在使用GPU线程时不是线程越多就越好,其实从硬件角度分析,支持CUDA的NVIDIA 显卡,都是由多个multiprocessors 组成。每个 multiprocessor 里包含了8个stream processors,其组成是四个四个一组,也就是两组4D的处理器。
每个 multiprocessor 还具有 很多个(比如8192个)寄存器,一定的(比如16KB) share memory,以及 texture cache 和 constant cache
在 CUDA 中,大部份基本的运算动作,都可以由 stream processor 进行。每个 stream processor 都包含一个 FMA(fused-multiply-add)单元,可以进行一个乘法和一个加法。比较复杂的运算则会需要比较长的时间。
在执行 CUDA 程序的时候,每个 stream processor 就是对应一个 thread。每个 multiprocessor 则对应一个 block。但是我们一个block往往有很大量的线程,之前我们用到了256个和1024个,远超一个 multiprocessor 所有的8个 stream processor 。
实际上,虽然一个 multiprocessor 只有八个 stream processor,但是由于 stream processor 进行各种运算都有 latency,更不用提内存存取的 latency,因此 CUDA 在执行程序的时候,是以warp 为单位。
比如一个 warp 里面有 32 个 threads,分成两组 16 threads 的 half-warp。由于 stream processor 的运算至少有 4 cycles 的 latency,因此对一个 4D 的stream processors 来说,一次至少执行 16 个 threads(即 half-warp)才能有效隐藏各种运算的 latency。也因此,线程数达到隐藏各种latency的程度后,之后数量的提升就没有太大的作用了。
还有一个重要的原因是,由于 multiprocessor 中并没有太多别的内存,因此每个 thread 的状态都是直接保存在multiprocessor 的寄存器中。所以,如果一个 multiprocessor 同时有愈多的 thread 要执行,就会需要愈多的寄存器空间。例如,假设一个 block 里面有 256 个 threads,每个 thread 用到20 个寄存器,那么总共就需要 256x20 = 5,120 个寄存器才能保存每个 thread 的状态。
而一般每个 multiprocessor 只有 8,192 个寄存器,因此,如果每个 thread 使用到16 个寄存器,那就表示一个 multiprocessor 的寄存器同时最多只能维持 512 个 thread 的执行。如果同时进行的 thread 数目超过这个数字,那么就会需要把一部份的数据储存在显卡内存中,就会降低执行的效率了。
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