SM 流式多处理器(我们假设是N卡)总结来自AI的回答单机有多个SM流式多处理器 比如4060TI有34个他有运算单元 寄存器堆 总共好像65536个 shared memory 调度器一个SM有多个Block localGroup 他需要你指定一个block多少个线程 然后总线程数除这个线程得到Block数 比如他经常总共支持4096个然后一个warp包含32个独立线程 一个Block会自动的拆分为多个warp 所以线程数一定是32的倍数 经常可以指定为128单个SM最多4096线程 shared memory 最大96kb 或者其他尺寸拿SM总共线程支持4096为例 要想跑满他 localgroup是128 这对应了compute Shader里的 128, 1, 1的写法SM会划分出32个Block 每个Block划分为4个warp 总线程就是324324096实际情况实际单SM 大概就2048个thread单个Block就给64 1 1 那总共就是32个Block 一个Block2个warp算下来刚好32 *2 *32 2048xyz?另外local_size经常看见写x y z 但是实际上 硬件只读他总数 xyz 也就是说怎么写都行 只认总数 总数通常1024compute shader用法CPU侧 dispatch(32, 1, 1)cs shader里([numthreads(128, 1, 1)])但是如果有多个SM 那这里第一个点 一般都是单SM支持2048个thread 也就是16个Block 4060TI 34个SM乘16544个Blockdispatch就是 544, 1, 1 localthread还是128 1 1为什么不直接一个Block1024线程呢然后为什么线程不写个1024个呢因为共享内存和寄存器问题 那单SM总线程的资源是固定的 你如果1个线程要32个寄存器 1024就32768个 总共好像65536个 总共就一次只能跑两个Block然后共享内存如果就96KB 你的Shader比较复杂 需要32kb 也只能跑3个 也就是shader最好也别太复杂另外的原因 一般硬件就支持1SM 32Block的样子全局存活变量 函数嵌套传入的变量也占寄存器 分支也占用寄存器 vec34占float的四倍该怎么dispatch调度器会把Block分给不同的SM处理 任务很多的话 就会塞满所有SM总dispatch就是dispatch(ceil(taskCount/64),1,1)图像处理经常看见8*8 为什么图像处理经常看见写 8 * 8 是因为一个像素区块刚好88 就在共享内存里 可以减少取图像的带宽开销 然后从共享内存反算过来其实单个块可以上百上百 但是Block最多就支持3232 你不能用光 所以推荐88 16*16这种的 8x8 线程块占用的共享内存以一个线程处理一个像素为例8x8 64 个线程每个线程处理一个像素。那么如果每个像素是 4 字节的 float 类型共享内存占用约为 64 * 4 256 字节。如果每个像素是打包的 16 字节 float4 类型例如 RGBA则占用约为 64 * 16 1024 字节 (1KB)。这只是一个基础估算实际占用还会加上程序中定义的其他共享内存变量。 理论最大图块128KB 共享内存如果要把 128 KB 的共享内存用满理论上可以支持多大尺寸的图块呢我们同样可以反推128 KB 131,072 字节。对于 float (4 字节) 类型131072 / 4 32,768 个像素开平方后大约是 181 x 181。对于 float4 (16 字节) 类型131072 / 16 8,192 个像素开平方后大约是 90 x 90。这个数字看起来很美好但这仅仅是 “理论上用满共享内存” 的大小。实际上你几乎不可能用这么大的图块因为会受到下面这些硬性限制的制约。⛓️ 现实中的限制为何用不满你的 RTX 40 系列显卡每个流式多处理器SM确实拥有 128KB 的共享内存。但要把这些内存全部分配给一个线程块Block会立刻触发其他硬件限制每个线程块的最大线程数限制CUDA 规定一个线程块Block的线程总数不能超过 1024。这意味着无论你用多少共享内存一个 32x32 (1024线程) 的图块就已经是线程数的极限了。181x181 远超这个限制。寄存器资源的限制每个线程都会占用一定数量的寄存器。SM 上的寄存器总数是固定的。如果单个 Block 使用了太多线程每个线程能分配到的寄存器数量就会减少这可能导致性能下降甚至内核无法启动。占用率Occupancy的考量这是最核心的工程权衡。一个 SM 需要同时驻留多个 Block才能在有 Block 等待数据如访存延迟时立刻调度其他 Block 的线程来执行计算从而“隐藏”延迟。一个 32x32 的 Block 已经用掉了 SM 上 1024 个线程的上限。这意味着这个 SM 上只能驻留这一个 Block。一旦这个 Block 因为等待数据而暂停整个 SM 的计算单元都会闲置造成严重的性能浪费。因此实践中更常见的图块大小是 16x16 (256线程) 或 8x8 (64线程)。这样一个 SM 上可以同时驻留多个 Block当一个 Block 在等待数据时SM 可以立刻切换到另一个 Block 执行计算从而保持计算单元的高效运转。 总结8x8 占用的共享内存取决于数据类型例如处理 float 时仅需 256 字节。而 128KB 是每个 SM 的总容量并非一个 Block 的可用上限。受限于每个 Block 最多 1024 个线程的硬性规定实际中单个 Block 能用到的共享内存远小于 128KB。选择 8x8 或 16x16 这类经典尺寸正是在共享内存容量、线程数量和占用率之间取得平衡的结果目的是追求更高的有效计算吞吐量而非单纯用满某一种硬件资源。
