1.Warp Divergence
warp是SM的基本执行单元。一个warp包含32个并行thread,这32个thread执行于SMIT模式。也就是说所有thread 执行同一条指令,并且每个thread会使用各自的data执行该指令。
因为所有同一个warp中的thread必须执行相同的指令,那么如果这些线程在遇到控制流语句时,如果进入不同的分支,那么同一时刻除了正在执行的分之外,其余分支都被阻塞了,十分影响性能。这类问题就是warp divergence(warp分歧)。
warp divergence问题只会发生在同一个warp中。为了避免warp分歧就要避免同一个warp存在不同的执行路径。
2.Bank Conflict
对于同一个wrap中的线程(一个wrap内包含了32个线程),访问共享存储器时,以half-wrap的形式分两次访问。同一half-wrap内的线程同时可以访问不同的bank,而不同线程对同一个bank 的访问只能顺序进行。
下面有一些小技巧可以避免bank conflict 或者提高global存储器的访问速度
1. 尽量按行操作,需要按列操作时可以先对矩阵进行转置
2. 划分子问题时,使每个block处理的问题宽度恰好为16的整数倍,使得访存可以按照 s_data[tid]=i_data[tid]的形式进行
3. 使用对齐的数据格式,尽量使用nvidia定义的格式如float3,int2等,这些格式本身已经对齐。
4. 当要处理的矩阵宽度不是16的整数倍时,将其补为16的整数倍,或者用malloctopitch而不是malloc。
5. 利用广播,例如s_odata[tid] = tid%16 < 8 ? s_idata[tid] : s_idata[15];会产生8路的块访问冲突而用:s_odata[tid]=s_idata[15];s_odata[tid]= tid%16 < 8 ? s_idata[tid] : s_odata[tid]; 则不会产生块访问冲突
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反正使用过的觉得都挺不错的,至于warp到底是做啥的,兄弟们你们自己去查查好不,请不要在这里问一些无关紧要的问题哈,话不多说,直接上链接,反正你想看的网站网速都还是可以的,都静下心来看这么多了,还不赶紧go...
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