Cuda 学习教程(五)：GPU架构-Sp，sm，thread，block，grid，warp

SP（streaming Process），SM（streaming multiprocessor）是硬件（GPU hardware）概念。而thread，block，grid，warp是软件上的（CUDA）概念。

需要指出，每个SM包含的SP数量依据GPU架构而不同，Fermi架构GF100是32个，GF10X是48个，Kepler架构都是192个，Maxwell都是128个，Geforce 950是Maxwell框架。

GPU中每个sm都设计成支持数以百计的线程并行执行，并且每个GPU都包含了很多的SM，所以GPU支持成百上千的线程并行执行。当一个kernel启动后，thread会被分配到这些SM中执行。大量的thread可能会被分配到不同的SM，同一个block中的threads必然在同一个SM中并行（SIMT）执行。每个thread拥有它自己的程序计数器和状态寄存器，并且用该线程自己的数据执行指令，这就是所谓的Single Instruction Multiple Thread。 

　　一个SP可以执行一个thread，但是实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行。Nvidia把32个threads组成一个warp，warp是调度和运行的基本单元。warp中所有threads并行的执行相同的指令。一个warp需要占用一个SM运行，多个warps需要轮流进入SM。由SM的硬件warp scheduler负责调度。目前每个warp包含32个threads（Nvidia保留修改数量的权利）。所以，一个GPU上resident thread最多只有 SM*warp个，Geforce 950 一个kernel一次最多执行线程数：5*warp = 5*32thread = 160thread；：一个SM中可以同时有多个warp，这些warp被称为active warp，不同warp处于不同状态，挂起，就绪，执行。但是一个SM上正在被执行的就只有一个warp，个正在被执行的warp叫做resident warp。 active warp是指已经分配给SM的warp，并且该warp需要的资源（寄存器）也已经分配，这个warp称为active warp，这个warp通过warp active_mask把此warp中的thread的active bit置1，active thread就是active warp*32。

在执行时，GPU的任务分配单元（global block scheduler）将网格分配到GPU芯片上。启动CUDA 内核时，需要将网格信息从CPU传输到GPU。任务分配单元根据这些信息将块分配到SM上。任务分配单元使用的是轮询策略：轮询查看SM是否还有足够的资源来执行新的块，如果有则给SM分配一个新的块，如果没有则查看下一个SM。决定能否分配的因素有：每个块使用的共享存储器数量，每个块使用的寄存器数量，以及其它的一些限制条件。任务分配单元在SM的任务分配中保持平衡，但是程序员可以通过更改块内线程数，每个线程使用的寄存器数和共享存储器数来隐式的控制，从而保证SM之间的任务均衡。任务以这种方式划分能够使程序获得了可扩展性：由于每个子问题都能在任意一个SM上运行，CUDA程序在核心数量不同的处理器上都能正常运行，这样就隐藏了硬件差异。在一个SM中可能同时有来自不同块的warp。当一个块中的warp在进行访存或者同步等高延迟操作时，另一个块可以占用SM中的计算资源。这样，在SM内就实现了简单的乱序执行。不同块之间的执行没有顺序，完全并行。无论是在一次只能处理一个线程块的GPU上,还是在一次能处理数十乃至上百个线程块的GPU上，这一模型都能很好的适用。

单个SM中的框架：