硬件多线程

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世界上最简单的处理器核心是什么样的？单核单线程！

现以GPU为例。

渲染1024个顶点，也就是1024个线程。渲染的Shader程序由两条指令组成，且都是算术逻辑指令。所有算术逻辑指令的执行都花费一个时钟周期。

FragThread threads[1024];
for (auto thread : threads) {
    for (auto inst : thread.insts()) {
        inst.execute(1, ALU); // inst execute on an ALU for 1 cycle
    }
}

那么，渲染完1024个顶点需要花费2048个时钟周期，也就是1024个线程 x 2条指令/线程 x 1个时钟/指令。

如果把Shader程序改复杂一点，将其中一条指令改为加载纹理数据指令。

一般来说，访问显存所花费的时钟数几百到上千不等。不妨假设执行一条加载纹理数据指令花费999个时钟。

FragThread threads[1024];
for (auto thread : threads) {
    for (auto inst : thread.insts()) {
        if (inst is arithmetic operation)
            inst.execute(1, ALU); // inst execute on an ALU for 1 cycle
        if (inst is texture operation)
            inst.execute(999, TU); // inst execute on an TU for 999 cycles
    }
}

此时，渲染完1024个顶点需要花费102400个时钟周期，也就是1024个线程 x 1000个时钟/线程。可以看到，时钟数是之前的500倍！

不难想到，如果像加载纹理数据这一类型的指令比较多的情况下，我们的处理器执行效率将非常低。

优化！

线程0执行到加载指令后，不傻傻等待立马切换线程，让线程1继续从头开始执行直到也执行到加载指令，接着再切换到线程2执行，直到最后一个线程1023。接下来，又回到线程0的执行，这时候线程0请求的纹理数据已经加载回来了，因为已经过去了1024个时钟，而加载只需要999个时钟，线程0立马结束。后面的线程以此类推。

此时，渲染完1024个顶点需要花费3072个时钟周期，也就是1024个线程 x 3个时钟/线程。可以看到，时钟数直线下降。

这就达到了隐藏延迟的效果。

但需要达到上面的效果的前提是，线程切换速度足够快。做法便是给每个线程增加一点独立的存储，这样切换便类似于修改指针的指向，代价很小。

硬件多线程

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原文地址：https://www.cnblogs.com/cngpus/p/14124262.html