GPU学习(1)

一、为什么要GPU

我们先看一个基本的神经网络计算 Y=F(x)=Ax+B
这就是一次乘法一次加法 ，也叫FMA，(fused multiply-add)
如果矩阵乘，就是上面的那个式子扩展一下，所以又用了这张老图

比如你要多执行好几个y=Ax+B，可能比较简单的方法就是这个

上面能用，但是一个线程效率低
在一个处理器周期里面是可以处理多个指令的，这个时候引入了线程的概念来做这个事，也就是所谓的并发。

并发能大大提升处理器处理任务的效率，在一个时间段执行多个任务，但是请注意，这并不意味着这些任务是同时执行的，虽然都在这个时间段执行，比如一个时钟周期，但是任务都会被随时中断，供其他任务运行。

能不能自己弄自己的不要有别人打扰，在同一时刻

那就得上并行了，上了并行开启了多进程，然后进程分布在不同的硬件core上，大家互不打扰，执行效率就高。总之，在同一时刻，大家互不打扰的一个方式就是多core，自己玩自己的。

比如CPU来讲它多少core呢？我看过前几天发布会有至强6的E系列最高288core的，那GPU呢，上一代H100是1万8。
刚才我们聊了，要把矩阵运算要是分解为多个这种FMA(Y=AX+B),最高效率肯定是多进程来实现并行。
就因为这个原因，CPU从根上就不太可能和GPU相比

当然CPU也不是不能做矩阵乘，就是效率低，虽然现在也有多向量化支持的指令集，甚至出现了AMX这种的指令集，但是硬件上的限制还是决定了它的上限，这也是硬件架构决定的，比如下面的这张老图。

不同于CPU要处理好多复杂逻辑和上下文，GPU就属于天生不能干细活，但是擅长并行计算的那一趴了（人家CPU本来就不是发明出来要干这个事的）。

二、GPU的架构

这东西其实一开始也不是用于AI的，它只要就是用来给游戏算多边形的，后来吴恩达发现用GPU的多核能力运行AI的训练推理效果非常好，再加上CUDA推出，GPU编程简单了一大半，GPU才慢慢从AI学界逐渐走向产业界。

他们之间的层级关系为：GPC > TPC > SM > CORE，当然还有什么sram寄存器啥的也不在这里每个都点了，我们玩AI的话呢，从大面上讲主要就是玩SM，SM最早是在G80的时候被定义出来的，目前也是被沿用。

一个SM里面包含了很多的东西

刚我们讲了并发和并行的区别，肯定并行处理单位时间处理能力更高，但是在一个processor（或者更高一级的概念）内部，我们肯定还是会调用thread来实现并发，而GPU/CUDA玩的核心理念也叫SIMT，就是单指令多线程。

不同于有的core级别设计的线程管理，NV的GPU是SM级别的SIMT，这些线程的调度是要靠Warp Scheduler来实现的。

简单说就是：
因为表面上看起来是N（N个硬件SKU有关）个Threads来实现并行，但是同一时刻因为硬件的限制，也不可能。所以就要求一个 Warp 调度N个Threads来实现并行之间的调度，这N个 Threads 以锁步的方式执行同一条指令，其中任何一个单独的 Thread会使用自己的 Data 执行指令分支，就通过这个方法，让GPU同一时刻能实现超大的数据和指令处理能力。
当然这些都是硬件层面的，软件层面要和CUDA配合。
先写到这，下节来讲CUDA的软件层面怎么和硬件层面配合。