流式多处理器,块和线程(CUDA)

流式多处理器是一种并行计算架构，用于高性能计算和图形处理单元（GPU）。它由多个处理器核心组成，每个核心都可以同时执行多个线程。流式多处理器采用了SIMD（单指令多数据）的执行模型，可以同时处理多个数据元素。

流式多处理器的优势在于其高度并行的能力，可以同时处理大量的数据。它适用于需要大规模并行计算的任务，如科学计算、深度学习、图像处理等。通过利用流式多处理器的并行计算能力，可以加速计算任务的执行速度。

在流式多处理器中，CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种并行计算平台和编程模型。它允许开发者使用C/C++编程语言来编写并行计算程序，并在GPU上执行。CUDA提供了一套丰富的API和工具，使开发者能够充分利用流式多处理器的性能。

腾讯云提供了一系列与流式多处理器相关的产品和服务，包括GPU云服务器、GPU容器服务和GPU集群等。这些产品可以满足用户对于高性能计算和并行计算的需求。用户可以根据自己的应用场景选择适合的产品，并通过腾讯云提供的文档和支持来进行开发和部署。

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25行代码≈SOTA！OpenAI发布Triton编程语言，比PyTorch快2倍

GPU编程现有的GPU架构可以大致分为三个主要部分：DRAM、SRAM和ALU。在优化CUDA代码时必须考虑到每一部分。来自DRAM的内存传输必须经过合并，从而利用现代内存接口的总线带宽。...计算必须在流式多处理器（SM）之间和内部仔细分区和调度，从而完成指令或线程级的并行处理，以及对专用ALU的利用。 ?...CUDA与Triton的编译器优化针对如何划分每个程序实例完成的工作这一点，Triton编译器使用了大量块级数据流分析。这是一种基于目标程序的控制和数据流结构静态调度迭代块的技术。...但如果是CUDA，那只会花掉更多的精力，甚至有可能降低性能。 ? Triton中的矩阵乘法手写矩阵乘法内核的一个优点是能够按需定制，从而适应其输入和输出的融合变换。...Triton的自动并行化每个块级操作都定义了一个迭代空间，该空间被自动并行化以利用流式多处理器（SM）上的可用资源。 Triton性能高、速度快，再也不用在GPU编程时「一行代码写一天了」。

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大模型与AI底层技术揭秘（35）身后就是莫斯科

我们把上图放大，再看局部：在Turing架构中，有72个SM（Streaming Multiple-Processor，流式多处理器）。...每个SM可以划分为4个进程块，每个进程块包含了16个FP32 Core，16个int32 Core，2个Tensor Core、一个线程束调度器和一个调度单有。...除了这些算术逻辑单元和控制器以外，每个进程块还有64KB的寄存器和L0指令缓存。...而在CUDA中，也有对应的几个概念： Thread（线程），每个Thread是最小的执行单元，若干个Thread组成一个Block（线程块）； Block（线程块），每个Block含有多个Thread...CUDA是一种SIMT架构（单指令多线程），每个SM中只有一个指令发射单元，每个指令会发射到多个CUDA核进行并行执行。

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CUDA是什么-CUDA简介「建议收藏」

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AI部署篇 | CUDA学习笔记1：向量相加与GPU优化(附CUDA C代码)

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英伟达Volta架构深度解读：专为深度学习而生的Tensor Core到底是什么？

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CUDA Toolkit 11.8 新功能揭晓

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CUDA 基础 01 - 概念

当启动一个内核时，每个线程块的线程数量，并且指定了线程块的数量，这反过来又定义了所启动的 CUDA 线程的总数。...块的最大 x、 y 和 z 维分别为1024、1024和64，其分配应使 x × y × z ≤1024，即每个块的最大线程数。扩展理解：float4， int4， long4 又是什么？...index 索引 CUDA 中的每个线程都与一个特定的索引相关联，因此它可以计算和访问数组中的内存位置。举个例子：其中有一个512个元素的数组。...我们应该注意，`线程、线程块和grid本质上是编程的视角`。为了得到一个完整的线程块要点，从硬件的角度了解它是至关重要的。硬件将执行相同指令的线程分组为 `warps` 。...几个warps组成一个线程块。几个线程块被分配给一个流式多处理器(SM)。几个 SM 组成了整个 GPU 单元(执行整个内核grid)。编程的视角与 GPU 中线程块的硬件视角之间的图形关联。

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多线程笔记（六）synchronized 方法和 synchronized 块

thread2.start(); } } 以上的代码就是，将run方法里面的代码提取出来，另外写一个方法，在这个重新写的方法上面加synchronized关键字，那么现在线程就加锁了...，在买票的时候，不会出现负数的情况 synchronized 块这个同步监视器的值就是对哪个对象进行增删改查那么这个参数就是哪个值这个就是需要锁变化的量，这个变化的量就是需要增删改查的对象...String> strings = new ArrayList(); for(int i=0;i<10000;i++){ new Thread(() -> { 代码块

