分支分歧(branch divergence)造成SIMT性能降低的原因

最新推荐文章于 2024-11-19 15:54:55 发布
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#GPU

warp中线程按SIMD模式执行，遇到分支指令时，执行不同分支路径的线程串行执行，即Branch Divergence，严重影响GPU执行效率和程序性能。为解决此问题，提出线程交换优化方法，将相同分支行为线程放同一warp并行执行，减少Branch Divergence、提高性能。

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分支分歧(branch divergence)造成SIMT性能降低的原因

warp中的线程按照SIMD(Single Instruction Multiple Data)模式执行——它们执行相同的代码，但处理不同的数据。当遇到分支指令时，执行不同分支路径的线程只能串行执行。这种因不一致分支行为引起的串行执行现象被称作Branch Divergence，它的出现严重影响了GPU的执行效率，降低了程序性能。针对这个问题，人们提出了线程交换的优化方法，其主要思想为：将具有相同分支行为(即执行相同分支路径)的线程放在同一个warp中，这样warp中的线程就可以并行执行，从而达到减少Branch Divergence、提高性能的目的。

于齐, 王博千, 沈立, 王志英, & 陈微. (2016). Gpu平台上面向性能和功耗的分支优化. 计算机科学, 43(5), 22-26.

7. warp divergence
WuYuFffan的博客
09-18 527
7. warp divergence 因为CUDA是SIMD架构，所以当一个cuda核执行选择分支时，其他非该分支的核会强制进入等待状态。 int tid = threadIdx.x; if (tid % 2 == 0) { //do something } else { //do something else } tid为奇数的设备执行if时，tid为偶数的设备拥塞。反之亦然。 可见如果同一个warp中的Thread有很多分支,会导致warp divergence,这会严重降低程序的运
Git：分支发散问题处理，合并、变基和快进
十年运维开发经验的王义杰在此分享自己的知识和经验
03-21 1169
在日常的软件开发过程中，使用Git进行版本控制时，我们经常需要从远程仓库更新本地分支。当执行git pull命令时，Git可能会提示我们的本地分支与远程分支发生了分歧（divergent branches），并建议我们指定如何协调这些分歧。这种情况通常发生在我们的本地分支和要拉取的远程分支在合并点之后都有新的提交。选择哪种策略取决于我们的项目需求和团队习惯。合并保持了历史的完整性，变基提供了清晰的历史线性，而快进避免了不必要的合并提交。正确使用这些工具可以帮助我们更有效地管理你的Git仓库和项目历史。
CUDA学习笔记（八）Branch Divergence and Unrolling Loop
qq_45788429的博客
10-22 521
和之前的图示相比，工作的thread数目没有变化，但是，每个thread的load/store global memory的位置是不同的。从高级语言层面是无法看出性能提升的原因的，需要从low-level instruction层面去分析，第二段代码循环次数减少了一半，而循环体两句语句的读写操作的执行在CPU上是可以同时执行互相独立的，所以相对第一段，第二段性能要好。global array index也要相应的调整，因为，相对之前的版本，同样的数据，我们只需要原来一半的thread就能解决问题。
CUDA之Branch/Divergent branches详解
Bruce_0712的博客
03-25 2278
https://devtalk.nvidia.com/default/topic/463316/branch-divergent-branches/
[system-track][computing][cuda] branch divergence and __syncthreads
giantpoplar的专栏
07-05 206
#include<stdio.h> #include<cuda_runtime.h> __global__ void branch_divergence_0(){ __shared__ int counter; if(threadIdx.x == 0 ) counter = 0; int c = 0; whi...
关于warp中遇到Branch Divergence的执行情况
文森的学术之路
03-18 2334
CUDA官方的文档[1]里原文是： If threads of a warp diverge via a data-dependent conditional branch, the warp serially executes each branch path taken, disabling threads that are not on that path, and when all pa
GPU平台上面向性能和功耗的分支优化.pdf
09-25
然而，GPU采用的SIMT（单指令多线程）执行模型，使得程序中的不一致分支行为（Branch Divergence）严重影响了执行效率。不一致分支指的是在多线程执行过程中，不同的线程可能走向不同的分支路径，导致计算资源的浪费...
GPU架构中的旁路线程压缩：解决分支控制流问题
然而，当遇到分支控制流（即不同的线程需要执行不同的路径）时，这种架构的效率会显著降低，因为GPU必须等待所有线程达到相同的程序点才能继续执行，这被称为分支分歧（branch divergence）。 当前的GPU处理分支...
【核函数调优】：显著提升cartographer中GPU核心性能
