【并行计算-CUDA开发】CUDA线程、线程块、线程束、流多处理器、流处理器、网格概念的深入理解

GPU的硬件结构，也不是具体的硬件结构，就是与CUDA相关的几个概念：thread，block，grid，warp，sp，sm。

sp: 最基本的处理单元，streaming processor  最后具体的指令和任务都是在sp上处理的。GPU进行并行计算，也就是很多个sp同时做处理

sm:多个sp加上其他的一些资源组成一个sm,  streaming multiprocessor. 其他资源也就是存储资源，共享内存，寄储器等。

warp:GPU执行程序时的调度单位，目前cuda的warp的大小为32，同在一个warp的线程，以不同数据资源执行相同的指令。

grid、block、thread：在利用cuda进行编程时，一个grid分为多个block，而一个block分为多个thread.其中任务划分到是否影响最后的执行效果。划分的依据是任务特性和

GPU本身的硬件特性。

下面几张硬件结构简图 便于理解(图片来源于网上）

以上两图可以清晰地表示出sm与sp的关系。

此图反应了warp作为调度单位的作用，每次GPU调度一个warp里的32个线程执行同一条指令，其中各个线程对应的数据资源不同。

上图是一个warp排程的例子。

一个sm只会执行一个block里的warp，当该block里warp执行完才会执行其他block里的warp。

进行划分时，最好保证每个block里的warp比较合理，那样可以一个sm可以交替执行里面的warp，从而提高效率，此外，在分配block时，要根据GPU的sm个数，分配出合理的

block数，让GPU的sm都利用起来，提利用率。分配时，也要考虑到同一个线程block的资源问题，不要出现对应的资源不够。

GPU线程以网格（grid）的方式组织，而每个网格中又包含若干个线程块，在G80/GT200系列中，每一个线程块最多可包含512个线程，Fermi架构中每个线程块支持高达1536个线程。同一线程块中的众多线程拥有相同的指令地址，不仅能够并行执行，而且能够通过共享存储器（Shared memory）和栅栏（barrier）实现块内通信。这样，同一网格内的不同块之间存在不需要通信的粗粒度并行，而一个块内的线程之间又形成了允许通信的细粒度并行。这些就是CUDA的关键特性：线程按照粗粒度的线程块和细粒度的线程两个层次进行组织、在细粒度并行的层次通过共享存储器和栅栏同步实现通信，这就是CUDA的双层线程模型。

在执行时，GPU的任务分配单元（global block scheduler）将网格分配到GPU芯片上。启动CUDA 内核时，需要将网格信息从CPU传输到GPU。任务分配单元根据这些信息将块分配到SM上。任务分配单元使用的是轮询策略：轮询查看SM是否还有足够的资源来执行新的块，如果有则给SM分配一个新的块，如果没有则查看下一个SM。决定能否分配的因素有：每个块使用的共享存储器数量，每个块使用的寄存器数量，以及其它的一些限制条件。任务分配单元在SM的任务分配中保持平衡，但是程序员可以通过更改块内线程数，每个线程使用的寄存器数和共享存储器数来隐式的控制，从而保证SM之间的任务均衡。任务以这种方式划分能够使程序获得了可扩展性：由于每个子问题都能在任意一个SM上运行，CUDA程序在核心数量不同的处理器上都能正常运行，这样就隐藏了硬件差异。

       对于程序员来说，他们需要将任务划分为互不相干的粗粒度子问题(最好是易并行计算)，再将每个子问题划分为能够使用线程处理的问题。同一线程块中的线程开始于相同的指令地址，理论上能够以不同的分支执行。但实际上，在块内的分支因为SM构架的原因被大大限制了。内核函数实质上是以块为单位执行的。同一线程块中的线程需要SM中的共享存储器共享数据，因此它们必须在同一个SM中发射。线程块中的每一个线程被发射到一个SP上。任务分配单元可以为每个SM分配最多8个块。而SM中的线程调度单元又将分配到的块进行细分，将其中的线程组织成更小的结构，称为线程束（warp）。在CUDA中，warp对程序员来说是透明的，它的大小可能会随着硬件的发展发生变化，在当前版本的CUDA中，每个warp是由32个线程组成的。SM中一条指令的延迟最小为4个指令周期。8个SP采用了发射一次指令，执行4次的流水线结构。所以由32个线程组成的Warp是CUDA程序执行的最小单位，并且同一个warp是严格串行的，因此在warp内是无须同步的。在一个SM中可能同时有来自不同块的warp。当一个块中的warp在进行访存或者同步等高延迟操作时，另一个块可以占用SM中的计算资源。这样，在SM内就实现了简单的乱序执行。不同块之间的执行没有顺序，完全并行。无论是在一次只能处理一个线程块的GPU上,还是在一次能处理数十乃至上百个线程块的GPU上，这一模型都能很好的适用。

目前，某一时刻只能有一个内核函数正在执行，但是在Fermi架构中，这一限制已被解除。如果在一个内核访问数据时，另一个内核能够进行计算，则可以有效的提高设备的利用率。

每一个块内线程数应该首先是32的倍数，因为这样的话可以适应每一个warp包含32个线程的要求，每一个warp中串行执行，这就要求每一个线程中不可以有过多的循环或者需要的资源过多。但是每一个块中如果线程数过多，可能由于线程中参数过多带来存储器要求过大，从而使SM处理的效率更低。所以，在函数不是很复杂的情况下，可以适当的增加线程数目，线程中不要加入循环。在函数比较复杂的情况下，每一个块中分配32或是64个线程比较合适。每一个SM同时处理一个块，只有在粗粒度层面上以及细粒度层面上均达到平衡，才能使得GPU的利用到达最大。我用的显卡为GeForce
GTX560 Ti，每一个网格中允许的最大块数位65535个，而每个块中的线程数为1024个，所以说粗粒度平衡对于我来说影响比较小，就细粒度来说，每一个块中的线程数以及每一个线程中的循环就变得至关重要了。