目录

• • CPU与GPU的基本知识
  • • CPU特点
    • GPU特点
    • GPU vs. CPU
    • 什么样的问题适合GPU？
  • GPU编程
  • • CUDA编程并行计算的整体流程
    • CUDA编程术语：硬件
    • CUDA编程术语：内存模型
    • CUDA编程术语：软件
    • 线程块（Thread Block）
    • 网格（grid）
    • 线程块id & 线程id
    • 线程束（warp）

CPU与GPU的基本知识

GPU：吞吐导向内核
CPU：延迟导向内核

• 延迟：一条指令从发出到发出结果的时间间隔
• 吞吐量：单位时间内处理指令的数量

CPU特点

• 内存大：多级缓存结构提高访存速度
  • 处理运算速度远高于访问存储速度 -> 空间换时间
  • 经常访问的内容放到低级缓存（L1），不常访问的内容放到高级缓存
• 控制复杂
  • 分支预测机制 （if-else/break/continue等 在硬件端的机制）
  • 流水线数据前送
• 运算单元强大
  • 整型浮点型复杂运算速度快

GPU特点

• 缓存小
  • 提高内存吞吐
• 控制简单
  • 没有分支预测
  • 没有数据转发
  • （-> 复杂指令效率不高，简单指令吞吐显著提高）
• 精简运算单元
  • 多长延时流水线以实现高吞吐量 （下图每一行绿色块）
  • 需要大量的线程来容忍延迟
    
    如图中所示，每一行的运算单元只有一个控制器，所以每一行的运算单元执行的是同一个指令，只不过是使用不同的数据。

GPU vs. CPU

• CPU：连续计算部分，延迟优先；相比GPU，单条指令延迟快十倍以上
• GPU：并行计算部分，吞吐优先；相比CPU，单位时间内执行指令数量10倍以上

什么样的问题适合GPU？

• 计算密集：数值计算比例远大于内存操作，因此内存访问的延时可以被计算覆盖
• 数据并行：大任务可以拆解为相同指令的小人物，因此对复杂流程的控制需求较低

GPU编程

CUDA编程并行计算的整体流程

void GPUkernel(float* A, float* B, float* C, int n)
{
1. // Allocate device memory for A, B, and C// copy A and B to device memory2. // Kernel launch code – to have the device// to perform the actual vector addition3. // copy C from the device memory// Free device vectors
}

CUDA编程术语：硬件

• Device = GPU
• Host = CPU
• Kernel = GPU上运行的函数

CUDA编程术语：内存模型

CUDA中的内存模型分为一下几个层次：

• 每个线程处理器 （Thread Processor， PS）都有自己的寄存器（register）
• 每个SP都有自己的局部内存（local memory），register和local memory只能被线程自己访问
• 每个多核处理器（SM）内都有自己的共享内存（shared memory），其可被线程块（Thread Block）内所有线程访问
• 一个GPU的所有SM共有一块全局内存（global memory），不同线程块的线程都可以使用

CUDA编程术语：软件

• 分为以下几个层次
  • 线程处理器（SP）对应线程（thread）
  • 多核处理器（SM）对应线程块（thred block）
  • 设备端（device）对应线程块组合体（grid）
• 一个kernel其实由一个grid来执行
• 一个kernel一次只能在一个GPU上执行

线程块（Thread Block）

线程块：可扩展的集合体；将线程数组分成多个块

• 块内的线程通过共享内存、原子操作和屏障同步进行协作（shared memory, atomic operations and barrier synchronization）
• 不同块中的线程不能协作，即线程的操作是互相独立的互不影响的

如图，该线程块包含256个线程，所执行的任务为向量相加的操作。其中，i = … 为确定线程在显存中位置的计算公式。

网格（grid）

网格：并行线程块组合

• CUDA核函数由线程网格（数组）执行
• 每个线程都有一个索引，用于计算内存地址和做出决策控制
• 每个线程块互不影响
• 最后将N个线程块的结果进行融合
  

线程块id & 线程id

• 每个线程要使用索引来决定要处理的数据
• 无论是线程块id或是线程id，都可以是1维、2维或者3维的，如下图所示：

• dim3 dimGrid(M, N);
• dim3 dimBlock(P, Q, S);• threadId.x = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
• threadId.y = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;

线程束（warp）

• 多核处理器（SM）采用单指令多线程架构 SIMT（Single-Instruction, Multiple-Thread），其中warp（线程束）是最基本的执行单元，一个warp包含32个并行thread，这些thread以不同数据资源执行相同的指令。warp本质上是线程在GPU上运行的最小单元。
• 当一个kernel被执行时，grid中的线程块被分配到SM上，一个线程块的thread只能在一个SM上调度，SM一般可以调度多个线程块，大量的thread可能被分到不同的SM上。每个线程拥有它自己的程序计数器和状态寄存器，并且用该线程自己的数据执行指令，这就是所谓的Single Instruction Multiple Thread(SIMT)。
• 由于warp的大小为32，所以block所含的thread的大小一般要设置为32的倍数。（或者可以说，每个线程块要包含N个整行的计算单元，而不能是一半）