CUDA: Threading的Block和Grid的設定與 Warp

硬體基本架構

實際上在 nVidia 的 GPU 裡，最基本的處理單元是所謂的 SP(Streaming Processor)，而一顆 nVidia 的 GPU 裡，會有非常多的 SP 可以同時做計算；而數個 SP 會在附加一些其他單元，一起組成一個 SM(Streaming Multiprocessor)。幾個 SM 則會在組成所謂的 TPC(Texture Processing Clusters)。
在 G80/G92 的架構下，總共會有 128 個 SP，以 8 個 SP 為一組，組成 16 個 SM，再以兩個 SM 為一個 TPC，共分成 8 個 TPC 來運作。而在新一代的 GT200 裡，SP 則是增加到 240 個，還是以 8 個 SP 組成一個 SM，但是改成以 3 個 SM 組成一個 TPC，共 10 組 TPC。下面則是提供了兩種不同表示方式的示意圖。（可參考《NVIDIA G92終極狀態!!》、《NVIDIA D10U繪圖核心》）

 

對應到 CUDA

而在 CUDA 中，應該是沒有 TPC 的那一層架構，而是只要根據 GPU 的 SM、SP 的數量和資源來調整就可以了。

如果把 CUDA 的 Grid - Block - Thread 架構對應到實際的硬體上的話，會類似對應成 GPU - Streaming Multiprocessor - Streaming Processor；一整個 Grid 會直接丟給 GPU 來執行，而 Block 大致就是對應到 SM，thread 則大致對應到 SP。當然，這個講法並不是很精確，只是一個簡單的比喻而已。

SM 中的 Warp 和 Block

CUDA 的 device 實際在執行的時候，會以 Block 為單位，把一個個的 block 分配給 SM 進行運算；而 block 中的 thread，又會以「warp」為單位，把 thread 來做分組計算。目前 CUDA 的 warp 大小都是 32，也就是 32 個 thread 會被群組成一個 warp 來一起執行；同一個 warp 裡的 thread，會以不同的資料，執行同樣的指令。此外，在 Compute Capability 1.2 的硬體中，還加入了 warp vote 的功能，可以快速的進行 warp 內的簡單統計。

基本上 warp 分組的動作是由 SM 自動進行的，會以連續的方式來做分組。比如說如果有一個 block 裡有 128 個 thread 的話，就會被分成四組 warp，第 0-31 個 thread 會是 warp 1、32-63 是 warp 2、64-95 是 warp 3、96-127 是 warp 4。

而如果 block 裡面的 thread 數量不是 32 的倍數，那他會把剩下的 thread 獨立成一個 warp；比如說 thread 數目是 66 的話，就會有三個 warp：0-31、32-63、64-65。由於最後一個 warp 裡只剩下兩個 thread，所以其實在計算時，就相當於浪費了 30 個 thread 的計算能力；這點是在設定 block 中 thread 數量一定要注意的事！

一個 SM 一次只會執行一個 block 裡的一個 warp，但是 SM 不見得會一次就把這個 warp 的所有指令都執行完；當遇到正在執行的 warp 需要等待的時候（例如存取 global memory 就會要等好一段時間），就切換到別的 warp 來繼續做運算，藉此避免為了等待而浪費時間。所以理論上效率最好的狀況，就是在 SM 中有夠多的 warp 可以切換，讓在執行的時候，不會有「所有 warp 都要等待」的情形發生；因為當所有的 warp 都要等待時，就會變成 SM 無事可做的狀況了～

下圖就是一個 warp 排程的例子。一開始是先執行 thread block 1 的 warp1，而當他執行到第六行指令的時候，因為需要等待，所以就會先切到 thread block 的 warp2 來執行；一直等到存取結束，且剛好有一個 warp 結束時，才繼續執行 TB1 warp1 的第七行指令。

實際上，warp 也是 CUDA 中，每一個 SM 執行的最小單位；如果 GPU 有 16 組 SM 的話，也就代表他真正在執行的 thread 數目會是 32*16 個。不過由於 CUDA 是要透過 warp 的切換來隱藏 thread 的延遲、等待，來達到大量平行化的目的，所以會用所謂的 active thread 這個名詞來代表一個 SM 裡同時可以處理的 thread 數目。

