7.2.4 超時
7.2.5 本地記憶體
7.2.6 共享記憶體
7.3 執行緒塊、執行緒、執行緒束、束內線程
對動態並行的描述
cuda最初引進時
資料顯式複製到gpu並從gpu複製回,記憶體複製命令會在
想通過編寫cuda**來暴露核心啟動的非同步特性是不可能的
啥叫核心啟動是非同步的啊???
若乙個核心在沒有顯式同步(例如採用cuda事件)的情況下啟動或寫入主機記憶體,**將面臨cpu與gpu之間的競爭並出現執行錯誤
對於通過對映鎖頁記憶體進行讀操作的核心,一般不要顯式同步,
要是核心程式通過寫入對映鎖頁記憶體來給cpu返回結果,就必須使用同步避免讀後寫
555
每個執行緒塊都被分配給乙個sm
每個sm可為多執行緒塊維持上下文
為掩蓋記憶體和指令的延時
每個sm中線程塊的最大數無法通過api查詢,
執行緒次序無法確定
核心可啟動其他核心程式
這特性解決一些以前的硬體上cuda所呈現的侷限性
dim3結構形式的網格大小
dim3結構形式的執行緒塊維度
每個執行緒塊預留的附加的共享記憶體
指定核心啟動所屬於的流
區別在於核心本身的這些引數如何給出:
引數的型別可被驅動程式識別,所以引數所佔的記憶體資料將會作為用來呼叫核心的、具有硬體特性的命令的一部分複製到命令緩衝區中。
紋理快取減少了外部頻寬的使用。
這兩種快取都不能很好地同gpu的寫記憶體操作保持一致性。
沒有促使這些快取和
一、二級快取之間保持一致性的協議,
cuda驅動程式必須在每個核心啟動之前使常量快取和紋理快取無效。
這兒沒寫！！！！
cuda開發者用心預分配資源以降低核心啟動等操作因為缺乏資源而失敗
本地記憶體而言,僅乙個保守的分配就已消耗太多的記憶體。
緣於此,使用大量本地記憶體的核心需要更長的時間且有可能是同步執行的,因為cuda驅動程式必須在執行核心啟動之前分配好記憶體
此外,如果記憶體分配失敗,核心也將會因缺乏資源而啟動失敗。
這啥意思啊
它帶來的結果是,在乙個需要比預設更多本地記憶體的核心啟動之後,增加的可用本地記憶體不會被釋放。
這個warp就是simd指令執行緒
束內線程就是cuda執行緒啊
7-1二維執行緒塊(8wx8h)組成的二維網格(8wx6h)。
7-2三維線程塊(8wx8hx4d)組成的三維網格(8wx6h×6d)。
乙個執行緒塊裡的simd指令執行緒都在乙個sm裡面跑啊．
執行緒塊的內部之間可以打交道
當所需要的資源變得可用,執行緒束的排程器會分派指令。
32個執行緒都執行同乙個指令,
乙個執行緒處於執行緒東中的id將稱為束內線程號( lane)。
gpu如何用執行緒束間的並行來隱藏記憶體延退的,
滿足全域性記憶體請求需要數百個時鐘週期,
一旦資料到達,執行緒束將再次變得有條件執行。
a+b和c+d會在乘法運算執行之前並行地執行。
sm已含大量的用來跟蹤依賴性和隱藏延遲的邏輯
gpu對ilp的支援是迴圈展開能夠成為如此有效的乙個優化策略的一部分原因,
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