PiS_S_
.L13:
	movslq	4(%rsp), %rdx
	movq	24(%rsp), %rsi
	movl	$2, %ecx
	movq	%rbx, %rdi
	leaq	.LC5(%rip), %r14
	salq	$2, %rdx
	call	cudaMemcpy@PLT
	leaq	.LC4(%rip), %rsi
	movl	$2, %edi
	xorl	%eax, %eax
	call	__printf_chk@PLT
	movl	(%rbx), %edx
	movq	%r13, %rsi
	movl	$2, %edi
	xorl	%eax, %eax
	xorl	%r13d, %r13d
	call	__printf_chk@PLT
.L14:
	incq	%r13
	cmpl	%r13d, 4(%rsp)
	jle	.L20
	movl	(%rbx,%r13,4), %edx
	movq	%r14, %rsi
	movl	$2, %edi
	xorl	%eax, %eax
	call	__printf_chk@PLT
	jmp	.L14
.L20:
	leaq	.LC6(%rip), %rsi
	movl	$2, %edi
	xorl	%eax, %eax
	call	__printf_chk@PLT
	movq	%r12, %rdi
	call	free@PLT
	movq	%rbp, %rdi
	call	free@PLT
	movq	%rbx, %rdi
	call	free@PLT
	movq	8(%rsp), %rdi
	call	cudaFree@PLT
	movq	16(%rsp), %rdi
	call	cudaFree@PLT
	movq	24(%rsp), %rdi
	call	cudaFree@PLT
	movq	56(%rsp), %rax
	subq	%fs:40, %rax
	je	.L16
	call	__stack_chk_fail@PLT
.L16:
	addq	$72, %rsp
	.cfi_def_cfa_offset 56
	xorl	%eax, %eax
	popq	%rbx
	.cfi_def_cfa_offset 48
	popq	%rbp
	.cfi_def_cfa_offset 40
	popq	%r12
	.cfi_def_cfa_offset 32
	popq	%r13
	.cfi_def_cfa_offset 24
	popq	%r14
	.cfi_def_cfa_offset 16
	popq	%r15
	.cfi_def_cfa_offset 8
	ret
	.cfi_endproc
.LFE2027:
	.size	main, .-main
	.section	.rodata.str1.1
.LC7:
	.string	"_Z10add_vectorPiS_S_"
	.section	.text.startup
	.type	_ZL24__sti____cudaRegisterAllv, @function
_ZL24__sti____cudaRegisterAllv:
.LFB2055:
	.cfi_startproc
	endbr64
	pushq	%rax
	.cfi_def_cfa_offset 16
	leaq	_ZL15__fatDeviceText(%rip), %rdi
	call	__cudaRegisterFatBinary@PLT
	pushq	$0
	.cfi_def_cfa_offset 24
	xorl	%r9d, %r9d
	orl	$-1, %r8d
	pushq	$0
	.cfi_def_cfa_offset 32
	leaq	.LC7(%rip), %rdx
	movq	%rax, %rdi
	leaq	_Z10add_vectorPiS_S_(%rip), %rsi
	pushq	$0
	.cfi_def_cfa_offset 40
	movq	%rdx, %rcx
	pushq	$0
	.cfi_def_cfa_offset 48
	movq	%rax, _ZL20__cudaFatCubinHandle(%rip)
	call	__cudaRegisterFunction@PLT
	movq	_ZL20__cudaFatCubinHandle(%rip), %rdi
	addq	$32, %rsp
	.cfi_def_cfa_offset 16
	call	__cudaRegisterFatBinaryEnd@PLT
	leaq	_ZL26__cudaUnregisterBinaryUtilv(%rip), %rdi
	popq	%rdx
	.cfi_def_cfa_offset 8
	jmp	atexit@PLT
	.cfi_endproc
.LFE2055:
	.size	_ZL24__sti____cudaRegisterAllv, .-_ZL24__sti____cudaRegisterAllv
	.section	.init_array,"aw"
	.align 8
	.quad	_ZL24__sti____cudaRegisterAllv
	.section	.nvFatBinSegment,"aw"
	.align 8
	.type	_ZL15__fatDeviceText, @object
	.size	_ZL15__fatDeviceText, 24
_ZL15__fatDeviceText:
	.long	1180844977
	.long	1
	.quad	fatbinData
	.quad	0
	.local	_ZL20__cudaFatCubinHandle
	.comm	_ZL20__cudaFatCubinHandle,8,8
	.ident	"GCC: (Ubuntu 13.3.0-6ubuntu2~24.04) 13.3.0"
	.section	.note.GNU-stack,"",@progbits
	.section	.note.gnu.property,"a"
	.align 8
	.long	1f - 0f
	.long	4f - 1f
	.long	5
0:
	.string	"GNU"
1:
	.align 8
	.long	0xc0000002
	.long	3f - 2f
2:
	.long	0x3
3:
	.align 8
4:

