Warp是典型的单指令多线程(SIMT,SIMD单指令多数据的升级)的实现,也就是32个线程同时执行的指令是一模一样的,只是线程数据不一样,这样的好处就是一个warp只需要一个套逻辑对指令进行解码和执行就可以了,芯片可以做的更小更快,之所以可以这么做是由于GPU需要处理的任务是天然并行的。 Tesla微观架构总览图如上。下面...
CUDA 的编程模式实际上是 SPMD,因此从编程人员的视角来看只需要实现单程序多数据,具体到 GPU 的硬件执行模式则是采用了 SIMT,硬件实现单指令多线程。 三者间关系 SISD、SIMD 和 SIMT 按照时间轴的执行方式如下所示。 因此综合前面的分析,SISD、SIMD、SIMT、SPMD 和 DSA 相关概念就有了一个清晰的定义和区分: SIMD...
流水线中的三个调度循环共同组成 SIMT 硬件核心流水，其中取指是将具体的指令放在堆栈中，堆栈在运行时...
SIMT是SIMD的线程等效项。后者使用执行单位或向量单位，而SIMT对其进行扩展以利用线程。在SIMT中，多个线程对不同的数据集执行相同的指令。SIMT的主要优点是它减少了指令预取带来的等待时间。SIMT通常用于超标量处理器中以实现SIMD。因此，从技术上讲，每个内核本质上都是标量的，但是通过利用多个线程对各种数据集执行相同...
SPMD 和 SIMD 不同之处在于,SIMD 在相同指令下执行不同的数据实现并行,而 SPMD 则是提出使用线程来管理每个迭代,SPMD 最终执行在 SIMD 机器上,因此发展出新的单指令多线程硬件执行模式 SIMT(Single Instruction Multiple Thread)。 英伟达 SIMT 机制 GPU 的 SIMT 实际上是具体硬件执行 SIMD 指令,采用并行编程模式...
🔍 SIMD(单指令多数据) vs SIMT(单指令多线程):简单解释一下 🖥️ SIMD(单指令多数据): 概念:一条指令同时处理多组数据。 举例:假设你有一条“加法”指令和四组数据 (1,2), (3,4), (5,6), (7,8)。在一个操作周期内,这条指令会同时作用于这四组数据,输出结果为 3, 7, 11, 15。 特点...
SIMD和SIMT技术分析 SIMD(Single Instruction Multiple Data)是单指令多数据,在GPU的ALU单元内,一条指令可以处理多维向量(一般是4D)的数据。比如,有以下shader指令: float4 c = a + b; // a, b都是float4类型 对于没有SIMD的处理单元,需要4条指令将4个float数值相加,汇编伪代码如下: ...
SIMT:以 SIMD 指令为主,具有 Warp Scheduler 等硬件模块,支持 SPMD 编程模型的硬件架构。 SPMD:一种具体的并行编程模型,类似于 CUDA 所提供的编程模式。 DSA:具体的特殊硬件架构,NPU/TPU 等专门针对 AI 的特殊硬件架构,应用于大规模数据处理、分布式存储等场景。
SIMT:以 SIMD 指令为主,具有 Warp Scheduler 等硬件模块,支持 SPMD 编程模型的硬件架构。 SPMD:一种具体的并行编程模型,类似于 CUDA 所提供的编程模式。 DSA:具体的特殊硬件架构,NPU/TPU 等专门针对 AI 的特殊硬件架构,应用于大规模数据处理、分布式存储等场景。
以搬砖为喻，揭示SIMD与SIMT指令的区别。SISD（单指令单数据）如同一人搬一块砖，即单指令单数据的操作模式。指令由你发出，操作者一人一砖，执行效率取决于单个任务的速度。SIMD（单指令多数据）则是一个人同时搬多块砖，利用高效操作减少指令执行次数。这代表同一指令能作用于多个数据，显著提升操作效率...