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1. 宏观架构：从流水线专家到吞吐量怪兽

要理解 GPU 硬件，首先要对比它与 CPU 在晶体管分配上的本质区别。

CPU：延迟导向型（Latency-Oriented）

CPU 的核心目标是“尽快完成每一个任务”。为了实现这一点，它消耗了大量的晶体管在以下组件：

• 巨大的 L1/L2/L3 缓存：为了减少访问内存的延迟。

• 复杂的控制单元（Control Unit）：包括分支预测（Branch Prediction）、乱序执行（Out-of-Order Execution）、指令重排等，旨在保证流水线不空转。

• 强大的算术单元（ALU）：虽然数量少，但单个时钟频率极高。

GPU：吞吐量导向型（Throughput-Oriented）

GPU 放弃了对“单个任务”速度的追求，转而追求“同一时间内完成任务的总量”。

• 极致缩水的控制逻辑：GPU 几乎没有分支预测和乱序执行能力。

• 极致扩张的 ALU：它将省下的晶体管全部变成了计算单元。

2. 微观单元：流多处理器（SM）的内部构造

如果你拆开一块 NVIDIA GPU，你会发现它由多个GPC（Graphics Processing Clusters）组成，而 GPC 内部最核心的计算单元就是SM (Streaming Multiprocessor)。

SM 的解剖图

每个 SM 就像是一个自治的微型工厂，它通常包含：

• CUDA Cores：负责基本的浮点（FP32/FP64）和整数（INT32）运算。

• Tensor Cores：专门用于深度学习中的矩阵乘加运算（$D = A \times B + C$）。

• Special Function Units (SFU)：处理昂贵的超越函数，如sin,cos,exp,sqrt。

• Register File：极其庞大且快速的寄存器堆。

• Shared Memory/L1 Cache：程序员可控的高速缓冲区。

3. 执行引擎：SIMT（单指令多线程）模型

这是 CUDA 硬件视角的灵魂。

在 CPU 中，我们熟悉 SIMD（单指令多数据，如 Intel 的 AVX 扩展）。而 NVIDIA 提出了SIMT。

• 区别点：在 SIMD 中，你显式地操作向量寄存器（比如一次加 8 个数）；在 SIMT 中，你只需要写简单的标量代码（c = a + b），硬件会自动将 32 个线程组织在一起，发送同一条指令给 32 个 CUDA Core 执行。

硬件视角下的线程执行：

当一个 SM 接收到一个线程块（Block）时，它会将这些线程划分为多个 Warp（线程束，固定为 32 个线程）。

• SM 的**调度器（Warp Scheduler）**会每时钟周期检查哪些 Warp 准备好了（数据已到位），然后直接把指令发射出去。

4. 调度机制：零开销线程切换（Zero-Overhead Switching）

这是 GPU 隐藏延迟的杀手锏。

在 CPU 中，线程切换（Context Switch）是昂贵的，需要保存寄存器状态到内存，耗费数千个时钟周期。

而在 GPU 硬件中：

• 寄存器是静态分配的：当一个 Block 开始运行时，它所需要的所有寄存器都会在 SM 的物理寄存器堆中占好位置。

• 切换代价为零：如果 Warp 0 正在等待从显存读取数据（这可能需要 400 个周期），调度器会立即（在 1 个周期内）切换到 Warp 1。只要 SM 中有足够多的 Warp 在轮转，计算单元就能始终保持满载。

5. 指令发射与延迟隐藏的数学逻辑

为什么我们在代码里要设置N = 10,000,000这么大的数？

从硬件视角看，GPU 需要足够的**“占用率”（Occupancy）**来覆盖延迟。

假设：

1. 一次显存访问延迟为 $400$ 个时钟周期。

2. 每个 Warp 执行一条指令需要 $4$ 个时钟周期。

为了让计算核心在等待数据的过程中不空转，我们需要：

这意味着硬件需要同时维持 100 个 Warp（即 3200 个线程）的状态，才能“填满”这 400 个周期的空档。这就是为什么GPU 喜欢大规模并行——如果你只给它 100 个线程，它大部分时间都在歇着。

6. 现代演进：从算力到张量（Tensor Cores）

在近几年的硬件视角中，CUDA 核心不再是唯一的英雄。

• Tensor Cores：这是为了 AI 时代设计的“重型武器”。传统的 CUDA Core 一个周期算一次乘法，而 Tensor Core 一个周期可以处理一个小型的 $4 \times 4$ 矩阵乘法。

• 硬件加速的异步拷贝：最新的架构（如 Hopper/Blackwell）甚至允许数据在不经过 CPU 介入的情况下，直接在不同层级的存储间移动。

总结：第一视角的硬核结论

从硬件视角看，CUDA 编程就是“用空间换取时间，用并行掩盖延迟”。

• 极致缩水：砍掉逻辑控制，追求单位面积下的算力最大化。

• 极致扩张：通过数以千计的寄存器支撑数万个线程同时驻留。

深度思考：

如果你在核函数里定义了太多的局部变量，导致每个线程占用的寄存器数量过多，硬件视角下会发生什么？

• SM 的寄存器总量是固定的。如果每个士兵背的包太重，一个班（SM）能容纳的士兵数量就会减少，进而导致延迟无法被掩盖。