/* Loop DOALL -> loop em que todos termos do vetor sao usados e nao ha dependencia entre  iteracoes -> PARALELIZAVEL
 * Loop DOACROSS-> uma iteração depende de uma outra iteração -> nao paralelizavel.
 * Regra do 80/20 -> 80% da execução do programa ocorre em 20% das instrucoes do codigo (se for do all é paralelizavel).
 * Se esse loop for do all e executar a mesma intrução não ha necessidade de cada core ter a sua I-cache -> ela e grande e pode ser eliminada -> espaço para mais cores -> GPU
 * CUDA -> linguagem para programação em GPU que permite computação heterogenia (CPU + GPU)
 * Terminologia: Host -> CPU e sua memoria; Device -> GPU e sua memoria;
 * Fluxo do programa: CPU transfere dados para a memoria da GPU (esse processo é muito custoso e por isos as vezes não compensa utilizar a GPU); GPU executa o kernel em paralelo; GPU transefere novamente o dado para CPU (ou DRAM).
 * A GPU é organizada em SMX, cada SMX tem um conjunto de blocos e cada bloco tem um conjunto de threads. o work load pe despachado da SMX para os blocos em wraps q sao conjuntos de threads (normalmente 32).
 * A GPU tem uma memória local acessada por todas SMX e uma memória local compartilhada (shared memory) que é mais rápida que a global, porém restringida ao uso apenas dentro de uma SMX.
 *
 *
 * Criando um kernel:
 * keyword -> __global__ (significa q a função sera chamada pelo host e executada no device).
 * __global__ void mykernel (void) {

