2. GPU的核心组件 – SM(Streaming Multiprocessor) 与CPU的多线程类似,一个Kernel实际上会启动很多线程,而多线程如果没有多核支持,在物理层也是无法实现并行的。 而GPU存在很多CUDA核心, 充分利用CUDA核心可以发挥GPU的并行计算能力。‘ SM的核心组件包括CUDA核心,共享内存,寄存器等,SM可以并发地执行数百个 线程,并...
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...
从上面SM的展开图可以看出,每个SM都有自己的寄存器文件、共享内存和缓存等资源,并且拥有很多Core资源,可以同时执行多个线程,可以说SM是GPU中的可独立计算单元。 我们先来回顾 CUDA 的基本工作原理和 GPU 的硬件架构。 1. CUDA 的基本概念 CUDA 编程模型以线程(thread)、线程块(block)和网格(grid)为核心。开发者定...
SM(streaming multiprocessor):多个SP加上其他的一些资源组成一个SM,也叫GPU大核,其他资源如:warp scheduler,register,shared memory等。SM可以看做GPU的心脏(对比CPU核心),register和shared memory是SM的稀缺资源。CUDA将这些资源分配给所有驻留在SM中的threads。因此,这些有限的资源就使每个SM中active warps有非常严格...
一个基本的CUDA程序架构包含5个主要方面: A typical CUDA program structure consists of five main steps: 1. Allocate GPU memories. 分配GPU的内存 2. Copy data from CPU memory to GPU memory. 复制CPU内存数据到GPU内存 3. Invoke the CUDA kernel to perform program-specific computation. 激活CUDA内核去...
在实际场景中提供了N个接口给第三方，常规情况下是不会同时调用的，如果N个接口同时调用，随着接口的...
-CUDA核心执行一般的并行运算,分为FP32或INT32单元,每个流式多处理器(SM)有32*4个。 -张量核心专门用于加速矩阵运算,其功能类似于专用算术逻辑单元(ALU)。 -NVIDIA GPU集成了CUDA和张量内核,这两个内核独立运行,但共享相同记忆堆栈。 -张量核用于诸如深度学习超级采样(DLSS)和机器学习(ML)推断之类的用于帧生成的...
在探索高性能计算的世界里，CUDA为我们提供了强大的工具箱，其中包括Context、Stream、Warp、SM、SP、Kernel、Block和Grid等关键概念，它们共同构建了GPU并行计算的基石。让我们逐一剖析这些概念，以深入了解CUDA在优化模型项目中的重要作用。首先，想象一下Context就像CPU进程的高级版，它是个独立的沙箱，负责...
注意是把一个warp 32个线程的指令派遣到16个core,而不是32个,因为从前面SM图上可以看到每个SM子块只有16个FP32和INT32 cuda core,这也使得warp执行每条FP32/INT32指令实际需要2个时钟才能完成(hopper除外,因为它每个子块已经有32个CUDA CORE)。 同理,如果下一条指令是FP64,同一个warp 32个线程的指令需要dis...
SP（streaming processor）与SM（streaming multiprocessor）：SP是基本处理单元，CUDA核心。GPU并行计算通过多个SP同时处理任务实现。SM包含多个SP、资源（如注册表、共享内存），是GPU的“心脏”。资源分配给SM中的线程，限制了活跃warp的数量，影响并行能力。Warp调度：Warp由32个threads组成，是调度和执行的...