NVIDIA CUDA深度探讨：Fermi架构与高级调度策略

Advanced Topics in CUDA - 2011年的这些幻灯片由NVIDIA的Cliff Woolley提供，涵盖了CUDA编程高级概念，特别是针对NVIDIA Fermi架构的GPU技术。该课程详细讨论了以下关键知识点： 1. **Scheduling**: 在CUDA编程中，调度是至关重要的，它涉及到如何在GPU的流多处理器（Stream Multiprocessor, SM）上安排和管理任务。SM中的工作负载被分发到不同的执行单元，如线程块和线程，以实现高效的并行计算。 2. **GPU Architecture - Fermi**: 这部分着重于Fermi架构的设计，它包括CUDA核心（CUDACore），这是GPU的核心计算单元。CUDA核心支持浮点和整数运算，采用IEEE 754-2008标准，具备单精度和双精度的 fused multiply-add (FMA) 指令，提升计算性能。 3. **硬件组件**： - **Floating Point Unit (FPUnit)**: 负责执行浮点运算，包括加、减、乘、除等操作。 - **Integer Unit (INTUnit)**: 处理整数运算，与浮点运算单元配合执行算术和逻辑操作。 - **Logic Unit**: 执行基本的逻辑操作，如比较和移动数据。 - **Branch Unit**: 管理分支控制流程，执行条件转移指令。 - **Register File**: 存储临时数据，提高计算速度，每个核心有其自己的寄存器。 - **Dispatch**: 从全局内存读取指令并将其分派到适当的执行单元。 - **Load/Store Units**: 处理内存访问，每个SM通常有16个这样的单元。 - **Special Function Units (SFUs)**: 用于特定数学或逻辑运算，如平方根、矩阵乘法等，这里有4个。 - **Interconnect Network**: GPU内的高速通信网络，用于不同部件之间的数据交换。 4. **Memory Hierarchy**: GPU有64KB的可配置缓存和共享内存，以及一个统一的缓存，用于快速访问。核心与缓存之间的交互是关键，决定着计算性能。 5. **Latency vs. Throughput**: CPU设计注重低延迟，每个核心专注于独立的任务；而GPU通过并行处理多个线程来隐藏延迟，追求高吞吐量。这反映了两种架构在设计上的主要区别，即针对不同的应用场景优化。 6. **Stream Multiprocessor vs. CPU Core**: GPU的SM作为高吞吐量处理器，能同时处理大量线程，适合数据密集型计算。相比之下，CPU的核心更倾向于低延迟，适合需要即时响应的任务。 这些幻灯片深入介绍了CUDA编程中的高级概念，特别关注NVIDIA Fermi架构下的GPU特性，有助于理解并利用GPU进行高效并行计算。对于开发者来说，理解这些细节对于充分利用CUDA进行大规模并行处理至关重要。