  }
 *
 *
 * Invocando um Kernel:
 * mykernel<<<N,M>>> () -> N é numero de blocos e M numero de threads por bloco;
 *
 *
 * Precisamos alocar memoria na GPU para executar um kernel:
 * Ponteiros da GPU apontam para memoria na GPU e pontiero da CPU para memória da CPU.
 * cudaMalloc((void **) &variavel_cuda, tamanho_variavel);
 * cudaFree(variavel_cuda);
 * cudaMemcpy(variavel_cuda, variavel_CPU, tamanho, cudaMemcpyHostToDevice);
 * cudaMemcpy (variavel_CPU, variavel_cuda, tamanho, cudaMemcpyDeviceToHost);
 *
 *
 * Um kernel é executado uma grid de blocos, que é 3D, e temos algumas palavras reservadas:
 * threadIdx.x/y/z
 * blockIdx.x/y/z
 * blockDim.x/y/z -> variavel N setada na chamada do kernel na main.
 * gridDim -> N*M;
 * Podemos combinar varios blocos e varias threads, e o calculo de indice complica um pouco (int index = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x);
 * Vale a pena usar threads pois elas podem sincronizar e se comunicar!
 *
 *
 * Como acessar a memoria compartilhada do bloco:
 * palavra reservada __shared__ (usa dentro do kernel para variaveis criadas dentro do kernel. Exemplo: __shared__ int variavel).
 * o dado não é visível para threads em outros blocos.
 *
 *
 * __syncthreads(): usado para previnir hazard the read/write after write/read:
 * todas threads de um BLOCO devem chegar ate aquele ponto para progredir.
 *
 *
 * Coordenação:
 * as chamadas de kernels sao feitas de forma asincrona!
 * A CPU precisa sincronizar antes de ler os resultados da computação no device:
 * cudaMemcpy(); -> bloqueia a CPU e so retoma quando termina de copiar (e logo termina a computação da GPU)
 * cudaMemcpyAsync(); -> asincrono, nao bloqueia a GPU
 * cudaDevideSynchronize(); ->bloqueia a CPU ate que todos processos da GPU terminem.
 *
 *
 * Device Management:
 * cudaGetDeviceCount(int *count)
 * cudaSetDevice(int device)
 * cudaGetDevice(int *device)
 * cudaGetDeviceProperties(cudaDeviceProp *prop, int device)
 *
 *
 * Memoria:
 * uma linha inteira da DRAM é lida para o row buffer (memory core speed -> lento).
 * dessa linha um MUX é usado para selecionar qual word voce realmente quer (interface speed -> rapido)
 * DDRx -> memory core speed = 1/(2^x) interface speed.
 * para compensar essa lentidao uma linha da ram tem 2^x de bits em largura, e todos esses bits sao uma linha que vao para o row buffer, que seleciona a word desejada (isso é chamado de burst -> trazer varias palavras para o row buffer).
 * Também, aliado a isso pode-se ter varios bancos, um colados aos outros de DRAM, que operam em paralelo e aumentam o bandwidth (largura de banda -> bits/s transferidos).
 *
 *
 * Memory Coalescing:
 * O acesso a memoria é dito coalesced se todos endereços do burst foram usados e uncoalesced se nao usou todos endereços.
 * um acesso não é coalesced se uma das palavras reservadas (threadIdx, BlockIdx, etc) for multiplicada por uma constante.
 *
 *
 * Control divergence:
 * se um mesmo wrap executa um bloco com if's entao ha perda de eficiencia pois cada thread pode executar o bloco if ou o bloco else, introduzindo "nop's" ao que ele nao executar, aumentando assim o tempo de execução do programa.
 *
 *
 * Problema da Corida:
 * CUDA soluciona o problema da corrida com funções que fazem operações atomicas, como:
 * atomicAdd (int* adress, int value);
 *
 *
 * Observaçoes:
 * em questado de threadIdx.x/y/z
 * eixo horizontal eh o x (colunas)
 * eixo vertical eh o y (linhas)
 * profundidade eh o eixo z
 *
 * Tiling -> dividir o dado em blocos que cabe dentro de um bloco e utiliza-lo na shared memory
 *
 * Coalescing e Shared Memory são o segredo para se programar bem em CUDA
 */

 
#include <hip/hip_runtime.h>
#include <stdio.h>
 #include <stdlib.h>

 __global__ void add_vector (int * device_A, int * device_B, int * device_C) {
    int index = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    device_C[index] = device_A[index] + device_B[index];
 }

 int main () {
    int tamanho_dos_vetores, i;
    int *host_A, *host_B, *host_C;
    int *device_A, *device_B, *device_C;

    printf("Insira o tamanho dos vetores (multiplo de 4 e pelo menos 4): \n");
    scanf("%d", &tamanho_dos_vetores);

    host_A = (int *) malloc (tamanho_dos_vetores * sizeof(int));
    host_B = (int *) malloc (tamanho_dos_vetores * sizeof(int));
    host_C = (int *) malloc (tamanho_dos_vetores * sizeof(int));

    hipMalloc ((void ** ) &device_A, tamanho_dos_vetores * sizeof(int));
    hipMalloc ((void ** ) &device_B, tamanho_dos_vetores * sizeof(int));
    hipMalloc ((void ** ) &device_C, tamanho_dos_vetores * sizeof(int));

    printf("Insira os %d numeros do 1o vetor: \n", tamanho_dos_vetores);
    for (i = 0; i < tamanho_dos_vetores; i++) {
      scanf("%d", &host_A[i]);
    }
    printf("Insira os %d numeros do 2o vetor: \n", tamanho_dos_vetores);
    for (i = 0; i < tamanho_dos_vetores; i++) {
      scanf("%d", &host_B[i]);
    }
    hipMemcpy (device_A, host_A, tamanho_dos_vetores * sizeof(int), hipMemcpyHostToDevice);
    hipMemcpy (device_B, host_B, tamanho_dos_vetores * sizeof(int), hipMemcpyHostToDevice);

