本章通過概述CUDA編程模型是如何在c++中公開的，來介紹CUDA的主要概念。

NVIDIA GPU 架構(gòu)圍繞可擴(kuò)展的多線程流式多處理器 （SM： Streaming Multiprocessors） 陣列構(gòu)建。當(dāng)主機(jī) CPU 上的 CUDA 程序調(diào)用內(nèi)核網(wǎng)格時(shí)，網(wǎng)格的塊被枚舉并分發(fā)到具有可用執(zhí)行能力的多處理器。一個(gè)線程塊的線程在一個(gè)SM上并發(fā)執(zhí)行，多個(gè)線程塊可以在一個(gè)SM上并發(fā)執(zhí)行。當(dāng)線程塊終止時(shí)，新塊在空出的SM上啟動。

SM旨在同時(shí)執(zhí)行數(shù)百個(gè)線程。為了管理如此大量的線程，它采用了一種稱為 SIMT（Single-Instruction， Multiple-Thread： 單指令，多線程）的獨(dú)特架構(gòu)，在 SIMT 架構(gòu)中進(jìn)行了描述。這些指令是流水線的，利用單個(gè)線程內(nèi)的指令級并行性，以及通過同時(shí)硬件多線程處理的廣泛線程級并行性，如硬件多線程中詳述。與 CPU 內(nèi)核不同，它們是按順序發(fā)出的，沒有分支預(yù)測或推測執(zhí)行。

SIMT 架構(gòu)和硬件多線程描述了所有設(shè)備通用的流式多處理器的架構(gòu)特性。 Compute Capability 3.x、Compute Capability 5.x、Compute Capability 6.x 和 Compute Capability 7.x 分別為計(jì)算能力 3.x、5.x、6.x 和 7.x 的設(shè)備提供了詳細(xì)信息。

NVIDIA GPU 架構(gòu)使用 little-endian 表示。

4.1 SIMT 架構(gòu)

多處理器以 32 個(gè)并行線程組（稱為 warp）的形式創(chuàng)建、管理、調(diào)度和執(zhí)行線程。組成 warp 的各個(gè)線程一起從同一個(gè)程序地址開始，但它們有自己的指令地址計(jì)數(shù)器和寄存器狀態(tài)，因此可以自由地分支和獨(dú)立執(zhí)行。warp一詞源于編織，這是第一個(gè)并行線程技術(shù)。半warp是warp的前半部分或后半部分。四分之一經(jīng)線是warp的第一、第二、第三或第四四分之一。

當(dāng)一個(gè)多處理器被賦予一個(gè)或多個(gè)線程塊來執(zhí)行時(shí)，它將它們劃分為warp，并且每個(gè)warp都由warp調(diào)度程序調(diào)度以執(zhí)行。一個(gè)塊被分割成warp的方式總是一樣的；每個(gè)warp包含連續(xù)的線程，增加線程ID，第一個(gè)warp包含線程0。線程層次結(jié)構(gòu)描述了線程ID如何與塊中的線程索引相關(guān)。

一個(gè) warp 一次執(zhí)行一條公共指令，因此當(dāng)一個(gè) warp 的所有 32 個(gè)線程都同意它們的執(zhí)行路徑時(shí)，就可以實(shí)現(xiàn)完全的效率。如果 warp 的線程通過依賴于數(shù)據(jù)的條件分支發(fā)散，則 warp 執(zhí)行所采用的每個(gè)分支路徑，禁用不在該路徑上的線程。分支分歧只發(fā)生在一個(gè)warp內(nèi)；不同的 warp 獨(dú)立執(zhí)行，無論它們是執(zhí)行公共的還是不相交的代碼路徑。

SIMT 體系結(jié)構(gòu)類似于 SIMD（單指令多數(shù)據(jù)）向量組織，其中單指令控制多個(gè)處理元素。一個(gè)關(guān)鍵區(qū)別是 SIMD 矢量組織向軟件公開了 SIMD 寬度，而 SIMT 指令指定單個(gè)線程的執(zhí)行和分支行為。與 SIMD 向量機(jī)相比，SIMT 使程序員能夠?yàn)楠?dú)立的標(biāo)量線程編寫線程級并行代碼，以及為協(xié)調(diào)線程編寫數(shù)據(jù)并行代碼。為了正確起見，程序員基本上可以忽略 SIMT 行為；但是，通過代碼很少需要warp中的線程發(fā)散，可以實(shí)現(xiàn)顯著的性能改進(jìn)。在實(shí)踐中，這類似于傳統(tǒng)代碼中緩存線的作用：在設(shè)計(jì)正確性時(shí)可以安全地忽略緩存線大小，但在設(shè)計(jì)峰值性能時(shí)必須在代碼結(jié)構(gòu)中考慮。另一方面，向量架構(gòu)需要軟件將負(fù)載合并到向量中并手動管理分歧。

在 Volta 之前，warp 使用在 warp 中的所有 32 個(gè)線程之間共享的單個(gè)程序計(jì)數(shù)器以及指定 warp 的活動線程的活動掩碼。結(jié)果，來自不同區(qū)域或不同執(zhí)行狀態(tài)的同一warp的線程無法相互發(fā)送信號或交換數(shù)據(jù)，并且需要細(xì)粒度共享由鎖或互斥鎖保護(hù)的數(shù)據(jù)的算法很容易導(dǎo)致死鎖，具體取決于來自哪個(gè)warp競爭線程。

