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简约网站模板html,古腾堡 wordpress,网站建设首先要学会什么,客户买东西返利网站怎么做CUDA 编程模型采用了一个三层的线程层次结构#xff0c;旨在映射到 GPU 硬件的多级架构#xff0c;实现最大的并行性和数据局部性。1. 线程 (Thread) 线程是 CUDA 并行计算的基本执行单元。定义#xff1a; 在 Kernel 函数中#xff0c;每个并行计算的实例就是一个线程。例…CUDA 编程模型采用了一个三层的线程层次结构旨在映射到 GPU 硬件的多级架构实现最大的并行性和数据局部性。1. 线程 (Thread)线程是 CUDA 并行计算的基本执行单元。定义在 Kernel 函数中每个并行计算的实例就是一个线程。例如在向量加法中一个线程负责计算C[i]A[i]B[i]C[i] A[i] B[i]C[i]A[i]B[i]。标识每个线程都有一个内置的唯一标识符threadIdx。threadIdx.x、threadIdx.y、threadIdx.z线程在当前线程块内的坐标。执行线程执行 Kernel 代码中定义的指令访问私有寄存器Registers和线程块共享内存Shared Memory。独立性理想情况下每个线程应独立执行其任务减少相互依赖以实现最大并行效率。2. 线程块 (Block)线程块是线程的分组容器是线程间协作的基本单位。定义一组协作的线程集合它们共同执行 Kernel 的一个子任务。标识每个线程块都有一个内置的唯一标识符blockIdx。blockIdx.x、blockIdx.y、blockIdx.z线程块在网格内的坐标。维度线程块可以定义为一维、二维或三维结构dim3 blockDim;。blockDim.x、blockDim.y、blockDim.z定义了线程块中线程的数量和排列方式。协作与通信共享内存块内的线程可以通过共享内存Shared Memory进行高速数据交换。同步屏障块内的线程可以通过__syncthreads()函数进行同步确保所有线程都到达某个执行点后才能继续这对于数据依赖的算法至关重要。硬件映射一个线程块内的所有线程保证会被调度到同一个SM流多处理器上执行。这保证了块内线程对共享内存的访问非常快。3. 网格 (Grid)网格是线程块的最高级容器代表一次完整的 Kernel 启动。定义由所有线程块组成的集合是整个并行计算任务的总和。标识网格没有内置的索引变量它的维度由主机在 Kernel 启动时通过gridDim参数指定。gridDim.x、gridDim.y、gridDim.z定义了网格中线程块的数量和排列方式。协作与通信网格中的不同线程块原则上是相互独立的。无法直接同步不同线程块之间不能使用__syncthreads()进行同步。全局内存通信线程块之间只能通过访问速度较慢的全局内存Global Memory进行通信。如果需要全局同步必须终止当前 Kernel在主机端同步后再次启动一个新的 Kernel。硬件映射网格中的线程块由 GPU 调度器分发到不同的 SM 上并行执行。4. 如何计算全局唯一索引理解线程层次结构的关键在于知道如何将线程的局部坐标 (blockIdx和threadIdx) 转换为它在整个网格中的全局唯一索引即它应该处理的数据元素的索引iii。4.1 一维索引计算对于大多数简单的一维数据结构如向量全局索引iii的计算公式如下iblockIdx.x×blockDim.xthreadIdx.xi \text{blockIdx.x} \times \text{blockDim.x} \text{threadIdx.x}iblockIdx.x×blockDim.xthreadIdx.x变量含义blockIdx.x\text{blockIdx.x}blockIdx.x当前块的索引blockDim.x\text{blockDim.x}blockDim.x每个块的线程数threadIdx.x\text{threadIdx.x}threadIdx.x线程在块内的索引4.2 二维索引计算例如矩阵对于二维数据结构如矩阵我们通常需要计算两个索引rrr行和ccc列rblockIdx.y×blockDim.ythreadIdx.ycblockIdx.x×blockDim.xthreadIdx.xr \text{blockIdx.y} \times \text{blockDim.y} \text{threadIdx.y} \\ c \text{blockIdx.x} \times \text{blockDim.x} \text{threadIdx.x}rblockIdx.y×blockDim.ythreadIdx.ycblockIdx.x×blockDim.xthreadIdx.x变量含义blockIdx.y\text{blockIdx.y}blockIdx.y块的行索引threadIdx.y\text{threadIdx.y}threadIdx.y线程在块内的行索引blockDim.y\text{blockDim.y}blockDim.y每个块的线程行数5. 层次结构与硬件的映射关系CUDA 层次结构的设计直接反映了 NVIDIA GPU 的硬件结构这是高效性能的关键Grid→\to→GPU整个网格映射到整个 GPU。Block→\to→SM每个线程块被调度到一个 SM 上执行。多个块可以按时间片轮转的方式在同一个 SM 上执行或者同时在多个 SM 上执行。Thread→\to→Core块内的线程最终映射到 SM 内部的 CUDA 核心。WarpSM 实际上是以Warp32 个连续线程为单位进行指令调度和执行的。一个线程块会被分解成一个或多个 Warp。性能考虑分块大小选择合适的线程块大小 (blockDim) 至关重要太小无法充分利用 SM 的资源如寄存器、共享内存浪费硬件并行潜力。太大可能超出 SM 能够提供的资源限制如最大线程数、共享内存大小导致 Kernel 启动失败或运行效率降低。通常blockDim选择 128、256 或 512并且应为 32Warp 大小的倍数以避免线程分化带来的性能损失。