    add_vector<<<4, tamanho_dos_vetores/4>>>(device_A, device_B, device_C);

    hipMemcpy (host_C, device_C, tamanho_dos_vetores * sizeof(int), hipMemcpyDeviceToHost);

    printf("Resultado da Soma: \n");
    printf("%d", host_C[0]);
    for (i = 1; i < tamanho_dos_vetores; i++) {
      printf(" %d", host_C[i]);
    }
    printf("\n");

    free(host_A);
    free(host_B);
    free(host_C);
    hipFree(device_A);
    hipFree(device_B);
    hipFree(device_C);

    return 0;
 }

	.text
	.file	"CUDA.hip"
	.globl	_Z25__device_stub__add_vectorPiS_S_ # -- Begin function _Z25__device_stub__add_vectorPiS_S_
	.type	_Z25__device_stub__add_vectorPiS_S_,@function
_Z25__device_stub__add_vectorPiS_S_:    # @_Z25__device_stub__add_vectorPiS_S_
	.cfi_startproc
# %bb.0:
	pushq	%r15
	.cfi_def_cfa_offset 16
	pushq	%r14
	.cfi_def_cfa_offset 24
	pushq	%r13
	.cfi_def_cfa_offset 32
	pushq	%r12
	.cfi_def_cfa_offset 40
	pushq	%rbx
	.cfi_def_cfa_offset 48
	subq	$112, %rsp
	.cfi_def_cfa_offset 160
	.cfi_offset %rbx, -48
	.cfi_offset %r12, -40
	.cfi_offset %r13, -32
	.cfi_offset %r14, -24
	.cfi_offset %r15, -16
	leaq	40(%rsp), %rax
	movq	%rdi, (%rax)
	leaq	32(%rsp), %rcx
	movq	%rsi, (%rcx)
	leaq	24(%rsp), %rsi
	movq	%rdx, (%rsi)
	leaq	80(%rsp), %rbx
	movq	%rax, (%rbx)
	movq	%rcx, 8(%rbx)
	movq	%rsi, 16(%rbx)
	leaq	64(%rsp), %r14
	leaq	48(%rsp), %r15
	leaq	16(%rsp), %r12
	leaq	8(%rsp), %r13
	movq	%r14, %rdi
	movq	%r15, %rsi
	movq	%r12, %rdx
	movq	%r13, %rcx
	callq	__hipPopCallConfiguration
	movq	(%r14), %rsi
	movl	8(%r14), %edx
	movq	(%r15), %rcx
	movl	8(%r15), %r8d
	movl	$_Z10add_vectorPiS_S_, %edi
	movq	%rbx, %r9
	pushq	(%r13)
	.cfi_adjust_cfa_offset 8
	pushq	(%r12)
	.cfi_adjust_cfa_offset 8
	callq	hipLaunchKernel
	addq	$128, %rsp
	.cfi_adjust_cfa_offset -128
	popq	%rbx
	.cfi_def_cfa_offset 40
	popq	%r12
	.cfi_def_cfa_offset 32
	popq	%r13
	.cfi_def_cfa_offset 24
	popq	%r14
	.cfi_def_cfa_offset 16
	popq	%r15
	.cfi_def_cfa_offset 8
	retq
.Lfunc_end0:
	.size	_Z25__device_stub__add_vectorPiS_S_, .Lfunc_end0-_Z25__device_stub__add_vectorPiS_S_
	.cfi_endproc
                                        # -- End function
	.globl	main                            # -- Begin function main
	.type	main,@function
main:                                   # @main
	.cfi_startproc
# %bb.0:
	pushq	%r15
	.cfi_def_cfa_offset 16
	pushq	%r14
	.cfi_def_cfa_offset 24
	pushq	%r13
	.cfi_def_cfa_offset 32
	pushq	%r12
	.cfi_def_cfa_offset 40
	pushq	%rbx
	.cfi_def_cfa_offset 48
	subq	$32, %rsp
	.cfi_def_cfa_offset 80
	.cfi_offset %rbx, -48
	.cfi_offset %r12, -40
	.cfi_offset %r13, -32
	.cfi_offset %r14, -24
	.cfi_offset %r15, -16
	movl	$.Lstr, %edi