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GPU编程2--CUDA核函数和线程配置

CUDA核函数在GPU上执行的函数称为CUDA核函数（Kernel Function)，核函数会被GPU上多个线程执行，我们可以在核函数中获取当前线程的ID。...; c[i] = a[i] + b[i]; } // CUDA核函数调用 addKernel>>(c, a, b); 可以总结出CUDA核函数的使用方式：使用关键字...，继续执行后续代码核函数不支持可变参数，不支持静态变量，不支持函数指针线程配置这是刚刚接触GPU编程最为困惑的地方，到底应该如何去索引GPU的线程？...在CUDA上可以使用内置变量来获取Thread ID和Block ID： threadIdx.[x, y, z]表示Block内Thread的编号 blockIdx....需要注意的是，二维排序中，Thread(0,1)表示第1行第0列的Thread，这跟我们传统中理解的横坐标和纵坐标不太一样；我们定义grid(4,2)表示第一维度有4个索引值，第二个维度有2个索引值，即

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CUDA 01 - 硬件架构

SP(Streaming Processor): 也称为CUDA Core, 是任务执行的基本单元, GPU的并行计算就是多个SM同时进行计算. SM ?...和CPU类似, register/shared memory是SM的稀缺资源, 供给驻留线程的使用, 因此也限制了GPU的并行能力. SIMT ?...SP(Scale Processor), 为了管理运行各种不同程序的数百个线程, SIMT架构的多处理器会将各个线程映射到一个SP核心, 各个线程使用自己的指令地址和寄存器状态独立执行....SIMT以32个并行线程作为创建, 管理, 调度和执行的基本单位, 这样的线程组被称为warp....当主机CPU上的CUDA程序调用到内核网格的时候, 网格的块将被枚举分发到具有可用执行容量的MP, SIMT会选择一个已经准备好的warp块, 并将下一条指令发送到这个warp块的活动进程.

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官方博客：英伟达的新卡如何从硬件上支持了深度学习

Tesla V100 的关键特性总结如下： ● 针对深度学习优化的流式多处理器（SM）架构。...Pascal 和 Volta 系列还支持新的 Cooperative Launch API，通过该 API 可以实现 CUDA 线程块之间的同步。另外 Volta 还增加了对新的同步模式的支持。...，TPC）、流式多处理器（Streaming Multiprocessor，SM）以及内存控制器组成。...Volta SM（流式多处理器）为了提供更高的性能，Volta SM 具有比旧版 SM 更低的指令和缓存延迟，并且针对深度学习应用做了特殊优化。...Tesla V100 GPU 一共包含 640 个 Tensor Core，每个流式多处理器（SM）包含 8 个。

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快来操纵你的GPU| CUDA编程入门极简教程

中的位置，如图中的Thread (1,1)满足： threadIdx.x = 1 threadIdx.y = 1 blockIdx.x = 1 blockIdx.y = 1 一个线程块上的线程是放在同一个流式多处理器...可以看到，每个线程有自己的私有本地内存（Local Memory），而每个线程块有包含共享内存（Shared Memory）,可以被线程块中所有线程共享，其生命周期与线程块一致。...GPU硬件的一个核心组件是SM，前面已经说过，SM是英文名是 Streaming Multiprocessor，翻译过来就是流式多处理器。...这是因为资源限制，SM要为每个线程块分配共享内存，而也要为每个线程束中的线程分配独立的寄存器。所以SM的配置会影响其所支持的线程块和线程束并发数量。...总之，就是网格和线程块只是逻辑划分，一个kernel的所有线程其实在物理层是不一定同时并发的。所以kernel的grid和block的配置不同，性能会出现差异，这点是要特别注意的。

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开发 | 一文详解英伟达刚发布的 Tesla V100 究竟牛在哪？

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【AI系统】GPU 架构与 CUDA 关系

SM（Streaming Multiprocessors）称作流式多处理器，核心组件包括 CUDA 核心、共享内存、寄存器等。...CUDA 线程层次结构CUDA 最基本的执行单位是线程（Thread），图中每条曲线可视为单个线程，大的网格（Grid）被切分成小的网格，其中包含了很多相同线程数量的块（Block），每个块中的线程独立执行...因此对于 CUDA 来讲，就可以将问题划分为独立线程块，并行解决的子问题，子问题划分为可以由块内线程并行协作解决。...在主机上配置线程块和网格，将 Kernel 发送到 GPU 执行。在主机上处理数据传输和结果处理，以及控制程序流程。...Block 线程块只在一个 SM 上通过 Warp 进行调度，一旦在 SM 上调用了 Block 线程块，就会一直保留到执行完 kernel，SM 可以同时保存多个 Block 线程块，多个 SM 组成的

