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萌新：

在接触一款硬件时我会：基础硬件结构，线程结构，内存布局，数据吞吐量，等方面进行学习

首先GPU的特点:

1. 并行性能：GPU 是专门设计用于并行计算的硬件，通常具有大量的处理单元（CUDA核心或流处理器）。这使得 GPU 能够同时处理大量的数据和任务，适用于高度并行化的工作负载，如深度学习、科学计算和图形渲染。

2. 浮点性能：GPU 在浮点运算性能上通常非常强大，可以执行大规模的浮点计算，适用于科学计算、仿真和数据分析等需要高精度计算的任务。

3. 高内存带宽：GPU 具有高带宽的内存，可以快速读写大量数据。这对于需要大规模数据处理和存储的应用非常有帮助，如大规模数据分析和图像处理。

4. 通用性：现代 GPU 具有通用计算能力，不仅可以用于图形渲染，还可以用于通用计算任务。CUDA 和 OpenCL 等编程模型使开发人员能够在 GPU 上执行各种应用程序，包括科学计算、深度学习、密码学等。

5. 能效：GPU 在相对低功耗下提供了强大的计算能力，这使得它们在能效方面比传统的 CPU 更具优势。这对于大规模数据中心和移动设备非常重要。

6. 大规模数据并行性：GPU 在处理大规模数据集时表现出色，能够加速数据密集型任务，如机器学习、数据挖掘和图像处理。

7. 深度学习加速：GPU 对深度学习任务非常有利，因为深度神经网络的训练和推理通常涉及大量矩阵运算，而 GPU 具有出色的并行计算性能。

8. 可编程性：现代 GPU 具有高度可编程性，允许开发人员使用编程语言（如CUDA、OpenCL、Vulkan等）编写自定义的计算核心和着色器，以适应各种应用需求。

尽管 GPU 具有这些优势，但并不是所有应用都适合在GPU 上执行。在选择硬件时，需要根据具体应用的需求和特性来考虑是否使用GPU，或者是否将CPU、FPGA等其他硬件与GPU结合使用。

并行性能是通过众多的Cuda core 和Tensor core实现的， Tensor cores是从volta之后开始有的，个人理解是V100， Vxx等。今天刚学习了A100的硬件特性，这里做一下总结：

硬件图片：

这绿色的小点就是排列的SM，SM是GPU的流处理器用来执行调度的【block 调度线程】，A100中有128个SM

每个SM 有可以放大如下图：

每个SM一共有4个Tensor core， 64个 FP32 cuda core可以划分为4个部分，每个部分中有：

        1. warp scheduler 这个是GPU的最小调度单元，32个线程为一个warp，warp内的线程执行相同指令

        2. L0 指令缓存区 

        3. 寄存器文件（看官网的介绍中新增了异步拷贝：A100 GPU 包含了一个新的异步复制指令，该指令将数据直接从全局内存加载到 SM 共享内存中，从而消除了使用中间寄存器文件（ RF ）的需要。异步复制减少了寄存器文件带宽，更有效地使用内存带宽，并减少了功耗。顾名思义，异步复制可以在 SM 执行其他计算时在后台完成。）每个线程不能使用超过16384/(4个warp*32每个warp执行的线程数量)个寄存器，如果超过了就会使用本地内存：

       4，LD/ST 是数据加载和存储队列， IO的地儿

一个SM中的线程共享L1 instruction/ L1 数据缓存/ 纹理缓存

线程结构：原文链接：https://blog.csdn.net/u012229282/article/details/79972014

Grid：由一个kernel启动所产生的所有线程统称为一个线程网格（Grid）。
同一线程网格中的所有线程共享同全局内存空间。一个网格有多个线程块（Block）构成，一个线程块包含一组线程，同一线程块内的线程协同可以通过“同步”和“共享内存”的方式来实现。不同线程块内的线程不能协作。
在一个网格中，我们通过以下两个坐标变量来定位一个线程，
（1）blockIdx：线程块在线程网格中ID号
（2）threadIdx：线程在线程块内的ID号
这些坐标变量是kernel函数中需要预初始化的内置变量。

当执行有一个核函数时，CUDA Runtime 为每个线程分配坐标变量blockIdx和threadIdx。基于这些坐标，我们将数据分配到不同的GPU线程上，然后并行处理所有的数据。

坐标变量blocIdx和threadIdx都是基于unit3定义的CUDA内置的向量类型，分别包含3个无符号的整数结构，可以通过x,y,z三个元素来进行索引。
 

grid->block->thread

内存结构：

CUDA内存模型 引用：CUDA内存模型详解：锁页内存、统一寻址、CPU/GPU交互 - Hurray's InfoShare

对于程序员来说，一般有两种类型的存储器：

• 可编程的：你需要显式地控制哪些数据存放在可编程内存中
• 不可编程的：你不能决定数据的存放位置，程序将自动生成存放位置以获得良好的性能

在CPU内存层次结构中，一级缓存和二级缓存都是不可编程的存储器。另一方面，CUDA内存模型提出了多种可编程内存的类型：

• 寄存器
• 共享内存
• 本地内存:GPU内存(显存)的理解与基本使用 - 知乎
• 常量内存
• 纹理内存
• 全局内存CUDA内存模型详解：锁页内存、统一寻址、CPU/GPU交互 - Hurray's InfoShare
• 下图为这些内存空间的层次结构，每种都有不同的作用域、生命周期和缓存行为。一个Kernel核函数中的Thread线程都有自己私有的本地内存。一个Block线程块有自己的共享内存，对同一线程块中所有Thread线程都可见，其内容持续Block的整个生命周期。所有Thread都可以访问全局内存。
• 所有Thread都能访问的只读内存空间有：常量内存空间和纹理内存空间。全局内存、常量内存和纹理内存空间有不同的用途。纹理内存为各种数据布局提供了不同的寻址模式和滤波模式。对于一个应用程序来说，全局内存、常量内存和纹理内存中的内容具有相同的生命周期
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• 高内存带宽：