	callq	puts@PLT
	leaq	4(%rsp), %r12
	movl	$.L.str.1, %edi
	movq	%r12, %rsi
	xorl	%eax, %eax
	callq	__isoc23_scanf
	movslq	(%r12), %r13
	shlq	$2, %r13
	movq	%r13, %rdi
	callq	malloc
	movq	%rax, %rbx
	movq	%r13, %rdi
	callq	malloc
	movq	%rax, %r14
	movq	%r13, %rdi
	callq	malloc
	movq	%rax, %r15
	leaq	24(%rsp), %rdi
	movq	%r13, %rsi
	callq	hipMalloc
	movslq	(%r12), %rsi
	shlq	$2, %rsi
	leaq	16(%rsp), %rdi
	callq	hipMalloc
	movslq	(%r12), %rsi
	shlq	$2, %rsi
	leaq	8(%rsp), %rdi
	callq	hipMalloc
	movl	(%r12), %esi
	movl	$.L.str.2, %edi
	xorl	%eax, %eax
	callq	printf
	movl	(%r12), %esi
	testl	%esi, %esi
	jle	.LBB1_3
# %bb.1:                                # %.lr.ph.preheader
	movq	%rbx, %r12
	xorl	%r13d, %r13d
.LBB1_2:                                # %.lr.ph
                                        # =>This Inner Loop Header: Depth=1
	movl	$.L.str.1, %edi
	movq	%r12, %rsi
	xorl	%eax, %eax
	callq	__isoc23_scanf
	incq	%r13
	movslq	4(%rsp), %rsi
	addq	$4, %r12
	cmpq	%rsi, %r13
	jl	.LBB1_2
.LBB1_3:                                # %._crit_edge
	movl	$.L.str.3, %edi
                                        # kill: def $esi killed $esi killed $rsi
	xorl	%eax, %eax
	callq	printf
	movslq	4(%rsp), %rdx
	testq	%rdx, %rdx
	jle	.LBB1_6
# %bb.4:                                # %.lr.ph30.preheader
	movq	%r14, %r12
	xorl	%r13d, %r13d
.LBB1_5:                                # %.lr.ph30
                                        # =>This Inner Loop Header: Depth=1
	movl	$.L.str.1, %edi
	movq	%r12, %rsi
	xorl	%eax, %eax
	callq	__isoc23_scanf
	incq	%r13
	movslq	4(%rsp), %rdx
	addq	$4, %r12
	cmpq	%rdx, %r13
	jl	.LBB1_5
.LBB1_6:                                # %._crit_edge31
	movq	24(%rsp), %rdi
	shlq	$2, %rdx
	movq	%rbx, %rsi
	movl	$1, %ecx
	callq	hipMemcpy
	movq	16(%rsp), %rdi
	movslq	4(%rsp), %rdx
	shlq	$2, %rdx
	movq	%r14, %rsi
	movl	$1, %ecx
	callq	hipMemcpy
	movl	4(%rsp), %eax
	leal	3(%rax), %edx
	testl	%eax, %eax
	cmovnsl	%eax, %edx
	sarl	$2, %edx
	btsq	$32, %rdx
	movabsq	$4294967296, %rdi               # imm = 0x100000000
	orq	$4, %rdi
	movl	$1, %esi
	movl	$1, %ecx
	xorl	%r8d, %r8d
	xorl	%r9d, %r9d
	callq	__hipPushCallConfiguration
	testl	%eax, %eax
	jne	.LBB1_8
# %bb.7:
	movq	24(%rsp), %rdi
	movq	16(%rsp), %rsi
	movq	8(%rsp), %rdx
	callq	_Z25__device_stub__add_vectorPiS_S_
.LBB1_8:
	movq	8(%rsp), %rsi
	movslq	4(%rsp), %rdx
	shlq	$2, %rdx
	movq	%r15, %rdi
	movl	$2, %ecx
	callq	hipMemcpy
	movl	$.Lstr.1, %edi
	callq	puts@PLT
	movl	(%r15), %esi
	movl	$.L.str.1, %edi
	xorl	%eax, %eax
	callq	printf
	cmpl	$2, 4(%rsp)
	jl	.LBB1_11
# %bb.9:                                # %.lr.ph35.preheader
	movl	$1, %r12d