而在 block 的方面，一個 SM 可以同時處理多個 thread block，當其中有 block 的所有 thread 都處理完後，他就會再去找其他還沒處理的 block 來處理。假設有 16 個 SM、64 個 block、每個 SM 可以同時處理三個 block 的話，那一開始執行時，device 就會同時處理 48 個 block；而剩下的 16 個 block 則會等 SM 有處理完 block 後，再進到 SM 中處理，直到所有 block 都處理結束。

    为一个多处理器指定了一个或多个要执行的线程块时，它会将其分成warp块，并由SIMT单元进行调度。将块分割为warp的方法总是相同的，每个warp都包含连续的线程，递增线程索引，第一个warp中包含全局线程过索引0-31。每发出一条指令时，SIMT单元都会选择一个已准备好执行的warp块，并将指令发送到该warp块的活动线程。Warp块每次执行一条通用指令，因此在warp块的全部32个线程执行同一条路径时，可达到最高效率。如果一个warp块的线程通过独立于数据的条件分支而分散，warp块将连续执行所使用的各分支路径，而禁用未在此路径上的线程，完成所有路径时，线程重新汇聚到同一执行路径下，其执行时间为各时间总和。分支仅在warp块内出现，不同的warp块总是独立执行的--无论它们执行的是通用的代码路径还是彼此无关的代码路径。

建議的數值？

在 Compute Capability 1.0/1.1 中，每個 SM 最多可以同時管理 768 個 thread（768 active threads）或 8 個 block（8 active blocks）；而每一個 warp 的大小，則是 32 個 thread，也就是一個 SM 最多可以有 768 / 32 = 24 個 warp（24 active warps）。到了 Compute Capability 1.2 的話，則是 active warp 則是變為 32，所以 active thread 也增加到 1024。

在這裡，先以 Compute Capability 1.0/1.1 的數字來做計算。根據上面的數據，如果一個 block 裡有 128 個 thread 的話，那一個 SM 可以容納 6 個 block；如果一個 block 有 256 個 thread 的話，那 SM 就只能容納 3 個 block。不過如果一個 block 只有 64 個 thread 的話，SM 可以容納的 block 不會是 12 個，而是他本身的數量限制的 8 個。

因此在 Compute Capability 1.0/1.1 的硬體上，決定 block 大小的時候，最好讓裡面的 thread 數目是 warp 數量（32）的倍數（可以的話，是 64 的倍數會更好）；而在一個 SM 裡，最好也要同時存在複數個 block。如果再希望能滿足最多 24 個 warp 的情形下，block 裡的 thread 數目似乎會是 96（一個 SM 中有 8 個 block）、128（一個 SM 中有 6 個 block）、192（一個 SM 中有 4 個 block）、256（一個 SM 中有 3 個 block） 這些數字了～
而官方的建議則是一個 block 裡至少要有 64 個 thread，192 或 256 個也是通常比較合適的數字（請參考 Programming Guide）。

但是是否這些數字就是最合適的呢？其實也不盡然。因為實際上，一個 SM 可以允許的 block 數量，還要另外考慮到他所用到 SM 的資源：shared memory、registers 等。在 G80 中，每個 SM 有 16KB 的 shared memory 和 8192 個 register。而在同一個 SM 裡的 block 和 thread，則要共用這些資源；如果資源不夠多個 block 使用的話，那 CUDA 就會減少 Block 的量，來讓資源夠用。在這種情形下，也會因此讓 SM 的 thread 數量變少，而不到最多的 768 個。

比如說如果一個 thread 要用到 16 個 register 的話（在 kernel 中宣告的變數），那一個 SM 的 8192 個 register 實際上只能讓 512 個 thread 來使用；而如果一個 thread 要用 32 個 register，那一個 SM 就只能有 256 個 thread 了～而 shared memory 由於是 thread block 共用的，因此變成是要看一個 block 要用多少的 shread memory、一個 SM 的 16KB 能分給多少個 block 了。

所以雖然說當一個 SM 裡的 thread 越多時，越能隱藏 latency，但是也會讓每個 thread 能使用的資源更少。因此，這點也就是在最佳化時要做取捨的了。

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