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一、GPU设计思路
1.简化流水线、增加核数
2.单指令多线程（SIMT）
3.同时驻留大量线程
4.总思路：多线程+单指令多线程
二、GPU的控制流问题
1.什么是控制流问题
2.怎么应对分支分歧
一、GPU设计思路
1.简化流水线、增加核数
2.单指令多线程（SIMT）
多个核心共用一条指令。
用Nvidia的术语描述就是：
- 多个threads，每个都有自己的寄存器
- 一组共同发射的线程称为一个wrap(问：执行某代码段需要多少个warps?即执行该代码段需要发射多少次线程。循环次数/核心个数。)
- 所有一块发射的threads执行同一条指令
- 每个流水线称为一个SM（streaming multiprocessor）
3.同时驻留大量线程
在单核心上维护远多于执行单元的线程数，以实现细粒度的调度掩盖高延迟的操作。
通俗理解多线程
采用细粒度多线程，流水线每周期读入不同线程的指令（即读取不同PC）。因为这些指令来自不同的线程，所以不存在数据相关，也不会因为数据相关而引入阻塞。
假设有八个线程。需要1个全局PC+8个线程PC，8组context(通用寄存器)。
4.总思路：多线程+单指令多线程
- 每个SM支持几十个wraps.(几十组PC，几十组互不相关的指令）。每周期取一条指令，来自一个warp.
- 每个wrap上有32个线程.即一条指令可分担到32个线程进行处理。
二、GPU的控制流问题
1.什么是控制流问题
1）当GPUwarp中的线程，分支到不同的执行路径时，会产生分支分歧。
ex.假设GPU的某个warp每组有64个线程，即GPU有64个核心。执行下面代码。
for(int i=0;i<1024;i++)
{
if(i%2==0)
{a[i]++;}
else
{a[i]--;}
}可以看到循环内分别有三条指令：A.i%2==0 B.a[i]++ C.a[i]--
对于第一条指令，warp中的64个线程都可以执行（i%2==0）的操作。
对于第二条指令，warp中的32个线程可以执行（a[i]++）的操作。由于每个周期只能执行一条指令，wrap中的剩下32个线程被迫停歇。第三条指令同理，也是只有一半的线程在执行指令。
问1：执行该代码段需要多少个wraps?
答1：一个warp就是GPU中一组发射的共同线程。1024/64=16.
问2：执行该代码段，GPU的利用率是多少？
答2：（1+0.5+0.5）/3=66.7%
2.怎么应对分支分歧
1）工作流程
• 每个warp用stack存储不跳转分支的PCs和掩码
• 遇到分支时
– 将当前掩码入栈
– 将不跳转分支的掩码和PC入栈
– 设置当前掩码为跳转分支的掩码
• 分支执行完时
– 将不跳转分支的掩码和PC出栈，并执行分支
• 不跳转分支执行完时
– 将分支之前的源掩码弹出
注：若掩码第i位为1，代表wrap中的第i个线程执行该指令；为0代表不执行。如果一个分支的掩码都是0，跳过该代码块。
2）完整实例
ex1.假设每个wrap有四个线程，初始掩码为1111.执行下面的代码段：
//原掩码：1111
if (m[i] != 0) {
//指令m[i] != 0执行后：1100
if (a[i] > b[i]) { .
//指令a[i] > b[i]执行后：1000
y[i] = a[i] - b[i]; //指令C：
} else {
//指令a[i] > b[i]对应的不跳转分支：0100
y[i] = b[i] - a[i];
}
} else {
//指令m[i] != 0对应的不跳转分支掩码：0011
y[i] = 0;
}
