51、通用GPU编程：CUDA线程调度与高效内存访问技术解析

通用GPU编程：CUDA线程调度与高效内存访问技术解析

1. CUDA标量积计算示例

在CUDA编程中，对于向量大小N = 3 * 16且执行配置为 <<< 2, 8 >>>（即2 * 8 = 16个线程）的标量积计算，我们可以看到其独特的计算和数据结构。具体来说，长度为48的向量a和b由组织在两个块(0, 0)和(1, 0)中的16个线程处理。每个线程会计算其唯一的线程标识号tid，范围在0到15之间。例如，tid = 0的线程会计算向量元素0、16和32的部分标量积，并将结果存储在GPU的全局内存中；tid = 8的线程则处理向量元素8、24和40。

所有线程完成部分标量积计算后，每个块内的结果会分别在log2 8 = 3步内进行累加。最终结果存储在数组part_cd中，该数组每个块对应一个分量。将这个数组复制回CPU内存后，CPU通过累加数组part_c中的两个值来计算标量积的最终结果。

2. CUDA线程调度

在典型的内核函数执行中，为内核生成的线程数量通常会超过计算单元（即流式多处理器或SIMD功能单元）的数量。因此，需要一种将线程分配给计算单元的方法，这就是CUDA线程调度的作用。

CUDA线程调度利用了网格中不同线程块相互独立且可以按任意执行顺序执行的特点。线程块调度会尽可能为特定硬件的SIMD处理器分配更多可执行的线程块。

虽然在没有屏障同步的情况下，同一线程块内的线程也是相互独立的，但CUDA系统并不调度单个线程，而是引入了“warp”（线程束）的概念。对于当前的GPU架构，warp的大小为32。一个warp内的线程会一起分配和处理，调度会管理和确定执行顺序，并且