AI帮我补知识之计算着色器传参
SM 流式多处理器(我们假设是N卡)总结来自AI的回答单机有多个SM流式多处理器 比如4060TI有34个他有运算单元 寄存器堆 总共好像65536个 shared memory 调度器一个SM有多个Block localGroup 他需要你指定一个block多少个线程 然后总线程数除这个线程得到Block数 比如他经常总共支持4096个然后一个warp包含32个独立线程 一个Block会自动的拆分为多个warp 所以线程数一定是32的倍数 经常可以指定为128单个SM最多4096线程 shared memory 最大96kb 或者其他尺寸拿SM总共线程支持4096为例 要想跑满他 localgroup是128 这对应了compute Shader里的 128, 1, 1的写法SM会划分出32个Block 每个Block划分为4个warp 总线程就是324324096实际情况实际单SM 大概就2048个thread单个Block就给64 1 1 那总共就是32个Block 一个Block2个warp算下来刚好32 *2 *32 2048xyz?另外local_size经常看见写x y z 但是实际上 硬件只读他总数 xyz 也就是说怎么写都行 只认总数 总数通常1024compute shader用法CPU侧 dispatch(32, 1, 1)cs shader里([numthreads(128, 1, 1)])但是如果有多个SM 那这里第一个点 一般都是单SM支持2048个thread 也就是16个Block 4060TI 34个SM乘16544个Blockdispatch就是 544, 1, 1 localthread还是128 1 1为什么不直接一个Block1024线程呢然后为什么线程不写个1024个呢因为共享内存和寄存器问题 那单SM总线程的资源是固定的 你如果1个线程要32个寄存器 1024就32768个 总共好像65536个 总共就一次只能跑两个Block然后共享内存如果就96KB 你的Shader比较复杂 需要32kb 也只能跑3个 也就是shader最好也别太复杂另外的原因 一般硬件就支持1SM 32Block的样子全局存活变量 函数嵌套传入的变量也占寄存器 分支也占用寄存器 vec34占float的四倍该怎么dispatch调度器会把Block分给不同的SM处理 任务很多的话 就会塞满所有SM总dispatch就是dispatch(ceil(taskCount/64),1,1)图像处理经常看见8*8 为什么图像处理经常看见写 8 * 8 是因为一个像素区块刚好88 就在共享内存里 可以减少取图像的带宽开销 然后从共享内存反算过来其实单个块可以上百上百 但是Block最多就支持3232 你不能用光 所以推荐88 16*16这种的 8x8 线程块占用的共享内存以一个线程处理一个像素为例8x8 64 个线程每个线程处理一个像素。那么如果每个像素是 4 字节的 float 类型共享内存占用约为 64 * 4 256 字节。如果每个像素是打包的 16 字节 float4 类型例如 RGBA则占用约为 64 * 16 1024 字节 (1KB)。这只是一个基础估算实际占用还会加上程序中定义的其他共享内存变量。 理论最大图块128KB 共享内存如果要把 128 KB 的共享内存用满理论上可以支持多大尺寸的图块呢我们同样可以反推128 KB 131,072 字节。对于 float (4 字节) 类型131072 / 4 32,768 个像素开平方后大约是 181 x 181。对于 float4 (16 字节) 类型131072 / 16 8,192 个像素开平方后大约是 90 x 90。这个数字看起来很美好但这仅仅是 “理论上用满共享内存” 的大小。实际上你几乎不可能用这么大的图块因为会受到下面这些硬性限制的制约。⛓️ 现实中的限制为何用不满你的 RTX 40 系列显卡每个流式多处理器SM确实拥有 128KB 的共享内存。但要把这些内存全部分配给一个线程块Block会立刻触发其他硬件限制每个线程块的最大线程数限制CUDA 规定一个线程块Block的线程总数不能超过 1024。这意味着无论你用多少共享内存一个 32x32 (1024线程) 的图块就已经是线程数的极限了。181x181 远超这个限制。寄存器资源的限制每个线程都会占用一定数量的寄存器。SM 上的寄存器总数是固定的。如果单个 Block 使用了太多线程每个线程能分配到的寄存器数量就会减少这可能导致性能下降甚至内核无法启动。占用率Occupancy的考量这是最核心的工程权衡。一个 SM 需要同时驻留多个 Block才能在有 Block 等待数据如访存延迟时立刻调度其他 Block 的线程来执行计算从而“隐藏”延迟。一个 32x32 的 Block 已经用掉了 SM 上 1024 个线程的上限。这意味着这个 SM 上只能驻留这一个 Block。一旦这个 Block 因为等待数据而暂停整个 SM 的计算单元都会闲置造成严重的性能浪费。因此实践中更常见的图块大小是 16x16 (256线程) 或 8x8 (64线程)。这样一个 SM 上可以同时驻留多个 Block当一个 Block 在等待数据时SM 可以立刻切换到另一个 Block 执行计算从而保持计算单元的高效运转。 总结8x8 占用的共享内存取决于数据类型例如处理 float 时仅需 256 字节。而 128KB 是每个 SM 的总容量并非一个 Block 的可用上限。受限于每个 Block 最多 1024 个线程的硬性规定实际中单个 Block 能用到的共享内存远小于 128KB。选择 8x8 或 16x16 这类经典尺寸正是在共享内存容量、线程数量和占用率之间取得平衡的结果目的是追求更高的有效计算吞吐量而非单纯用满某一种硬件资源。
