intlane_id=threadIdx.x%32;// Warp 内线程 IDintvalue=lane_id+1;for(intoffset=16;offset>0;offset/=2){value+=__shfl_down_sync(0xFFFFFFFF,value,offset);// 规约}if(lane_id==0){printf("Warp sum: %d\n",value);// 仅线程 0 输出结果} 以下为需要显式同步的情况: 情况1: __global_...
为了便于编程和管理线程,cuda 引入了 网格 (grid)、线程块 (thread block)、线程 (thead)、线程束 (warp) 四个概念。 执行kernel 时,其使用的所有 thread 组成了一个 grid,会使用 GPU 上的部分计算单元。每个 grid 包含若干可并行执行的 block,每个 block 内包含若干 thread(最大为 1024,32 个 warp)。 同...
block: 数个thread会被群组成一个block,同一个block中的thread可以同步,也可以通过shared memory进行通信。 grid: 多个block则会再构成grid。 CUDA软件结构 Warp 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...
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 ...
thread:一个CUDA的并行程序会被以许多个threads来执行。 block:数个threads会被群组成一个block,同一个block中的threads可以同步,也可以通过shared memory通信。 grid:多个blocks则会再构成grid。 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,这就是所...
Figure 1 CUDA Thread Model 当一个kernel被执行时,可以在逻辑上指定具体的Grid,Block来管理thread,Grid和Block可以是1~3维。而在执行中,warp是基本单元,一个warp包含32个thread,同一个warp下的thread以不同的资源执行相同的指令。所以,block中的thread数目最好是32的整数倍。
– Streaming Processor;一整个Grid 会直接丢给GPU 来执行,而Block 大致就是对应到SM, thread 则大致对应到SP。当然,这个讲法并不是很精确,只是一个简单的比喻而已。 SM 中的Warp 和Block CUDA的device实际在执行的时候,会以Block为单位,把一个个的block分配给SM进行运算;而block中的thread,又会以「warp」为...
Warp调度：Warp由32个threads组成，是调度和执行的基本单位。SM的硬件warp scheduler负责调度，同一时刻可执行多个warp，取决于scheduler数量。同一个warp中的threads以任意顺序执行，资源限制了活跃warp的数量。软件架构：Kernel、Grid、Block：Kernel是GPU调用的函数，实现算法逻辑。Grid由启动所有线程组成，共享...
以上内容我们分别介绍了用一维和二维线程来计算一维数组的求和,实际上数组的维度与线程格、线程块和线程的维度并不是那么密不可分的,都可以组合实现,只不过在实现时,良好的参数配置对索引的计算很方便,而且由于grid、block、thread维度的限制,还有warpSize的限制,所以对于较大的数据量来说,我们应该做到心中有数,进行...
blockDim和gridDim是dim3类型的变量,同样可以通过x、y、z来获得该类型变量的详细信息,如blockDim.x,blockDim.y,blockDim.z。通过线程组织优化提升CUDA程序性能的方法需要在开启更多block的同时保证block内保持充足数量的thread,同时,由于GPU上的SM处理器存在客观上的数量限制,因此当block的数量增大至一定规模后,无法...