常见CUDA题目总结

For an effective thread-level coarsening across x-axis for a 2D kernel with launch parameters <<< (16, 16, 1), (64, 16, 1) >>>, coarsening factor 4 and target platform with warp size 8, what will be the minimum and maximum bound for stride length?

这个问题涉及到 GPU 编程中的线程层级粗化（thread-level coarsening）以及相关的调度参数。

首先，让我们解释一下问题中的一些术语：

线程层级粗化（Thread-Level Coarsening）： 这是一种优化技术，通过将多个线程组合为一个更大的线程组（coarsening factor）来提高线程的效率。这样可以减少线程间的同步和管理开销。在这里，问题描述了在 x 轴方向进行线程层级粗化。

Launch Parameters（启动参数）： 这是 GPU 编程中用于定义内核启动配置的参数。在这里，<<< (16, 16, 1), (64, 16, 1) >>> 表示内核启动时使用了两个维度，第一个维度是 (16, 16, 1)，第二个维度是 (64, 16, 1)。

Warp Size（warp 大小）： 这是 NVIDIA GPU 架构中的一个概念，表示一个线程束（warp）中包含的线程数。在这里，问题描述了目标平台的 warp 大小为 8。

Stride Length（步长）： 在 GPU 中，步长通常指的是线程之间的索引差异。在这里，问题中提到的线程层级粗化涉及到 x 轴方向的线程，所以步长是在 x 轴方向上的索引差异。

现在让我们来解释问题中的要求。给定启动参数 (16, 16, 1)，其中包含 16 个线程块（blocks）和每个线程块包含 16 个线程。另外，使用了线程层级粗化，粗化因子（coarsening factor）为 4。目标平台的 warp 大小是 8。

最小步长（Minimum Stride）： 最小步长是指线程块内的线程之间的最小索引差异，即线程层级粗化的因子。在这里，由于粗化因子为 4，所以最小步长为 4。

最大步长（Maximum Stride）： 最大步长是指不同线程块之间的最大索引差异。在这里，由于启动参数 (16, 16, 1) 中的线程块数为 16，因此最大步长为 16。

总结一下，对于给定的内核启动参数和线程层级粗化，最小步长为 4，最大步长为 16。

After Gather-to-Scatter transformation, there is no longer atomic operation in the kernel. Assume that the kernel performs 2 floating-point operations for every global memory access. Also, assume that kernel performs single-precision floating-point arithmetic and the global memory bandwidth is 160GB/second. What is the approximate floating-point throughput of the kernel execution as limited by the memory bandwidth?

这个问题涉及到 GPU 计算中的内存带宽和浮点运算吞吐量。首先，我们需要理解 Gather-to-Scatter 转换。

在 GPU 计算中，Gather-to-Scatter 转换通常用于将不规则的内存访问模式（例如，全局内存的随机读取）转换为更规则的模式，以提高内存访问效率。这涉及到从全局内存中“聚集”（Gather）数据并将其重新“分散”（Scatter）到不同的位置，以便更好地利用内存的并行性。

在问题中提到，通过进行 Gather-to-Scatter 转换后，内核中不再存在原子操作。原子操作通常涉及到对内存中的某个位置进行读-修改-写的操作，而在这种情况下，由于转换，原子操作不再是必需的。

然后，问题提到内核执行每次全局内存访问时都执行 2 次浮点运算。这表示对于每个从全局内存中加载或存储的数据元素，内核都会执行两次浮点运算。这是一个常见的情况，因为通常在计算密集型的 GPU 内核中，我们希望最大程度地隐藏内存访问延迟，通过在执行浮点运算时进行内存访问。

最后，问题提到内存带宽是 160GB/second。内存带宽是指 GPU 能够从全局内存中读取或写入数据的速度。问题要求我们估计内核的浮点吞吐量，即每秒执行的浮点运算数量。

为了估计浮点吞吐量，我们可以使用以下关系：

因此，内核的浮点吞吐量约为 40 GFLOP/second，受制于内存带宽。这表示内核在处理浮点运算时，由于内存带宽的限制，每秒最多能够执行约 40 亿次浮点运算。