.LBB1_10:                               # %.lr.ph35
                                        # =>This Inner Loop Header: Depth=1
	movl	(%r15,%r12,4), %esi
	movl	$.L.str.5, %edi
	xorl	%eax, %eax
	callq	printf
	incq	%r12
	movslq	4(%rsp), %rax
	cmpq	%rax, %r12
	jl	.LBB1_10
.LBB1_11:                               # %._crit_edge36
	movl	$10, %edi
	callq	putchar@PLT
	movq	%rbx, %rdi
	callq	free
	movq	%r14, %rdi
	callq	free
	movq	%r15, %rdi
	callq	free
	movq	24(%rsp), %rdi
	callq	hipFree
	movq	16(%rsp), %rdi
	callq	hipFree
	movq	8(%rsp), %rdi
	callq	hipFree
	xorl	%eax, %eax
	addq	$32, %rsp
	.cfi_def_cfa_offset 48
	popq	%rbx
	.cfi_def_cfa_offset 40
	popq	%r12
	.cfi_def_cfa_offset 32
	popq	%r13
	.cfi_def_cfa_offset 24
	popq	%r14
	.cfi_def_cfa_offset 16
	popq	%r15
	.cfi_def_cfa_offset 8
	retq
.Lfunc_end1:
	.size	main, .Lfunc_end1-main
	.cfi_endproc
                                        # -- End function
	.p2align	4, 0x90                         # -- Begin function __hip_module_ctor
	.type	__hip_module_ctor,@function
__hip_module_ctor:                      # @__hip_module_ctor
	.cfi_startproc
# %bb.0:
	subq	$40, %rsp
	.cfi_def_cfa_offset 48
	movq	__hip_gpubin_handle(%rip), %rdi
	testq	%rdi, %rdi
	jne	.LBB2_2
# %bb.1:
	movl	$__hip_fatbin_wrapper, %edi
	callq	__hipRegisterFatBinary
	movq	%rax, %rdi
	movq	%rax, __hip_gpubin_handle(%rip)
.LBB2_2:
	xorps	%xmm0, %xmm0
	movups	%xmm0, 16(%rsp)
	movups	%xmm0, (%rsp)
	movl	$_Z10add_vectorPiS_S_, %esi
	movl	$.L__unnamed_1, %edx
	movl	$.L__unnamed_1, %ecx
	movl	$-1, %r8d
	xorl	%r9d, %r9d
	callq	__hipRegisterFunction
	movl	$__hip_module_dtor, %edi
	addq	$40, %rsp
	.cfi_def_cfa_offset 8
	jmp	atexit                          # TAILCALL
.Lfunc_end2:
	.size	__hip_module_ctor, .Lfunc_end2-__hip_module_ctor
	.cfi_endproc
                                        # -- End function
	.p2align	4, 0x90                         # -- Begin function __hip_module_dtor
	.type	__hip_module_dtor,@function
__hip_module_dtor:                      # @__hip_module_dtor
	.cfi_startproc
# %bb.0:
	movq	__hip_gpubin_handle(%rip), %rdi
	testq	%rdi, %rdi
	je	.LBB3_2
# %bb.1:
	pushq	%rax
	.cfi_def_cfa_offset 16
	callq	__hipUnregisterFatBinary
	movq	$0, __hip_gpubin_handle(%rip)
	addq	$8, %rsp
	.cfi_def_cfa_offset 8
.LBB3_2:
	retq
.Lfunc_end3:
	.size	__hip_module_dtor, .Lfunc_end3-__hip_module_dtor
	.cfi_endproc
                                        # -- End function
	.type	_Z10add_vectorPiS_S_,@object    # @_Z10add_vectorPiS_S_
	.section	.rodata,"a",@progbits
	.globl	_Z10add_vectorPiS_S_
	.p2align	3, 0x0
_Z10add_vectorPiS_S_:
	.quad	_Z25__device_stub__add_vectorPiS_S_
	.size	_Z10add_vectorPiS_S_, 8

