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96SEO 2026-02-23 14:12 0
block可能有1024个线程#xff0c;分成32个warp执行。
Core上执行时会分成warp执行warp的颗粒度是32个线程。
比如一个thread
Warp内的32个线程是以lock-step的方式锁步执行也就是在没有遇到分支指令的情况下如果执行那么执行的都是相同的指令。
通过这种方式32个线程可以共享pc源寄存器ID和目标寄存器ID。
虽然warp是以32的颗粒度但是具体在GPU内部执行时也可能是以16的颗粒度分两次执行比如早期的fermi架构。
虽然内部执行是按照warp执行的按照调度顺序和ready进行调度。
但是寄存器的分配是静态的按照thread
number分配的而不是warp。
在warp执行时32个线程每个线程读取源寄存器写入目标寄存器。
假设每个寄存器4B那么每次32个线程读取128B。
Cacheline的大小。
不同于CPU每一级的cache都要维护MOSEI的一致性对于GPU的thread来说私有memory不需要共享因此对于local
time进行优化而且在CPU内部执行时进行重命名在有限的寄存器数量上尽量的解决依赖问题。
GPU只在编译时优化尽量减少对memory的使用在内部执行时如果针对每个warp都增加一个寄存器重命名单元设计复杂。
因此GPU每个线程需要的寄存器就是它编译时需要的寄存器上限寄存器上限也可以通过编译器控制。
这就导致了实际GPU内部执行时对寄存器使用数量的波动。
如下图所示因此也有很多文章研究如何优化寄存器的使用。
在编译时nvcc可以通过指定--maxrregcount指定寄存器的数量但是过多的寄存器会因为固定的寄存器资源而导致thread数量变少过少的寄存器也会导致需要频繁的访问memory因此也需要折衷。
之前讨论warp时说如果32个线程没有遇到分支那么每个线程都执行同一条指令但是如果存在分支呢
else分支指令结束重聚的指令地址为0xF0。
每个warp会有当前的active
mask寄存器。
我们假设一个warp内有8个thread在SSY
0xB8执行时会将DIV(divergence),active
然后gpu会默认执行else分支因为if需要跳转else直接顺序执行执行else分支时需要对active
分支直到执行完毕if内的最后一条指令对应地址0xE8此时再次出栈。
else分支执行完毕回到重聚点所有线程继续lock-step锁步执行。
上述的方案与GPGPU-sim中的架构类似除了在指令中显式的增加了压栈出栈。
https://www.bu.edu/pasi/files/2011/07/Lecture2.pdf
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