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GPU 的硬件基本概念 Nvidia的版本: 实际上在 nVidia 的 GPU 里,最基本的处理单元是所谓的 SP(Streaming Processor),而一颗 nVidia 的 GPU 里,会有非常多的 SP 可以同时做计算;而数个 SP 会在附加一些其他单元,一起组成一个 SM(Streaming Multiprocessor)。几个 SM 则会在组成所谓的 TPC(Texture Processing Clusters)。 在 G80/G92 的架构下,总共会有 128 个 SP,以 8 个 SP 为一组,组成 16 个 SM,再以两个 SM 为一个 TPC,共分成 8 个 TPC 来运作。而在新一代的 GT200 里,SP 则是增加到 240 个,还是以 8 个 SP 组成一个 SM,但是改成以 3 个 SM 组成一个 TPC,共 10 组 TPC。 对应到 CUDA 而在 CUDA 中,应该是没有 TPC 的那一层架构,而是只要根据 GPU 的 SM、SP 的数量和资源来调整就可以了。 如果把 CUDA 的 Grid - Block - Thread 架构对应到实际的硬件上的话,会类似对应成 GPU - Streaming Multiprocessor - Streaming Processor;一整个 Grid 会直接丢给 GPU 来执行,而 Block 大致就是对应到 SM,thread 则大致对应到 SP。当然,这个讲法并不是很精确,只是一个简单的比喻而已。
AMD 版本: 三 OPENCL架构 另外work-item对应硬件上的一个PE(processing element),而一个work-group对应硬件上的一个CU(computing unit)。这种对应可以理解为,一个work-item不能被拆分到多个PE上处理;同样,一个work-group也不能拆分到多个CU上同时处理(忘了哪里看到的信息)。当映射到OpenCL硬件模型上时,每一个work-item运行在一个被称为处理基元(processing element)的抽象硬件单元上,其中每个处理基元可以处理多个work-item(注:摘自《OpenCL异构计算》P87)。(如此而言,是不是说对于二维的globalx必须是localx的整数倍,globaly必须是localy的整数倍?那么如果我数据很大,work-item所能数量很多,如果一个group中中work-item的数量不超过CU中PE的个数,那么group的数量就可能很多;如果我想让group数量小点,那work-item的数目就会很多,还能不能处理了呢?这里总是找不多一个权威的解释,还请高手指点!针对group和item的问题) 。 对应CUDA组织多个workgroup,每个workgroup划分为多个thread.
由于硬件的限制,比如cu中pe数量的限制,实际上workgroup中线程并不是同时执行的,而是有一个调度单位,同一个workgroup中的线程,按照调度单位分组,然后一组一组调度硬件上去执行。这个调度单位在nvidia的硬件上称作warp,在AMD的硬件上称作wavefront,或者简称为wave
所以理解上可以简单总结如下 首先解释下Cuda中的名词: Block: 相当于opencl 中的work-group Thread:相当于opencl 中的work-item SP: 相当于opencl 中的PE SM: 相当于opencl 中的CU warp: 相当于opencl 中的wavefront(简称wave).
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