	.type	.L.str.1,@object                # @.str.1
	.section	.rodata.str1.1,"aMS",@progbits,1
.L.str.1:
	.asciz	"%d"
	.size	.L.str.1, 3

	.type	.L.str.2,@object                # @.str.2
.L.str.2:
	.asciz	"Insira os %d numeros do 1o vetor: \n"
	.size	.L.str.2, 36

	.type	.L.str.3,@object                # @.str.3
.L.str.3:
	.asciz	"Insira os %d numeros do 2o vetor: \n"
	.size	.L.str.3, 36

	.type	.L.str.5,@object                # @.str.5
.L.str.5:
	.asciz	" %d"
	.size	.L.str.5, 4

	.type	.L__unnamed_1,@object           # @0
.L__unnamed_1:
	.asciz	"_Z10add_vectorPiS_S_"
	.size	.L__unnamed_1, 21

	.type	__hip_fatbin_wrapper,@object    # @__hip_fatbin_wrapper
	.section	.hipFatBinSegment,"a",@progbits
	.p2align	3, 0x0
__hip_fatbin_wrapper:
	.long	1212764230                      # 0x48495046
	.long	1                               # 0x1
	.quad	__hip_fatbin
	.quad	0
	.size	__hip_fatbin_wrapper, 24

	.type	__hip_gpubin_handle,@object     # @__hip_gpubin_handle
	.local	__hip_gpubin_handle
	.comm	__hip_gpubin_handle,8,8
	.section	.init_array,"aw",@init_array
	.p2align	3, 0x0
	.quad	__hip_module_ctor
	.type	__hip_cuid_,@object             # @__hip_cuid_
	.bss
	.globl	__hip_cuid_
__hip_cuid_:
	.byte	0                               # 0x0
	.size	__hip_cuid_, 1

	.type	.Lstr,@object                   # @str
	.section	.rodata.str1.1,"aMS",@progbits,1
.Lstr:
	.asciz	"Insira o tamanho dos vetores (multiplo de 4 e pelo menos 4): "
	.size	.Lstr, 62

	.type	.Lstr.1,@object                 # @str.1
.Lstr.1:
	.asciz	"Resultado da Soma: "
	.size	.Lstr.1, 20

	.ident	"AMD clang version 18.0.0git (https://github.com/RadeonOpenCompute/llvm-project roc-6.3.2 25012 e5bf7e55c91490b07c49d8960fa7983d864936c4)"
	.section	".note.GNU-stack","",@progbits
	.addrsig
	.addrsig_sym _Z25__device_stub__add_vectorPiS_S_
	.addrsig_sym __hip_module_ctor
	.addrsig_sym __hip_module_dtor
	.addrsig_sym _Z10add_vectorPiS_S_
	.addrsig_sym __hip_fatbin
	.addrsig_sym __hip_fatbin_wrapper
	.addrsig_sym __hip_cuid_

	.text
	.amdgcn_target "amdgcn-amd-amdhsa--gfx1100"
	.protected	_Z10add_vectorPiS_S_    ; -- Begin function _Z10add_vectorPiS_S_
	.globl	_Z10add_vectorPiS_S_
	.p2align	8
	.type	_Z10add_vectorPiS_S_,@function
_Z10add_vectorPiS_S_:                   ; @_Z10add_vectorPiS_S_
; %bb.0:
	s_clause 0x2
	s_load_b32 s2, s[0:1], 0x24
	s_load_b128 s[4:7], s[0:1], 0x0
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	v_ashrrev_i32_e32 v2, 31, v1
	s_delay_alu instid0(VALU_DEP_1) | instskip(NEXT) | instid1(VALU_DEP_1)
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	v_add_co_u32 v0, vcc_lo, s0, v0
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	v_add_co_ci_u32_e32 v1, vcc_lo, s1, v1, vcc_lo
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