随着图形处理单元（GPU）并行计算能力的不断提升，核函数（Kernel Function）调优成为了提升GPU性能的关键技术之一。核函数作为并行计算的基本执行单元，其设计和调优直接关系到整个GPU应用的性能表现。本章节首先...
CUDA专项
铁匠Smith先生的专栏
05-11 1777
1、讲讲shared memory bank conflict的发生场景？以及你能想到哪些解决方案？CUDA中的共享内存（Shared Memory）是GPU上的一种快速内存，通常用于在CUDA线程（Thread）之间共享数据。然而，当多个线程同时访问共享内存的不同位置时，可能会遇到bank conflict（银行冲突）的问题，这会导致性能下降。
CUDA编程——Warp Divergence
Zhang Junior 的博客
01-19 9312
Warp　　回顾一下CUDA的线程层次 　　CUDA编程中，warp是调度和运行的基本单元，目前，每个warp包含32个threads。软件逻辑上，程序员的所有thread是并行的，但是，从硬件的角度来说，实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行。　　例如：一个block 有128个thread，那么可以分为warp0~warp3，SM同时只执行一个warp，其他warp以就绪，挂起等状态
Inter-warp divergence aware execution on GPUs
06-15
GPU的编程细节专著：“分支问题”。CUDA里，天生带来的就有WARP的分支执行问题。这里，作者专门研究了如何优化，非常有收获！
warp-level divergence
weixin_46251155的博客
04-19 307
GPU设计用于同时执行大量线程，以此来提高性能。由于一个warp内的线程必须执行相同的指令，当它们分歧时，GPU不得不多次执行相同的分支，或者让一些线程处于空闲状态，这会降低执行效率。例如，如果一个warp内的线程执行不同的指令路径，GPU可能需要多次访问不同的内存地址来满足所有线程的需求，或者一些线程可能需要等待其他线程完成，这增加了执行的延迟并降低了性能。因此，为了避免这些问题，最佳实践是确保每个warp中的线程尽可能地执行相同的路径，并且有足够的线程来填满warp，以便GPU可以高效地执行并行计算。
Warp divergence & Bank conflict
GaryW666的博客
10-08 1228
Warp divergence & Bank conflict warp、bank概念         warp是并行计算时最小的并发架构，通常由32个thread         bank是对SM中共享内存的划分，划分个数与对应硬件warp中所含thread数一致。         对应使用的计算能力3.x版本的显卡，一个warp含有32个thread，因此划分的bank数也为3
CUDA ---- Branch Divergence and Unrolling Loop
weixin_30583563的博客
06-02 361
Avoiding Branch Divergence 有时，控制流依赖于thread索引。同一个warp中，一个条件分支可能导致很差的性能。通过重新组织数据获取模式可以减少或避免warp divergence（该问题的解释请查看warp解析篇）。 The Parallel Reduction Problem 我们现在要计算一个数组N个元素的和。这个过程用CPU编程很容易实现： int ...
【CUDA】Branch Divergence and Unrolling Loop
最新发布
GG_Bruse的博客
11-19 865
从高级语言层面是无法看出性能提升的原因的，需从 low-level instruction 层面去分析，第二段代码循环次数减少了一半，而循环体两句语句的读写操作的执行在CPU上是可以同时执行互相独立的，所以相对第一段，第二段性能要好。Fermi 和 Kepler 每个 block 的最大 thread 数目都是1024，文中的 kernel 的迭代次数都是基于 blockDim 的，所以完全展开循环是可行的。由于使用的SIMT模式，warp内的thread 是有一个隐式的同步过程的。stride > 0;
fatal: Need to specify how to reconcile divergent branches.如何处理
dc爱傲雪和技术
01-05 1万+
错误信息 “fatal: Need to specify how to reconcile divergent branches.” 通常在尝试推送到远程仓库时出现，尤其是当本地分支和远程分支有分歧（即它们各自有一些不同的提交）时。根据你和你的团队的工作流程，合并或变基是处理分支分歧的常见方法。合并通常更安全，尤其是在多人协作的项目中，而变基可以创建一个更干净的提交历史，但需要更小心地处理。根据你的团队工作流，你可以选择合并（merge）或变基（rebase）。
CUDA warp divergence与bank conflict
u011613991的专栏
12-28 1357
1.Warp Divergence    warp是SM的基本执行单元。一个warp包含32个并行thread，这32个thread执行于SMIT模式。也就是说所有thread 执行同一条指令，并且每个thread会使用各自的data执行该指令。    因为所有同一个warp中的thread必须执行相同的指令，那么如果这些线程在遇到控制流语句时，如果进入不同的分支，那么同一时刻除了正在执行...
解决git问题:fatal: Need to specify how to reconcile divergent branches.
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weixin_51220967的博客
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