标签：cuda occupancy warp 优化 gpu计算
上一篇里说到，有两点对CUDA的计算能力影响甚大：数据并行，以及用多线程掩盖延迟。接下来我们要深入到其硬件实现，看一看这些机制是如何运作的。
通常人们经常说某GPU有几百甚至数千的CUDA核心，这很容易让人联想到多核CPU。不过事实上两种“核心”是不一样的概念，GPU的CUDA核心只相当于处理器中的执行单元，负责执行指令进行运算，并不包含控制单元。可以类比到CPU核心的是流多处理器（Streaming Multiprocessor，简写为SM. Kepler中叫做SMX，Maxwell中叫做SMM），通常一个GPU中有数个SM，而每个SM中包含几十或者上百个CUDA核心，以及数个warp scheduler（相当于控制单元）。如下图GM204中有16个SM，每个SM中有128个CUDA核心，4个warp scheduler。
图 1. GM204的SM结构图
每个SM中有大量的寄存器资源，在GM204的例子中，有总共64k 32-bit寄存器，可以养活成千上万的线程。SM中另外一个重要资源是Shared Memory,没错，它正是软件抽象中Shared Memory的对应物。在GM204中，每个SM有96KB的Shared Memory.
到这里，SM在软件抽象里的对应也呼之欲出了，没错，正是Block。我们不妨先摆出这个对应：
Block <-> SM
Thread执行 <-> CUDA Cores
Thread数据 <-> Register/Local Memory
同一Grid下的不同Block会被分发到不同的SM上执行。SM上可能同时存在多个Block被执行，它们不一定来自同一个kernel函数。每个Thread中的局域变量被映射到SM的寄存器上，而Thread的执行则由CUDA核心来完成。
SM上可以同时存在多少个Block？这由硬件资源的消耗决定：每个SM会占用一定数量的寄存器和Shared Memory，因此SM上同时存活的Block数目不应当超过这些硬件资源的限制。由于SM上可以同时有来自不同kernel的Block存在，因此有时候即便SM上剩余资源不足以再容纳一个kernel A的Block，但却仍可能容纳下一个kernel B的Block.
接下来一个很重要的问题是Block如何被执行。我们可以看到，SM上的CUDA核心是有限的，它们代表了能够在物理上真正并行的线程数——软件抽象里，Block中所有的线程是并行执行的，这只是个逻辑上无懈可击的抽象，事实上我们不可能对一个任意大小的Block都给出一个同等大小的CUDA核心阵列，来真正并行的执行它们。
因而有了Warp这个概念：物理上，Block被划分成一块块分别映射到CUDA核心阵列上执行，每一块就叫做一个Warp.目前，CUDA中的Warp都是从threadIdx = 0开始，以threadIdx连续的32个线程为一组划分得到，即便最后剩下的线程不足32个，也将其作为一个Warp.CUDA kernel的配置中，我们经常把Block的size设置为32的整数倍，正是为了让它能够精确划分为整数个Warp（更深刻的原因和存储器访问性能有关，但这种情况下仍然和Warp的size脱不了干系）。
在GM204的SM结构图里我们可以看到，SM被划分成四个相同的块，每一块中有单独的Warp Scheduler，以及32个CUDA核心。Warp正是在这里被执行。
Warp的执行非常类似于SIMD. Warp中的活动线程由Warp Scheduler驱动，同步执行。我们可以看到，GM204中32个CUDA核心共享一个Warp Scheduler. 关于Warp执行中可能出现的复杂些的问题，留到下文另外说。
现在可以整理一下这个世界的图景了。SM上存活着几个Block，每个Block中的变量占据着自己的寄存器和Shared Memory，Block被划分成32个线程组成的Warp. 这样，大量的Warp生存在SM上，等待被调度到CUDA核心阵列去执行。
Warp Scheduler正如其名，是这个Warp世界里的调度者。当一个Warp执行中出现等待（存储器读写延迟等）后，Warp Scheduler就迅速切换到下一个可执行的Warp，对其发送指令直到这个Warp又一次出现等待，周而复始。这就是上一篇所说“用多线程掩盖延迟”在硬件图景下的模样。
图 2. GPU用多个Warp掩盖延迟 / 与CPU计算模式的对比
本图引用自PPT "CUDA Overview" from Cliff Woolley, NVIDIA.
如图，GPU用多个Warp快速切换来掩盖延迟，而CPU用快速的寄存器来减小延迟。两者的重要区别是寄存器数目，CPU的寄存器快但少，因此Context Switch代价高；GPU寄存器多而慢，但寄存器数量保证了线程Context Switch非常快。
多少线程才能够掩盖掉常见的延迟呢？对于GPU，最常见的延迟大概要数寄存器写后读依赖，即一个局域变量被赋值后接着不久又被读取，这时候会产生大约24个时钟周期的延迟。为了掩盖掉这个延迟，我们需要至少24个Warp轮流执行，一个Warp遇到延迟后的空闲时间里执行其余23个Warp，从而保持硬件的忙碌。在Compute Capability 2.0，SM中有32个CUDA核心，平均每周期发射一条指令的情况下，我们需要24*32 = 768个线程来掩盖延迟。
保持硬件忙碌，用CUDA的术语来说，就是保持充分的Occupancy,这是CUDA程序优化的一个重要指标。
（未完待续）
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原文地址：http://blog.csdn.net/xiaolizi399/article/details/42971585
