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1. why is GPU

CPU的存储单元和计算单元的互通过慢直接促进了GPU的发展
先介绍一个概念：FLOPS（Floating Point Operations Per Second，浮点运算每秒）是一个衡量其执行浮点运算的能力，可以作为计算机性能的指标。所以人们买计算机是往往关心一下计算机有多少FLOPS
然而，计算机性能可能是过剩的？下图是CPU与DRAM的关系

Fig. 1.1 计算机存算架构

DRAM每秒把200GB的数据，也就是把25,000,000,000个FP64类型的浮点数传输给CPU；CPU每秒可以计算2,000,000,000,000个FP64类型的浮点数。可以看出，CPU可处理数据的能力是DRAM传输能力的80倍（这种比值有个专业术语：计算强度），除非我们的程序对每个数据都做80次运算，否则CPU的算力总是过剩的

所以从这里可以看出，大部分时间，计算机运行程序的速度并不取决于CPU的计算能力，而是DRAM与CPU传输数据的时间延迟（latency）

以一段测试程序daxpy函数为例：

Fig. 1.2 存取速度测试程序

这里我们默认alpha存在CPU的缓存中，数组x和y存在DRAM中。当程序执行时，我们用甘特图看看程序的执行：

Fig. 1.3 程序运行甘特图

可以看出，在程序运行的过程中，CPU花了大量的时间在等待DRAM把数据传过来，这段等待时间大概是占整个程序执行时间的99%以上
至于为什么这么慢，我们可以理解为光速太慢，CPU尺寸太大，传输线太长……anyway，这里不在追究，不过值得一提的是，NVIDIA、Intel、AMD都无法解决这个物理问题
这个问题没办法解决了吗？或许我们可以另辟蹊径，既然这种latency无法避免，那我们就想办法“掩盖”这个latecy
如果总线在89ns内可以传输11659bytes数据，通过daxpy函数可以看到这个函数89ns内只要了16bytes的数据，所以为了让总线忙起来，我们只需要让daxpy函数一次要11659/16=729次数据就能让总线满负荷
比如下面一段程序一定程度上让总线忙一点

Fig. 1.4 高并发

通过这种一次加载大量数据，让CPU和DRAM之间的传输线忙起来，这从一定程度上“减少”了后面加载的数据的延迟，使程序快速运行 ，理论上来讲，即使这是单线程的程序，我的循环中迭代729次也是没问题的

这里需要指出一个点：并行性指的是计算机同时处理多个任务的能力，在硬件限制下每个线程同时处理一个操作，但硬件可以处理很多线程；并发性指计算机有处理多个任务的能力，不讲究同时。

这样通过多线程的模式，也可以掩盖latency的的事实。

Fig. 1.5 多线程支持

从这里可以看出NVIDIA的优势，通过对一批数据进行221184种不同的操作（线程），来掩盖latency的不足，GPU就是为少量数据进行大量任务而设计的，与此相比，CPU期望通过一个线程解决所有问题。

因此，解决latency的问题变为：创造足够多的线程。

2. What is GPU

Fig. 2.1 GPU架构

其中，我们希望离SM较近的寄存器能够尽可能的填满，因为每向较远的缓存访问数据，latency都会灾难性的上升。每一个SM都是一个基础处理单元，下图使SM的示意图

Fig. 2.2 SM示意图

warp使GPU的基本调度单元，每个warp由32个线程组成，作用是将大量线程分组并同时执行，以实现并行计算和隐藏内存访问延迟，Warp中的32个线程将同时执行相同的指令，但操作不同的数据，但如果遇到条件分支语句（如if语句），不同线程可能会选择不同的执行路径。在这种情况下，Warp会以SIMD方式执行分支，即每个线程都会执行分支中的指令，但只有满足条件的线程会更新结果。
如果是单线程，那所有任务都要排队执行，而且最慢的任务可能卡着其他任务执行；但如果是多线程，所有任务都可以同时进入运算，这样就会更快，对延迟的处理更好。
但事实上，各线程之间很少能够独立的进行，因为很多算法或多或少需要一些邻居的数据，比如卷积操作，傅里叶变换。

Fig. 2.3 多线程支持

线程之间相互影响

3. How is GPU

Fig. 3.1 AI识别猫

比如我让AI去识别一只猫，首先先把照片切块，所有这些块相对独立的操作，GPU通过超量分配（oversubscribed）加载这些块，希望GPU的内存能够满载。然后每个块由若干线程同时操作，这些线程可以共享这个块的数据。

GPU的超量分配（Oversubscription）是指在GPU加速计算环境中，分配给应用程序或作业的资源超出了物理GPU硬件的实际容量，以覆盖latency。

Fig. 3.2 GPU图像识别

像这样，一个大的任务被分解成若干线程块，每个块相对独立，每个块都有同时进行的并行线程，这些并行的线程共享这个块的数据，当然特定块中的线程可以有所交叉。

Fig. 3.3 GPU任务拆解

不同类型问题类型的计算强度如下图，intensity Scales=compute Scales/data Scales

可以理解为，对于Element-wise问题，每增加到N个线程，多加载到N个数据，多N组运算；对local问题，每增加N到个线程，多加载NN个数据，多NN数量级次的运算，在卷积中再多的数据也没办法与算术强度相抗衡；但是对于All-to-All问题，每增加到N个线程，多加载N个数据，多了N*N次运算，算术强度就会增加N。

Fig. 3.4 算术强度

事实上，矩阵的乘法就是All-to-All问题，对于矩阵乘法，NN的矩阵相乘，有N行乘N列，再进行N次相加，所以compute Scales为O(NNN) ，访问内存的数量级是O(NN) ，因此算术强度是O(N) 。

下图的蓝线是矩阵计算的计算强度随矩阵规模增加的曲线，橘线是GPU的计算强度曲线，假设交点是50，计算机运算FP32的最佳位置也就是这个点。对于白线，100是双精度浮点数的最佳计算点。随着矩阵的增大，运算量变得更大，也就不太需要这么多的数据，所以内存也就变得更闲了。GPU中存在一些tensor cores，就是算力更强，这个点也就会上移一些。当内存用完，也就不需要增加算力了。

Fig. 3.5

于是对应于GPU的内部结构，也就有了下图

Fig. 3.6

当数据存在L1，可以计算32*32，当数据存在L2可以计算大一些，当数据存在HBM，就会达到400。计算小矩阵更高效。
reference
[1] NVIDIA 2021 GPU工作原理