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转载：【AI系统】芯片的编程体系

本篇幅主要探讨 SIMD 和 SIMT 的主要区别与联系，SIMT 与 CUDA 编程之间的关系，并且会讨论 GPU 在 SIMT 编程本质，SIMD、SIMT 与 DSA 架构，DSA 架构的主要形态...英伟达 GPU 架构围绕可扩展的多线程流式多处理器 (Streaming Multiprocessors，SM) 阵列构建，当主机 CPU 上的 CUDA 程序调用内核网格时，网格的块被枚举并分发到具有可用执行能力的多处理器...一个线程块的线程在一个 SM 上并发执行，多个线程块可以在一个 SM 上并发执行，当线程块终止时，新块在空出的 SM 上启动，SM 使 GPU 同时执行数百个线程。...，但是 SIMT 使程序员能够为独立的标量线程编写线程级并行代码，以及为协调线程编写数据并行代码。...训练（Training）：在训练阶段，神经网络通过输入数据和对应的标签（ground truth）来学习模式和特征，以调整网络中的参数（如权重和偏置）以最小化损失函数。

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【AI系统】芯片的编程体系

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使用 DPDK 和 GPUdev 在 GPUs上增强内联数据包处理

方法一图 4 显示了最简单但效率最低的方法：单个 CPU 线程负责接收数据包，启动 CUDA 内核来处理它们，等待 CUDA 内核完成，并将修改后的数据包发送回网络控制器。图片图 4....拆分 CPU 线程以通过 GPU 处理数据包这种方法的一个缺点是为每个突发的累积数据包启动一个新的 CUDA 内核。 CPU 必须为每次迭代的 CUDA 内核启动延迟付出代价。...此外，长时间运行的持久内核可能会失去与其他 CUDA 内核、CPU 活动、内存分配状态等的同步。它还拥有 GPU 资源（例如，流式多处理器），这可能不是最佳选择，以防 GPU 确实忙于其他任务。...使用模型组合进行内联数据包处理的混合方法这种方法的不同之处在于，GPU 硬件轮询（使用cuStreamWaitValue）内存标志，而不是阻塞 GPU 流式多处理器，并且仅当数据包准备就绪时才会触发数据包的处理内核...借助这个新库提供的功能，您可以使用 GPU 轻松实现内联数据包处理，同时处理数据流和控制流。 DPDK 在内存池（一块连续的内存块）中接收数据包。

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【AI系统】GPU 架构回顾（从2010年-2017年）

一个 CUDA 程序被称作并行的 Kernel，线程分为三级，包含线程（Threads）、块（Blocks）和网格（Grid），每个层次结构对应硬件，Thread 可以共享局部内存（Local memory...），线程块使用共享内存（Shared Memory），Grid 共享全局内存（Global Memory），具有相应的每个线程专用、每个块共享和每个应用程序全局内存空间。...和 Kepler 和 Fermi 架构一样，每个线程块的最大共享内存仍然是 48KB。...GP100 Pascal 由图形处理集群（GPCs）、纹理处理集群（TPCs）、流式多处理器（SMs）和内存控制器组成。...与上一代 Pascal GP100 GPU 一样，GV100 GPU 有 6 个 GPU 处理集群（GPCs），每个 GPC 有 7 个纹理处理集群（TPCs）、14 个流式多处理器（SMs），以及内存控制器

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电脑显卡的性能-2021年显卡性能排名前十目前最好的显卡 2021显卡性能天梯

RTX 3080 Ti的规格和非常接近，主要区别就在于最影响性能的核心数量上，的CUDA核心，相比要少了256个CUDA核心；此外显存方面也对半砍了一刀，容量缩减到12GB，依然是GDDR6X显存颗粒，...不过值得注意的是，RX 6900 XT是一块非常耗电的卡，并且需要一个体面的电源设备。 ...RTX 3080 NVIDIA RTX 3080是NVIDIA研发的次旗舰级游戏卡，采用第2代NVIDIA RTX架构——Ampere架构，搭载了全新的RT Core和Tensor Core、流式多处理器以及高速...流式多处理器，可带来逼真的光线追踪效果和强大的AI性能。...RTX 3060采用第2代NVIDIA RTX架构-NVIDIA Ampere架构，搭载全新的RT Core、Tensor Core及SM流式多处理器，可带来逼真的光线追踪效果和先进的AI性能。

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【AI系统】CUDA 编程模式

前面的文章对 AI 芯片 SIMD 和 SIMT 计算本质进行了分析，结合英伟达 CUDA 实现对 SIMD 和 SIMT 进行了对比，本文将以英伟达 GPU 为例，讲解 GPU 的编程模型。...，使得不同线程的指令可以交错执行，从而减少指令执行的等待时间和资源浪费，以此来实现访存和计算并行。...在相当大的程度上兼容 CUDA，目标是建立替代 CUDA 生态。...英伟达的 H100 由 132 个流式多处理器（SM）组成，作为一个大型统一的 GPU 呈现给程序员。...计算通过 CUDA 程序分发到具体的核心（Cuda Core/Tensor Core），每个执行核心有 SIMD 执行单元，从而实现并行计算。

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