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cuda的并行运算介绍

article 2025/1/24 15:58:13

cuda是如何使用GPU并行运算的：
以一个函数为例：

	duplicateWithKeys << <(P + 255) / 256, 256 >> > (
		P,
		geomState.means2D,
		geomState.depths,
		geomState.point_offsets,
		binningState.point_list_keys_unsorted,
		binningState.point_list_unsorted,
		radii,
		tile_grid
		);

在CUDA编程中，<< < >>> 语法用于指定并启动一个内核（kernel）函数。这个语法定义了线程块和线程网格的组织方式。具体来说：

第一个参数 <P + 255) / 256 表示的是线程块的数量（grid dimension），即要启动多少个线程块。
第二个参数 256 表示每个线程块中包含的线程数量（block dimension）。

表达式 (P + 255) / 256 是一种常见的技巧，用来计算至少需要多少个大小为256的块来处理P个元素。这种计算确保即使P不是256的整数倍，也会有一个额外的块来处理剩余的元素。

例如，如果你有1024个元素，那么你将需要 (1024 + 255) / 256 = 4 个线程块，因为1024正好是256的四倍。但如果你有300个元素，你会需要 (300 + 255) / 256 = 2 个线程块，以确保所有300个元素都被处理到。

所以，在CUDA环境中，duplicateWithKeys <<< (P + 255) / 256, 256 >>> 这一行代码是在启动一个名为 duplicateWithKeys 的CUDA内核，并配置它使用足够的线程块来处理P个元素，其中每个线程块包含256个线程。这通常用于数据并行操作，比如复制或处理大规模数组或集合。

在CUDA编程模型中，线程块（thread block）是并行计算的基本组织单位之一。为了更好地理解线程块的概念，我们需要从CUDA的并行架构说起。

CUDA 并行架构

CUDA程序运行在一个由大量轻量级线程组成的并行环境中。这些线程被组织成两个层次：线程块（block of threads）和网格（grid of blocks）。这种结构使得CUDA可以有效地管理和调度大量的并行任务。

线程块（Thread Block）

定义：线程块是一组线程的集合，这些线程可以合作执行任务，并且可以在同一个块内的线程之间进行同步和共享内存操作。
特点：
- 同一块中的线程可以相互通信：它们可以通过共享内存（shared memory）交换数据，并使用屏障同步（barrier synchronization）来协调彼此的操作。
- 独立性：不同线程块之间的线程不能直接通信或同步；它们必须通过全局内存来进行间接通信。
- 尺寸限制：每个线程块的最大线程数是有限制的，这个限制取决于硬件。对于现代的CUDA设备，一个线程块最多可以包含1024个线程。
- 三维结构：线程块可以被组织成一维、二维或三维的形式，这有助于映射到不同类型的并行问题上，比如图像处理或矩阵运算。

网格（Grid）

定义：网格是由多个线程块构成的一个更大范围的集合。所有的线程块共同协作以完成整个计算任务。
特点：
- 网格也可以是一维、二维或三维的，这取决于应用程序的需求。
- 网格中的线程块数量可以根据需要动态调整，以便适应不同大小的数据集或不同的并行度需求。

实际应用

当编写CUDA代码时，需要指定启动内核时的线程块和网格的维度。例如：

duplicateWithKeys<<< (P + 255) / 256, 256 >>>(args...);

这段代码告诉CUDA运行时系统启动足够多的线程块来处理P个元素，其中每个线程块包含256个线程。这样做的目的是确保所有的工作都能被分配给足够的线程来并行处理，同时保持每个线程块内部的有效通信和同步。

线程块的设计允许程序员以一种高效且灵活的方式利用GPU的强大并行计算能力。

现代NVIDIA GPU通常具有以下特点：

硬件限制

每个SM的最大活跃线程数：这指的是每个SM能同时保持活跃状态的线程的最大数量。例如，在某些较新的Ampere架构的GPU上，每个SM可以支持多达2048个线程。
每个线程块的最大线程数：这是指一个线程块内可以包含的最大线程数量。对于现代GPU来说，这个数字通常是1024。
每个SM的最大线程块数：这决定了每个SM可以同时处理多少个线程块。不同架构有不同的限制，比如一些架构可能允许每个SM最多有32个活动的线程块。
全局限制：整个GPU可以支持的线程总数并没有直接的上限，而是受限于上述每SM的限制以及GPU上的SM数量。此外，还有资源如寄存器和共享内存的使用量也会影响实际可运行的线程数量。

软件和应用层面的考虑

资源分配：每个线程需要占用一定的计算资源（如寄存器和共享内存）。如果一个线程使用了过多的资源，那么每个SM能容纳的线程数量就会减少。
并行度与效率：虽然理论上GPU可以启动大量的线程，但为了获得最佳性能，应该根据任务的特点合理地划分工作负载，以充分利用硬件资源而不造成浪费。

实际数值

以NVIDIA A100为例，它拥有108个SM，每个SM可以支持多达2048个线程。这意味着单个A100 GPU理论上可以同时管理超过22万（108 * 2048）个活跃线程。然而，实际应用中的线程数会受到多种因素的影响，包括但不限于应用程序的具体需求、数据集大小、以及如何有效地组织线程来实现最优性能。

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