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NVIDIA GPU
流式多处理器(Streaming Multiprocessor,简称SM)是NVIDIA GPU的基本计算单元。理解SM的结构和功能对于最大限度地利用GPU的计算能力非常重要。以下是SM的详细介绍:
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基本定义:
- 在NVIDIA GPU中,每个SM都可以并行执行多个线程。
- 一个SM包含了多个CUDA核心(或称为ALU、SP、CUDA核心),每个核心可以在一个时钟周期内执行一个线程。
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线程束(Warp):
- 一个线程束是由32个线程组成的,它们会被同时调度到一个SM上执行。
- 但这32个线程执行相同的指令但对不同的数据,即SIMD(单指令多数据)的并行执行模式。
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块与SM的关系:
- 当我们在CUDA中启动一个内核,线程块会被分派到可用的SM上执行。
- 一个SM可以同时执行多个线程块,但一个线程块在其生命周期中只会执行在一个SM上。
- 一个SM上可以运行的线程数受到其寄存器和共享内存的限制。
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资源分配:
- 每个SM都有一定数量的寄存器、共享内存、L1缓存和其他资源。
- 线程块内的线程共享这些资源。
- 寄存器和共享内存的使用量决定了一个SM上可以执行的最大线程和线程块数量。
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调度与执行:
- SM包含一个或多个调度器,它们会从多个线程束中选择线程束进行执行。
- 当一个线程束在等待某事件(例如内存读取)时,调度器可以快速切换到另一个线程束,以保持ALUs的忙碌并隐藏延迟。
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架构的差异:
- 不同的NVIDIA GPU架构(例如Turing, Pascal, Maxwell, Kepler等)具有不同的SM设计和资源配置。
- 例如,某些架构可能在每个SM上有更多的CUDA核心,而其他架构可能有更多的共享内存或寄存器。
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重要性:
- SM是NVIDIA GPU的计算引擎。为了充分利用GPU,我们需要充分利用所有的SM。
- 当设计CUDA程序时,考虑如何均匀地将工作负载分配到每个SM上并最大化其利用率是很重要的。
总结:SM是NVIDIA GPU的核心计算单元,负责执行CUDA线程。理解其工作原理有助于更好地设计和优化CUDA程序。
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