GPU以及CUDA的几个基本概念理解

参考：blog.sina.com.cn/s/blog_80ce3a550101lntp.html

GPU的硬件结构中与CUDA相关的几个概念：thread block grid warp sp sm
streaming processor(sp): 最基本的处理单元，streaming processor 最后具体的指令和任务都是在sp上处理的。GPU进行并行计算，也就是很多个sp同时做处理。现在SP的术语已经有点弱化了，而是直接使用thread来代替。一个SP对应一个thread。
Warp：warp是SM调度和执行的基础概念，同时也是一个硬件概念，注意到Warp实际上是一个和硬件相关的概念，通常一个SM中的SP(thread)会分成几个warp(也就是SP在SM中是进行分组的，物理上进行的分组)，每一个WARP中在Tegra中是32个thread.这个WARP中的32个thread(sp)是一起工作的，执行相同的指令，如果没有这么多thread需要工作，那么这个WARP中的一些thread(sp)是不工作的。
每一个线程都有自己的寄存器内存和local memory，一个warp中的线程是同时执行的，也就是当进行并行计算时，线程数尽量为32的倍数，如果线程数不上32的倍数的话；假如是1，则warp会生成一个掩码，当一个指令控制器对一个warp单位的线程发送指令时，32个线程中只有一个线程在真正执行，其他31个 进程会进入静默状态。

streaming multiprocessor(sm):多个sp加上其他的一些资源组成一个sm, streaming multiprocessor. 其他资源也就是存储资源，共享内存，寄储器等。可见，一个SM中的所有SP是先分成warp的，是共享同一个memory和instruction unit。
每个SM通过使用两个特殊函数(Special Function Unit,SFU)单元进行超越函数和属性插值函数（根据顶点属性来对像素进行插值）计算。SFU用来执行超越函数、插值以及其他特殊运算
在 G80/G92 的架构下，总共会有 128 个 SP，以 8 个 SP 为一组，组成 16 个 SM，再以两个 SM 为一个 TPC，共分成 8 个 TPC 来运作。而在新一代的 GT200 里，SP 则是增加到 240 个，还是以 8 个 SP 组成一个 SM，但是改成以 3 个 SM 组成一个 TPC，共 10 组 TPC。
在Tegra系列中，一个GPU中通常只有2个SM，每一个SM中包含4个WARP，每一个warp中有32个thread(SP),因此，一个SM中有128个SP。
Stream：流（Stream）是一系列顺序执行的命令，流之间相对无序或并发的执行他们的命令。

软件概念：
thread–>block–>grid：在利用cuda进行编程时，一个grid分为多个block，而一个block分为多个thread。其中任务划分到是否影响最后的执行效果。划分的依据是任务特性和GPU本身的硬件特性。GRID,BLOCK,THREAD是软件概念,而非硬件的概念。

从硬件角度讲，一个GPU由多个SM组成（当然还有其他部分），一个SM包含有多个SP（以及还有寄存器资源，shared memory资源，L1cache，scheduler，SPU，LD/ST单元等等），1.x硬件，一个SM包含8个SP，2.0是32个，2.1是48个，3.0和3.5是192个。以及SP目前也称为CUDA CORE，而SM目前也称为MP，在KEPLER架构（SM3.0和3.5）下也称为SMX。

从软件角度讲，CUDA因为是SIMT的形式，GRID，block，thread是thread的组织形式。最小的逻辑单位是一个thread，最小的硬件执行单位是thread warp（简称warp），若干个thread（典型值是128~512个）组成一个block，block被加载到SM上运行，多个block组成整体的GRID。

这里为什么要有一个中间的层次block呢？这是因为CUDA通过这个概念，提供了细粒度的通信手段，因为block是加载在SM上运行的，所以可以利用SM提供的shared memory和__syncthreads()功能实现线程同步和通信，这带来了很多好处。而block之间，除了结束kernel之外是无法同步的，一般也不保证运行先后顺序，这是因为CUDA程序要保证在不同规模（不同SM数量）的GPU上都可以运行，必须具备规模的可扩展性，因此block之间不能有依赖。

从上面的表述中可以总结：
在GPU中最小的硬件单元是SP(这个术语通常使用thread来代替),而硬件上一个SM中的所有SP在物理上是分成了几个WARP(每一个warp包含一些thread),warp中的SP是可以同时工作的，但是执行相同的指令，也就是说取指令单元取一条指令同时发射给WARP中的所有的SP(假设SP都需要工作，否则有些是idle的).可见，在硬件上一个SM->WARPS->threads(sp).
对于软件thread组织来看，因为一个SM中是分WARP的，而一个WARP包含一定数目（比如Tegra 32个)的sp(thread),因此最好按照这个数目来组织thread，否则硬件该warp上有些SP是不工作的。

这就是CUDA的两级并行结构。

总而言之，一个kernel对应一个GRID，该GRID又包含若干个block，block内包含若干个thread。GRID跑在GPU上的时候，可能是独占一个GPU的，也可能是多个kernel并发占用一个GPU的（需要fermi及更新的GPU架构支持）。

block是resident在SM上的，一个SM可能有一个或多个resident blocks，需要具体根据资源占用分析。

thread以warp为单位被SM的scheduler 发射到SP或者其他单元，如SFU，LD/ST unit执行相关操作，需要等待的warp会被切出（依然是resident 状态），以空出执行单元给其他warps。