CUDA学习--内存处理之寄存器（2）

1. 寄存器

GPU上一个SM可以看成一个多线程的CPU核。一般CPU拥有二、四、八个核。但一个GPU却有N个SM核。但这里需要注意的是，所有的工作都是有SM上的SP（流处理器）处理的。每个核上SP数目不同，因此每个核支持的线程数目也会有很大的不同。事实上，一个GPU设备上的所有SM中活跃的线程数目通常数以万计。

与CPU不同，GPU的每个SM（流多处理器）有上千个寄存器。CPU与GPU架构的一个主要区别就是CPU与GPU映射寄存器的方式。CPU通过使用寄存器重命名和栈来执行多线程。为了运行一个新任务，CPU需要进行上下文切换，将当前所有寄存器的状态保存到栈上，然后从栈中恢复当前需要执行的新线程上次的执行状态。这些操作需要花费上百个CPU时钟周期。如果在CPU上开启过多的线程，时间将主要花费在上下文的切换上。因此，如果在CPU上开启过多的线程，有效工作的吞吐量将会快速降低。

然而GPU却恰恰相反。GPU利用多线程隐藏了内存获取与指令执行带来的延迟。GPU不使用寄存器重命名机制，而是致力于为每一个线程都分配一个真实的寄存器（毕竟每个SM有上千个）。因此，当需要上下文切换时，所需要的操作就是将指向当前寄存器组的选择器或指针更新，以指向下一个执行的线程束的寄存器组，开销几乎为零。从而可以看出，在GPU上开启过少的线程反而会因为等待内存事务使GPU处于闲置状态。（这里用到的线程束概念，即同时调度的一组线程，包含32个线程）。

每个SM能够调度若干个线程块。在SM层，线程块即若干个线程束的逻辑组。编译时会计算出每个内核线程需要的寄存器数目。所有的线程块都具有相同的大小，并拥有已知的数目的线程，每个线程块需要的寄存器数目也就是已知的和固定的。如果一个内核函数中的每个线程需要的寄存器过多，在每个SM中GPU能调度的线程块的数量就会受到限制，因此总的执行的线程数量也会受到限制。此时，开启的线程数量过少会造成硬件无法被充分利用，性能下降。
举例来说，如果一个应用程序先前使