所以,SM 采用的 SIMT (Single-Instruction, Multiple-Thread,单指令多线程) 架构,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。一个 warp 只包含一条指令,所以:warp 本质上是线程在 GPU 上运行的最小单元。 由于warp的大小为32,所以block所含...
其中,基于 Volta 架构的 GPU 产品主要是 Tesla 和 Jetson 系列,下图展示了该架构下的流多处理器(SM)的结构示意图(以 Tesla GV100 为例)。而基于 Turing 架构的 GPU 产品主要是 Tesla、Quadro、和 GeForce 系列,其流多处理器(SM)的结构与 Volta 架构基本一致,不再展示 SM 示意图,有兴趣的读者可自行查阅产品...
When a kernel function is launched from the host side, execution is moved to a device where a large number of threads are generated and each thread executes the statements specified by the kernel function. CUDA exposes a thread hierarchy abstraction to enable you to organize your threads. This ...
前面已经说block是软件概念,一个block只会由一个sm调度,程序员在开发时,通过设定block的属性,**“告诉”**GPU硬件,我有多少个线程,线程怎么组织。而具体怎么调度由sm的warps scheduler负责,block一旦被分配好SM,该block就会一直驻留在该SM中,直到执行结束。一个SM可以同时拥有多个blocks,但需要序列执行。下图显示了...
6.一个线程块，只有在SM能提供足量计算资源时（寄存器、共享内存、线程槽位、块槽位等），才会被分发...
这些 CUDA core 分成 2 组,每组 32 个 CUDA core,共享相同的取指/译码部件,这一组称为 Stream Multiprocessor(SM)。每个 Core 可以并发执行 1536 个程序片元,即 1536 个 CUDA threads。一个 GTX 580 GPU 包含 16 个 Core,总共 1024 个 CUDA core,可以并发执行 1536*16 个 CUDA threads....
首先我们要明确:SP(streaming Process),SM(streaming multiprocessor)是硬件(GPU hardware)概念。而thread,block,grid,warp是软件上的(CUDA)概念。 从硬件看 SP:最基本的处理单元,streaming processor,也称为CUDA core。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。
L1 cache/Shared memory(SMEM)：L1缓存/共享内存。每个SM独有，不同SM间不能相互访问。其中shared ...
设备的计算能力由版本号表示,有时也称为“ SM版本”。此版本号标识GPU硬件支持的功能,并由应用程序在运行时用于确定当前GPU上可用的硬件功能和/或指令。 计算能力包括主要修订号X和次要修订号Y,并由XY表示。 具有相同主要版本号的设备具有相同的核心体系结构。主要修订号对于基于NVIDIA Ampere GPU架构的设备为8 ,对...
新的线程块集群功能能够以大于单个SM上的单个线程块的颗粒度对位置性进行编程控制。扩展了CUDA编程模型，为编程层次增加了一个层次，现在包括线程、线程块、线程块集群和网格。集群使多个线程块可以在多个SM上并发运行，以同步和协作方式获取和交换数据。分布式共享内存允许在多个SM共享内存块上进行SM到SM的直接通信，...