NVIDIA GPU- 流式多处理器（Streaming Multiprocessor）

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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

5. 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。

6. 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。

7. 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。