CUDA线程

本文介绍了CUDA中的线程概念,包括线程、线程同步、线程调度和线程层次。线程同步通过__syncthreads()实现,确保所有线程执行到同一位置后再继续。线程调度涉及到Warp,是32个线程一组的执行单元。线程层次包括Grid、Block和Warp,Block内的线程可以同步并访问共享存储器。文章还讨论了线程组织模型和如何通过CUDA函数进行内存操作。最后,给出了CUDA算法框架的实例演示。

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建议先看看前言中关于存储器的介绍:点击打开链接


线程

首先介绍进程,进程是程序的一次执行,线程是进程内的一个相对独立的可执行的单元。若把进程称为任务的话,那么线程则是应用中的一个子任务的执行。举个简单的例子:一个人要做饭,食谱就是程序代码,做的过程就是执行程序,做好的饭就是程序运行的结果,而在这期间,需要炒菜,放盐,放油等等就是线程。


线程同步

调用__syncthreads 创建一个 barrier 栅栏

每个线程在调用点等待块内所有线程执行到这个地方,然后所有线程继续执行后续命令

Mds[i] = Md[j];

__syncthreads();

func(Mds[i],Mds[i+1]);

要求线程的执行时间尽量接近,因为执行时间差别过大,等待时间过长,效率低下。

只在块内同步,全局同步开销大

线程同步会导致死锁,例如:

if(someFunc())

{

    __syncthreads();

}

else

{

    __syncthreads();

}

线程调度

Warp——块内的一组线程,一般是32个线程为一组

线程调度的基本单位

运行于同一个 SM(流多处理器)

内部threadIdx值连续

warp内部线程不能沿不同分支执行


线程层次

Grid——一维或多维线程块(block)

一维或二维

Block——一组线程

一维,二维或三维

一个 Grid 里的每个 Block 的线程数是一样的

block内部的内个线程可以同步(synchronize)和访问共享存储器(shared memory)



线程组织模型

block下由线程束(warp) 组成,block 内部的线程共享“shared memory”

可以同步 “__syncthreads()”

### CUDA 线程层次划分详解 CUDA线程层次结构是其核心概念之一,它定义了如何组织和调度线程以实现高效的并行计算。以下是关于 CUDA 线程层次的具体划分: #### 1. **Thread (线程)** 线程是最小的执行单元,在 GPU 上负责执行核函数(Kernel)。所有的线程都执行相同的核函数,并且这些线程是以并行的方式运行的[^1]。 #### 2. **Thread Block (线程块)** 多个线程被分组成一个线程块(Block),这是 CUDA 编程模型中最重要的线程组单位。同一线程块内的线程可以在同一个流式多处理器(Streaming Multiprocessor, SM)上协作工作。通过 `this_thread_block()` 函数可以获得当前线程所属的线程块对象,并可以通过该对象获取线程块的相关属性,例如大小或同步操作[^2]。 #### 3. **Grid (网格)** 线程块进一步被组织成一个更大的集合称为网格(Grid)。一个网格由多个线程块构成,而这些线程块可以分布在不同的 SM 上并发执行。当加载核函数时,GPU 设备会根据指定的配置将网格分配给设备上的资源[^1]。 #### 4. **Warp (战线/波束)** 尽管 Warp 并不是一个显式的编程层面上的概念,但它对于理解性能至关重要。Warp 是指由连续的 32 个线程组成的小组件,它们总是作为一个整体一起被执行。这种机制允许硬件更高效地利用底层的核心资源。具体来说,Warp 调度器会把每 32 个线程划分为一个 warp 来管理,并将其映射到可用的计算核心之上[^1]。 #### 总结 综上所述,CUDA线程层次从低至高依次为:单一线程线程块 → 网格;而在实际运行过程中还涉及到了隐藏于内部的 warp 结构用于优化指令级并行性。这样的设计使得开发者能够灵活控制程序的行为模式以及充分利用现代图形处理单元的强大算力。 ```python # 示例代码展示如何启动具有特定维度的 kernel import pycuda.autoinit from pycuda.compiler import SourceModule mod = SourceModule(""" __global__ void example_kernel(int *a){ int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x; a[idx] += 10; } """) func = mod.get_function("example_kernel") array_length = 1024 block_dim = (256, 1, 1) grid_dim = ((array_length + block_dim[0] - 1) // block_dim[0], 1) h_a = np.zeros(array_length).astype(np.int32) d_a = cuda.mem_alloc(h_a.nbytes) cuda.memcpy_htod(d_a, h_a) func(d_a, block=block_dim, grid=grid_dim) result = np.empty_like(h_a) cuda.memcpy_dtoh(result, d_a) print(result[:10]) ```
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