GPGPU 知识总结

理解 GPGPU（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）微体系结构需要涉及到 GPU 架构、计算模型、内存体系结构等方面的知识。以下是一些可能的 GPGPU 微体系结构相关的知识点：

GPU 计算模型：

解释 SIMD（Single Instruction, Multiple Data）和 SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）的概念，它们在 GPU 计算中的作用是什么？ 说明 GPU 如何执行大规模并行计算，以及为什么适用于特定类型的任务。 CUDA 架构：

介绍 CUDA 架构的主要组成部分，包括核函数、线程块、网格等。 解释 CUDA 中的共享内存是如何工作的，以及它与全局内存的区别。 GPU 内存体系结构：

描述 GPU 内存体系结构，包括全局内存、共享内存、寄存器等。 讨论如何通过合理的内存访问模式优化 GPU 程序性能。 GPU 线程调度：

解释 GPU 线程的调度方式，以及如何充分利用 GPU 的计算资源。 讨论线程束（warp）的概念以及它对 GPU 性能的影响。 GPU 浮点运算：

描述 GPU 上的浮点运算单元（ALU）是如何执行浮点运算的。 讨论 GPU 上的浮点精度，包括单精度和双精度。

SIMT

在 GPGPU 计算中，SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）是一种并行计算模型，主要应用于 NVIDIA 的 GPU 架构中，例如 CUDA。SIMT 在执行单一指令时并行处理多个线程。下面是关于 SIMT 架构中的两个重要概念：SIMT Stack 和 SIMT Mask。

1. SIMT Stack（SIMT 栈）: 在 SIMT 架构中，每个线程块（Thread Block）内的线程共享硬件资源。SIMT 栈是一种硬件结构，用于管理线程块内各个线程的程序计数器（Program Counter，PC）和局部变量等信息。当线程块中的线程执行不同的分支时，硬件可以保持各线程的状态，使得在分支结束后能够正确返回执行。

SIMT 栈的概念类似于函数调用栈，但在 SIMT 架构中，它用于管理线程块内并行线程的状态。每个线程块都有自己的 SIMT 栈，而不同线程块之间的状态是独立的。

2. SIMT Mask（SIMT 掩码）: SIMT 掩码用于表示线程块中每个线程的执行状态。在执行 SIMD 操作时，某些线程可能需要被禁用，以便实现不同线程执行不同的代码路径。SIMT 掩码决定了线程块内每个线程是否参与当前 SIMD 操作。

掩码是一个位图，其中每个位对应于线程块中的一个线程。当掩码位为1时，表示对应线程参与 SIMD 操作；当掩码位为0时，表示对应线程被禁用。SIMT 掩码的使用使得在 SIMD 操作中能够有效地处理线程块内的不同分支和条件。