從 Volta 架構(gòu)開始，獨(dú)立線程調(diào)度允許線程之間的完全并發(fā)，而不管 warp。使用獨(dú)立線程調(diào)度，GPU 維護(hù)每個(gè)線程的執(zhí)行狀態(tài)，包括程序計(jì)數(shù)器和調(diào)用堆棧，并且可以在每個(gè)線程的粒度上產(chǎn)生執(zhí)行，以便更好地利用執(zhí)行資源或允許一個(gè)線程等待數(shù)據(jù)由他人生產(chǎn)。調(diào)度優(yōu)化器確定如何將來自同一個(gè) warp 的活動線程組合成 SIMT 單元。這保留了與先前 NVIDIA GPU 一樣的 SIMT 執(zhí)行的高吞吐量，但具有更大的靈活性：線程現(xiàn)在可以在 sub-warp 粒度上發(fā)散和重新收斂。

如果開發(fā)人員對先前硬件架構(gòu)的 warp-synchronicity2 做出假設(shè)，獨(dú)立線程調(diào)度可能會導(dǎo)致參與執(zhí)行代碼的線程集與預(yù)期的完全不同。特別是，應(yīng)重新訪問任何warp同步代碼（例如無同步、內(nèi)部warp減少），以確保與 Volta 及更高版本的兼容性。有關(guān)詳細(xì)信息，請參閱計(jì)算能力 7.x。

注意：

參與當(dāng)前指令的 warp 線程稱為活動線程，而不在當(dāng)前指令上的線程是非活動的（禁用）。線程可能由于多種原因而處于非活動狀態(tài)，包括比其 warp 的其他線程更早退出，采用與 warp 當(dāng)前執(zhí)行的分支路徑不同的分支路徑，或者是線程數(shù)不是線程數(shù)的塊的最后一個(gè)線程warp尺寸的倍數(shù)。

如果 warp 執(zhí)行的非原子指令為多個(gè) warp 的線程寫入全局或共享內(nèi)存中的同一位置，則該位置發(fā)生的序列化寫入次數(shù)取決于設(shè)備的計(jì)算能力（參見 Compute Capability 3.x、Compute Capability 5.x、Compute Capability 6.x 和 Compute Capability 7.x），哪個(gè)線程執(zhí)行最終寫入是未定義的。

如果一個(gè)由 warp 執(zhí)行的原子指令讀取、修改和寫入全局內(nèi)存中多個(gè)線程的同一位置，則對該位置的每次讀取/修改/寫入都會發(fā)生并且它們都被序列化，但是它們發(fā)生的順序是不確定的。

4.2 硬件多線程

多處理器處理的每個(gè) warp 的執(zhí)行上下文（程序計(jì)數(shù)器、寄存器等）在 warp 的整個(gè)生命周期內(nèi)都在芯片上維護(hù)。因此，從一個(gè)執(zhí)行上下文切換到另一個(gè)執(zhí)行上下文是沒有成本的，并且在每個(gè)指令發(fā)出時(shí)，warp 調(diào)度程序都會選擇一個(gè)線程準(zhǔn)備好執(zhí)行其下一條指令（warp 的活動線程）并將指令發(fā)布給這些線程。

特別是，每個(gè)多處理器都有一組 32 位寄存器，這些寄存器在 warp 之間進(jìn)行分區(qū)，以及在線程塊之間進(jìn)行分區(qū)的并行數(shù)據(jù)緩存或共享內(nèi)存。

對于給定內(nèi)核，可以在多處理器上一起駐留和處理的塊和warp的數(shù)量取決于內(nèi)核使用的寄存器和共享內(nèi)存的數(shù)量以及多處理器上可用的寄存器和共享內(nèi)存的數(shù)量。每個(gè)多處理器也有最大數(shù)量的駐留塊和駐留warp的最大數(shù)量。這些限制以及多處理器上可用的寄存器數(shù)量和共享內(nèi)存是設(shè)備計(jì)算能力的函數(shù)，在附錄計(jì)算能力中給出。如果每個(gè)多處理器沒有足夠的寄存器或共享內(nèi)存來處理至少一個(gè)塊，內(nèi)核將無法啟動。

一個(gè)塊中的warp總數(shù)如下：

為塊分配的寄存器總數(shù)和共享內(nèi)存總量記錄在 CUDA 工具包中提供的 CUDA Occupancy Calculator中。

關(guān)于作者

Ken He 是 NVIDIA 企業(yè)級開發(fā)者社區(qū)經(jīng)理 & 高級講師，擁有多年的 GPU 和人工智能開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。自 2017 年加入 NVIDIA 開發(fā)者社區(qū)以來，完成過上百場培訓(xùn)，幫助上萬個(gè)開發(fā)者了解人工智能和 GPU 編程開發(fā)。在計(jì)算機(jī)視覺，高性能計(jì)算領(lǐng)域完成過多個(gè)獨(dú)立項(xiàng)目。并且，在機(jī)器人和無人機(jī)領(lǐng)域，有過豐富的研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。對于圖像識別，目標(biāo)的檢測與跟蹤完成過多種解決方案。曾經(jīng)參與 GPU 版氣象模式GRAPES，是其主要研發(fā)者。

審核編輯：郭婷