CUDA中的warp和bank的机制是什么？答案

【问题标题】：What's the mechanism of the warps and the banks in CUDA?CUDA中的warp和bank的机制是什么？
【发布时间】：2013-02-01 06:52:17
【问题描述】：

我是学习 CUDA 并行编程的新手。现在我对设备的全局内存访问感到困惑。这是关于扭曲模型和合并的。

有几点：

据说一个块中的线程被分割成warp。在每个经纱中最多有 32 个线程。这意味着同一个warp的所有这些线程将在同一个处理器上同时执行。那么半曲折的意义是什么？
当涉及到一个块的共享内存时，它会被分成16个bank。为了避免银行冲突，多个线程可以同时读取一个银行，而不是写入同一个银行。这是正确的解释吗？

提前致谢！

【问题讨论】：

标签： cuda bank-conflict

【解决方案1】：

“半扭曲”的主要用法应用于 CUDA 处理器在费米一代之前（例如“特斯拉”或 GT200 一代，和原来的 G80/G92 一代）。 These GPUs were architected with a SM (streaming multiprocessor -- a HW block inside the GPU) that had fewer than 32 thread processors。 warp 的定义还是一样的，但是实际的 HW 处决一次发生在“半曲折”中。其实细粒度的细节比这更复杂，但足以说执行模型导致发出内存请求根据半经线的需要，即经线内有16根线。因此，命中内存事务的完整扭曲将生成该交易总共有 2 个请求。

Fermi and newer GPUs have at least 32 thread processors per SM。因此，一个内存事务在一个完整的内存事务中是立即可见的经。结果，内存请求在 per-warp 发出水平，而不是每半经线。但是，一个完整的内存请求一次只能检索 128 个字节。因此，对于数据大小每个事务的每个线程大于 32 位，内存控制器可能仍会将请求分解为半扭曲大小。

我的观点是，尤其是对于初学者来说，没有必要对半翘曲有详细的了解。一般是这样足以理解它指的是一组16个线程一起执行，它对内存请求有影响。
共享内存，例如Fermi-class GPUs 分为32个银行。在previous GPUs 它被分成16家银行。银行冲突随时发生同一银行中的多个线程访问单个银行内存请求（即源自相同的代码指令）。为避免银行冲突，基本策略与合并内存请求的策略，例如。用于全局内存。在 Fermi 和较新的 GPU 上，多个线程可以读取相同的地址而不会引起存储区冲突，但通常情况下，存储区冲突的定义是多个线程从同一个银行。为了进一步了解共享内存以及如何避免存储库冲突，我推荐this topic 上的NVIDIA webinar。

【讨论】：