CUDA编程模型- 层次结构

层次结构的划分

在GPU上，为了满足其大规模并行处理的特性，执行模型采用了大量并行化的轻量级线程。当我们谈到CUDA编程模型时，我们首先要考虑的是其线程执行层次结构。这种层次结构起始于一个被称为kernel的函数，当它在GPU上执行时，会以大量并行线程的形式被实例化。

1. 网格（Grid）:

   • 顶层的组织结构被称为网格（Grid）。当一个kernel被调用时，所有线程的集合组成了一个三维结构的网格。
   • 所有在同一个grid中的线程共享相同的全局内存，这意味着它们能够读取或写入全局内存中的任何位置，从而实现数据的交互。

2. 线程块（Thread Block）:

   • 网格进一步被细分为所谓的线程块（Thread Blocks）或简称为块。这是线程组织的第二个层次，一个线程块是一个三维结构，包含了一定数量的线程。
   • 线程块的设计非常重要，因为块内的线程可以访问共享内存，这是一个比全局内存访问更快但生命周期更短的内存形式。此外，块内的线程还可以通过特定的同步机制进行协调。

这两层线程组织结构提供了灵活性和效率，允许开发者根据具体的应用和硬件配置来优化数据和线程的布局。这也是CUDA模型能够有效地在不同的GPU硬件上进行扩展的关键因素。

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Why?

划分为网格（grid）和线程块（block）两个层次的线程组织结构，主要是基于以下几个原因：

1. 硬件与资源分配：

   • 每个流式多处理器（SM）可以加载和执行多个线程块，但每个线程块只能在一个SM上执行。这种组织方式可以充分利用GPU上的多个SM，允许它们并行处理多个线程块。

   • 线程块内的线程可以共享块级别的资源，例如共享内存和同步机制。这些资源有限且宝贵，划分为线程块使得这些资源可以在块内的所有线程之间有效分配和管理。

2. 线程协同工作与同步：

   • CUDA提供了在线程块内部进行线程同步的机制，如__syncthreads()。这使得块内的线程可以协同工作，执行更复杂的并行算法，同时保证了数据的完整性和正确性。

   • 在grid级别，CUDA没有提供同步机制，因为跨线程块的同步会引入复杂性并可能导致性能下降。

3. 灵活性与扩展性：

   • 通过grid和block的双层次结构，CUDA为程序员提供了更大的灵活性来优化其代码。这种结构可以根据不同的算法需求、输入数据大小和GPU硬件特性进行调整。

   • 划分为线程块还提供了扩展性。随着GPU技术的发展，新的GPU可能会拥有更多的SM。使用线程块结构，算法可以自然地扩展到这些新的硬件上，充分利用其并行性。

4. 负载均衡：

   • 将工作负载划分为多个线程块可以更好地均衡GPU上的计算负载。每个SM可以独立地调度和执行线程块，从而有效地分摊整体工作量。

5. 数据局部性：

   • 划分为线程块可以利用数据局部性。块内的线程可以高效地访问共享内存中的数据，这对于某些算法来说，可以大大提高性能。

总的来说，grid和block的双层次结构为CUDA程序提供了并行度、灵活性和效率，使程序员可以更好地控制并行执行和资源使用，从而优化程序性能。