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GPU学习(1)

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一、为什么要GPU

我们先看一个基本的神经网络计算 Y=F(x)=Ax+B
这就是一次乘法一次加法 ,也叫FMA,(fused multiply-add)
如果矩阵乘,就是上面的那个式子扩展一下,所以又用了这张老图

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比如你要多执行好几个y=Ax+B,可能比较简单的方法就是这个
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上面能用,但是一个线程效率低
在一个处理器周期里面是可以处理多个指令的,这个时候引入了线程的概念来做这个事,也就是所谓的并发。
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并发能大大提升处理器处理任务的效率,在一个时间段执行多个任务,但是请注意,这并不意味着这些任务是同时执行的,虽然都在这个时间段执行,比如一个时钟周期,但是任务都会被随时中断,供其他任务运行。

能不能自己弄自己的不要有别人打扰,在同一时刻

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那就得上并行了,上了并行开启了多进程,然后进程分布在不同的硬件core上,大家互不打扰,执行效率就高。总之,在同一时刻,大家互不打扰的一个方式就是多core,自己玩自己的。

比如CPU来讲它多少core呢?我看过前几天发布会有至强6的E系列最高288core的,那GPU呢,上一代H100是1万8。
刚才我们聊了,要把矩阵运算要是分解为多个这种FMA(Y=AX+B),最高效率肯定是多进程来实现并行。
就因为这个原因,CPU从根上就不太可能和GPU相比

当然CPU也不是不能做矩阵乘,就是效率低,虽然现在也有多向量化支持的指令集,甚至出现了AMX这种的指令集,但是硬件上的限制还是决定了它的上限,这也是硬件架构决定的,比如下面的这张老图。

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不同于CPU要处理好多复杂逻辑和上下文,GPU就属于天生不能干细活,但是擅长并行计算的那一趴了(人家CPU本来就不是发明出来要干这个事的)。

二、GPU的架构

这东西其实一开始也不是用于AI的,它只要就是用来给游戏算多边形的,后来吴恩达发现用GPU的多核能力运行AI的训练推理效果非常好,再加上CUDA推出,GPU编程简单了一大半,GPU才慢慢从AI学界逐渐走向产业界。

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他们之间的层级关系为:GPC > TPC > SM > CORE,当然还有什么sram寄存器啥的也不在这里每个都点了,我们玩AI的话呢,从大面上讲主要就是玩SM,SM最早是在G80的时候被定义出来的,目前也是被沿用。
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一个SM里面包含了很多的东西

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刚我们讲了并发和并行的区别,肯定并行处理单位时间处理能力更高,但是在一个processor(或者更高一级的概念)内部,我们肯定还是会调用thread来实现并发,而GPU/CUDA玩的核心理念也叫SIMT,就是单指令多线程。

不同于有的core级别设计的线程管理,NV的GPU是SM级别的SIMT,这些线程的调度是要靠Warp Scheduler来实现的。

简单说就是:
因为表面上看起来是N(N个硬件SKU有关)个Threads来实现并行,但是同一时刻因为硬件的限制,也不可能。所以就要求一个 Warp 调度N个Threads来实现并行之间的调度,这N个 Threads 以锁步的方式执行同一条指令,其中任何一个单独的 Thread会使用自己的 Data 执行指令分支,就通过这个方法,让GPU同一时刻能实现超大的数据和指令处理能力。
当然这些都是硬件层面的,软件层面要和CUDA配合。
先写到这,下节来讲CUDA的软件层面怎么和硬件层面配合。

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