CUDA Thread Hierarchy vs OpenGL Compute Shader Thread Hierarchy

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CUDA Thread Hierarchy

CUDA中的kernel是一段可在GPU独立运行的小程序，而且这段程序会被实例化(类似的说法还有launched, issued, executed, invoked)成非常多的thread, 这些线程可并发地在GPU上运行。程序员或者说编译器将这些线程组织成

  • Thread
  • Thread Block
  • Grid of Thread Blocks

Thread

一个单独的线程必然属于一个Thread Block, 它有自己的

  • thread ID
  • program counter
  • registers
  • per-thread private memory
  • inputs
  • output

Thread Block

一个Thread Block必然属于一个Grid, 它是一组并发执行的线程的集合，这些线程之间可以通过barrier synchronization和per-Block shared memory互相协同, 它也有一个Block ID用来索引它在Grid中的位置。

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dim3 blockDim;
uint3 blockIdx;

Grid of Thread Blocks

一个Grid由一组执行相同kernel的Thread Blocks组成。可以这样说，一个Grid是所有执行同一个Kernel的线程的集合。

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dim3 gridDim;

CUDA Thread Map

CUDA的threads层级结构可以映射到GPU的processors的层级结构上。

  • 一个GPU执行一个或多个grids(kernels)
  • 一个SM(Streaming Multiprocessor)执行一个或多个Thread Blocks
  • CUDA Cores和一个SM里的其它执行单元(SFU, LDST)执行多个线程

SM执行线程的单位是warp, 一般是32个线程一组，一个warp里的32个线程是真正并行执行的。

CUDA Memory

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cudaError_t cudaMemcpy(void *dst,
                       const void *src,
                       size_t count,
                       cudaMemcpyKind kind);

除了最后一个参数，其它参数都顾名知意。kind指示内存拷贝的方向:

  • cudaMemcpyHostToHost
  • cudaMemcpyHostToDevice
  • cudaMemcpyDeviceToHost
  • cudaMemcpyDeviceToDevice

OpenGL Compute Shader Thread Hierarchy

有了前面的CUDA的Thread Hierarchy的了解，OpenGL的Compute Shader的线程层级就好理解了，本质上是一样的。一个OpenGL Compute Shader(cs)就相当于一个cuda中的kernel函数， 这些任务最终被分发到GPU的各个物理核心上去执行。在cs中，单个任务叫做work item, 除了work item之外, 还有以下概念:

  • subgroups

也就是warps或者wavefronts或者Compute Units, 它们实际上就是threads, shader cores, cuda cores

  • local workgroup

它的大小(维度)在cs中通过layout修饰符指定

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layout(local_size_x = 16, local_size_y = 16, local_size_z = 1) in;

local workgroup相当于cuda的Thread Block

  • global workgroup

它的大小(维度)通过OpenGL API设置, glDispatchCompute发起一个或多个compute work groups, 此处的work groups就是local work group

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void glDispatchCompute(GLuint num_groups_x,
                       GLuint num_groups_y,
                       GLuint num_groups_z);

global workgroup相当于cuda的Grid

CUDA和Compute Shader变量对比

type CUDA type Compute Shader
dim3 gridDim uvec3 gl_NumWorkGroups
uint3 blockIdx uvec3 gl_WorkGroupID
dim3 blockDim const uvec3 gl_WorkGroupSize
uint3 threadIdx uvec3 gl_LocalInvocationID
- - uvec3 gl_GlobalInvocationID
- - uint gl_LocalInvocationIndex

References:

  1. NVIDIA Fermi Architecture Whitepaper
  2. NVIDIA CUDA Programming Guide
  3. glDispatchCompute