CUDA程式設計—硬體基礎
1、梳理概念：sp，sm，thread，block，grid，warp
（1）硬體上， SP（streamingProcess），SM（streaming multiprocessor）。
SP：最基本的處理單元，也稱為CUDA core。CUDA Core是NVIDIA在推出全新的Fermi架構後才出現的一個名詞。簡單的說，CUDACore就是以前所說的流處理器，是類似的東西，只是名字上的叫法不同而已，不過還是有區別的，具體區別查閱相關資料。最後具體的指令和任務都是在SP上處理的。GPU進行平行計算，也就是很多個SP同時做處理。
SM：多個SP加上其他的一些資源組成一個SM。也叫
需要指出：每個SM包含的SP數量依據GPU架構而不同，Fermi架構GF100是32個，GF10X是48個，Kepler架構都是192個，Maxwell都是128個。相同架構的GPU包含的SM數量則根據GPU的中高低端來定。
（2）軟體上，hread
thread：一個CUDA的並行程式會被以許多個threads來執行。
block：數個threads會被群組成一個block，同一個block中的threads可以同步，也可以通過sharedmemory通訊。
grid：多個blocks則會再構成grid。
warp：GPU執行程式時的排程單位，目前cuda的warp的大小為32，同在一個warp的執行緒，以不同資料資源執行相同的指令,這就是所謂 SIMT-- Single InstructionMultiple Thread。
2、硬體對映
Nvidia把32個threads組成一個
由於每個SM上的硬體資源是有限的，所以每個SM上可以同時駐紮的block數量和thread數量是有限制的，相關限制可以在相關的手冊中查詢。例如：對於GT200，SM上最多駐紮8個block，每個SM最多駐紮1024個thread，GT200至多駐留30720執行緒。
好的執行配置：每個SM中的執行緒數達到容量最大值且對於長延遲操作可排程最大數量的warps.
一個SP可以執行一個thread，在GPU中可以同時（同一時鐘週期內）執行的thread數量為總的sp數量，也就是總的CUDA核數量（個人理解，不一定正確，這個對效能提升沒有太大的作用）。
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