CUDA+PTX关于GPU的入门基础概念_ptx gpu

参考视频：
CUDA编程入门

什么时GPU计算

C++在编译成目标文件的时候接口可能因为函数重载而不同，可能会加一些后缀。

GPU硬件架构综述

SPA：Streaming Processor Array 流处理器序列（可以理解为所有的计算核心组成的一个队列）
TPC/GPC：（相当于把多个流处理器分成小组，但每个GPU的功能会有些不同）
SM：流多处理器（流多处理器是和我们设计程序的时候设计的块是对应起来的，流多处理器有自己的内存单元、作业调度单元，流多处理器包含32or16个流处理器单元）
SP：流处理器，Streaming Processor，也称为CUDA Core
warp是设计程序时特殊的单元。（比如一个程序含有128个线程，把每32个线程称为一个warp，一个warp是一个虚拟的并行计算的单元，warp是最基本的执行单位）

一般在写程序时是三级结构：程序分为一个网格，网格底下有块，块底下有线程。
在CUDA编程中，GPU计算模型以网格（grid）、块（block）和线程（thread）为基本的层次结构。这三个层次的数量限制取决于具体的GPU硬件和架构。

网格（Grid）：网格是最大的层次结构，表示整个 GPU 上的计算任务。网格的大小是以块的数量为单位来度量的。
NVIDIA GPUs（例如CUDA架构）的网格大小限制通常是 65,535 个块。

块（Block）：块是网格中的一个子集，它包含一组线程。块是调度和同步的基本单元。块内的线程可以协作共享内存，并且在块内的线程之间有较低的通信延迟。
每个块中的线程数量也是有限制的，通常在 512 到 1024 之间，取决于GPU的架构。

线程（Thread）：线程是执行计算的最小单元。块内的线程可以协作，它们可以访问共享内存，共享数据，以及通过同步机制进行通信。
每个块中的线程数量取决于硬件架构，通常在 32 到 1024 之间。
需要注意的是，这些数量限制是硬件和架构相关的，不同的GPU型号和架构可能会有不同的限制。为了编写高效的CUDA程序，通常需要根据硬件的特性来优化网格、块和线程的数量。 NVIDIA 提供了一些工具和指南，帮助程序员优化CUDA程序以适应不同的硬件。

Warp（线程束）：Warp 是硬件执行的最小单元，它包含一组连续的线程，通常是32个。所有线程在一个 warp 中并行执行相同的指令，这就是SIMD（单指令多数据）的基本单位。
所有线程在一个 warp 中执行的指令是同步的，即它们都执行相同的指令，无论这些线程是否满足条件。这就是为什么在一个 warp 中最好避免条件分支，以充分发挥SIMD的优势。

在GPU编程中warp/Grid/block/Thread有什么联系？
1.多个Thread组成一个Block。多个Warp组成一个Block。
2.多个Block组成一个Grid。
这种层次结构允许在不同层次上利用并行性，以处理不同层次的任务。
例如，一个Grid内的所有Block可以并行执行，而在每个Block内，多个Warp也可以并行执行。在Warp级别，线程是以SIMD的方式执行的。

块中包含的线程数既不能太多，也不能太少。主要是为了充分利用 GPU 的硬件资源以及确保程序的高效执行。下面是一些相关的原因：
1️⃣共享内存的大小限制：
每个 block 共享一定大小的共享内存，这是用于线程之间协作和数据共享的一种机制。如果一个 block 中的线程数太多，可能会导致共享内存不足以满足每个线程的需求。因此，适当控制 block 中的线程数量可以更好地管理共享内存的使用。
2️⃣寄存器的限制：
每个线程在执行时使用寄存器来保存变量和中间结果。一个 block 中的线程数增加，可能导致寄存器的需求也增加。如果寄存器需求过多，可能会导致线程块中的线程数受到硬件资源限制。因此，适当控制线程数量有助于避免寄存器资源不足。
3️⃣调度和同步开销：
当 block 中的线程数很大时，调度和同步这些线程可能会引入较大的开销。过多的线程可能导致调度器和同步机制的开销增加，从而影响程序性能。
4️⃣数据并行性：
GPU 是通过执行大量的线程来实现高度并行的计算。然而，线程数量过多可能导致数据并行性不足，因为可能无法充分填充 GPU 的执行单元。
5️⃣硬件架构的限制：
不同的 GPU 架构对于 block 中线程数量有硬件限制。超出这些限制可能会导致性能下降。
综合考虑以上因素，选择适当数量的线程以充分利用 GPU 硬件资源，并避免过多的开销是 GPU 编程中的一个重要优化策略。这通常需要根据具体的硬件架构和任务特性进行调整。

在设计程序时要尽量满足每个warp执行的是相同的指令，否则执行的效率会降低。

warp的切换是没有开销的，它依赖于硬件的调度器和算法的判断，可以执行的warp会被放在可执行的队列中，然后按照优先级进行执行。

写GPU程序时要尽量使它的并行性得到发挥，访问GPU显存时会有一些要求，如内存对齐、避免指令分支等。

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不同的GPU含有的寄存器数量是未知的。如果给GPU总共64KB的寄存器空间，每个block设计4KB的寄存器空间，那最多只能有16个block。
也就是每个块需要的寄存器大小越大，那么能分割的块越小，这样会降低程序的并行度。因此每个块要尽量少使用寄存器，这样让更多的块处于活跃，可以减少块相互切换的开销的。

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共享字节有自己的划分方式，每4B划分成一个bank，上图中是16个bank。
如果多个thread访问不同的bank可以并行进行；如果是多个thread访问同一个bank，那么就会有冲突，访问就是顺序进行的。这样的话，原本一个时钟周期能完成的事情，需要多个时钟周期才能完成，性能会有所下降。

⬆️thread没有冲突的访问bank的情况，一个时钟周期内就能完成所有的访问。

⬆️thread有冲突的访问bank的情况，一个时钟周期内无法完成所有的访问，需要多个时钟周期（左边需要2个时钟周期，右边需要8个时钟周期）。
这是以前的GPU，现在的GPU可以通过一次访问，然后广播访问bank的数据解决，减少访问的时钟周期。

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如何实现并行计算的例子

⬆️这种计算的方式有可能造成访问bank时的冲突

⬆️这种计算方式不会造成访问bank时的冲突