NVIDIA 架构：CUDA 线程和线程块答案

【问题标题】：NVIDIA Architecture: CUDA threads and thread blocksNVIDIA 架构：CUDA 线程和线程块
【发布时间】：2020-08-29 01:19:55
【问题描述】：

这主要来自《计算机体系结构：定量方法》一书。

这本书指出 32 个线程组在所谓的线程块中分组并一起执行，但显示了一个函数调用的示例，每个线程块有 256 个线程，并且 CUDA 的文档指出您最多可以有每个线程块 512 个线程。

函数调用如下所示：

int nblocks = (n+255)/256
daxpy<<<nblocks,256>>>(n,2.0,x,y)

谁能解释一下线程块的结构？

【问题讨论】：

docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/…
您正在混合扭曲和黑色尺寸的概念。在上面链接的官方编程指南中阅读有关 CUDA 执行模型的信息，并查看this discussion 以及在互联网上很容易找到的许多其他讨论。此外，每个块最多可以有 1024 个线程。查看deviceQuery 打印输出的限制。

标签： cuda

【解决方案1】：

我认为这个问题有点不清楚。我将强调线程扭曲和线程块之间的区别，我认为这很重要，希望它有助于回答真正的问题。

每个 warp 的线程数由硬件定义。通常，线程扭曲是 32 个线程宽（NVIDIA），因为 GPU 上的 SIMD 单元正好有 32 个执行通道，每个通道都有自己的 ALU（据我所知，情况并非总是如此；有些架构只有 16 个通道即使螺纹经线是 32 宽）。

线程块的大小是用户定义的（尽管受硬件限制）。硬件仍将在 32 宽的线程扭曲中执行线程代码。某些 GPU 资源，例如共享内存和同步，不能在 GPU 上的任何两个线程之间任意共享。但是，如果线程属于同一个线程块，GPU 将允许线程共享更大的资源子集。这就是为什么使用线程块背后的主要思想。

【讨论】：