CUDA程序开发——软硬件层级的调度解读

CUDA程序开发——软硬件层级的调度解读

通过阅读文本你将了解到以下内容：

• CUDA硬件层级
• CUDA软件层级
• 软件层级在硬件层级上的具体调度

关键字：SP、SM、Device、Thread、Block、Grid、Warp

想要编写出高性能的CUDA核函数，研究CUDA的软硬件架构是必不可少的。比如在给每一个核函数配置<<<>>>内的启动参数时，你可能在想到底应该分配多少个block，每个block中应该分配多少个thread，这些参数是试出来的，还是有一定的规律可循。如果你想把这个问题搞清楚，不如先从CUDA的软硬件层级开始了解。

1. 软硬件层级

从硬件方面看，CUDA将GPU的处理单元被分为3个层次：流处理器（Streaming Process，SP）、流多处理器（Streaming Multiprocessor，SM）和设备（Device）。

• SP是最基本的处理单元，也称为CUDA Core，可以将其理解成CPU的一个核，CUDA的kernel函数运行的具体指令就是在SP上处理的。
• SM由多个SP和一些其他资源组成，不同的架构包含的SP的数量不同，Kepler架构一个SM包含192个SP（这里可以理解成一个SM有192个核）。SM通过线程调度器为SP分发线程，实际可执行的线程要比SP个数多很多。
• Device由多个SM和一些其他资源组成，不同的设备包含的SM数量不同，以Tesla K80为例，一个GPU包含13个SM。设备也是通过调度器为SM分发线程块的。

而CUDA对Kernel函数中的线程管理也分为3个层次：线程（Thread）、线程块（Block）和线程格（Grid）。

• Thread是处理数据的一个线程。
• Block由多个Thread组成，Block内的Thread可以通过共享内存通信，也可以通过函数同步。
• Grid由多个Block组成。

CUDA线程与处理单元的对应关系

实际上，将线程分层不仅是为了便于将线程与数据块相对应，也是为了将软件执行与硬件相对应。CUDA将Grid分配到Device上，通过GigaThread engine将Block分配到SM上，再通过Warp Scheduler将Thread分配到SP上。也许你会问它们到底是怎么调度的，其中的细节是怎样的？

2. 具体调度

2.1 Grid（Kernel）调度

一个kernel核函数在启动之后，只能在一个GPU设备上运行，不可能运行在多个GPU上。但是，一个GPU是可以同时运行多个kernel的，这与多个工作队列有关，是为了最大化GPU的利用率。

2.2 Block调度

kernel核函数中的一个block会被调度到一个SM上，注意一个block也不能在多个SM上运行。但是，一个SM能够同时运行多个block，计算能力2.0的SM可以最多运行8个block，计算能力3.0的SM可以最多运行16个block。在程序运行时，一个SM具体能够运行几个block，这与每个block占用的资源数量和SM内拥有的总资源数量有关系。同时block在分配给SM时，是考虑到SM的负载均衡的，举个例子。有19个block，4个SM，分配的情况很可能是这样的：先给每个SM分配4个block，还剩余3个block，然后给其中的3个SM分别分配1个block，而不是给其中的1个SM分配3个block。这种负载均衡是有利于缩短程序的运行时间。

2.3 Thread（Warp）调度

最后，是block中thread的调度情况，这个要复杂一点。CUDA出于程序执行效率和执行灵活性的考虑，将thread的调度粒度设置为32个线程，也就是常说的1个线程束（Warp，warp在英文中有纺织机上经线的意思，多个线组成一排，一起织布）。所以，一个block被分配到一个SM上之后，会被SM按32为一组分成多个warp，这些warp会被随机调度，且会被多次调度。

在具体介绍warp的调度情况之前，我们先了解一下warp的三种状态：

• 执行态：一个warp占有计算核心，正在被执行。
• 就绪态：一个warp做好被立即执行的准备，等待调度器调度。
• 阻塞态：由于执行延迟，一个warp等待资源，此时没有做好被立即执行的准备。

一个warp能从就绪态转为执行态，需要两个条件：一个是必须有32个SP可以被利用，另一个是当前指令需要的资源都已准备好。所有处于这三种状态的warp我们称其为active warp，而那些还有被分配SM的block里的warp则是非active warp。

下面具体说明一下warp的调度情况，如下图，CUDA会随机挑选一个warp，并由Warp Scheduler将其调度给32个sp单元，之后由Instruction Dispatch Unit将Kernel中的一条指令发送给32个sp执行，在执行过程中很可能会出现阻塞情况，比如访问显存时需要等待，等待过程中这个被执行的warp会从执行态进入阻塞态，此时Warp Scheduler又会随机调度一个处于就绪态的warp，然后再由Instruction Dispatch Unit分发一条指令，以此类推，多个warp就是这样被随机且循环调度的。
（注：这里提到的32个SP，是对于计算能力较高的设备而言的，而对于计算能力比较低的设备，是16个sp单元，即将warp分成两份）

这里，有人可能会问，warp切换的开销大不大。因为我们都知道，CPU上线程的切换是需要为当前线程保存上下文信息的（寄存器和程序计数器等），这个保存和恢复上下文的过程，需要几十纳秒到几微秒的时间。那么GPU上涉及到大量的warp切换，会不会很耗时。实际上，SM在进行warp切换时开销很小，可以忽略不计，因为相比于CPU，GPU为所有的thead单独分配了足够的寄存器，每一个thread的状态信息在SM上总是单独存好的，所以切换的时候不需要额外的保存和恢复。

关于warp还有一个问题 ，就是一个SM最多可以执行多少个warp。对于计算能力3.0以上的设备，理论上1个SM最多可以同时运行2048个thread，那么，1个SM最多就可以同时运行2048/32=64个warp。注意这里的同时运行是一个逻辑值，而不是物理值。逻辑值64个warp是指同一时间最多可以同时调度64个active warp；而物理值对应于1个SM中的Warp Scheduler的个数和SP的个数，以Kepler为例，一个SM中有4个Warp Scheduler和192个SP，则物理上最多可以同时运行4个执行态的warp。

同时，细心的你可能已经发现，最大值64个warp是与一个SM可以同时调度多个block相佐证的。因为一个block最多运行1024个线程，即32个warp，这只是最大值的一半，所以从侧面证明了SM可以调度多个block。

3. 总结

总结一下，CUDA将硬件分为三个层次：Device、SM、SP，将软件分为三个层次：Grid、Block、Thread。一个Grid只能运行在一个Device上，而一个Device可以运行多个Grid；一个Block只能运行在一个SM上，而一个SM也可以同时运行多个Block；CUDA的线程调度粒度是32个Thead，即1个Warp，Warp在SP上是随机且多次被调度执行的，Warp的切换开销可以忽略不计。

 

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