我有一些关于 GPU 如何执行同步的问题。
据我所知，当一个经线遇到障碍(假设它在 OpenCL 中)时，它知道同一组的其他经线还没有出现。所以它必须等待。但是在等待期间，经线究竟做了什么？
它仍然是一个活跃的经线吗？或者它会做某种空操作？
正如我所注意到的，当我们在内核中进行同步时，指令的数量会增加。我想知道这个增量的来源是什么。同步是否分解为许多较小的 GPU 指令？或者因为空闲扭曲执行一些额外的指令？
最后，我强烈想知道与没有同步的情况相比，同步增加的成本(假设屏障(CLK_LOCAL_MEM_FENCE))是否受工作组(或线程块)中的扭曲数量的影响？
谢谢
最佳答案
事件扭曲是驻留在 SM 上的扭曲，即所有资源(寄存器等)都已分配，并且只要它是可调度的，它就可用于执行。如果一个warp在同一个线程块/工作组中的其他warp之前到达屏障，它仍然是事件的(它仍然驻留在SM上并且它的所有寄存器仍然有效)，但它不会执行任何指令，因为它是没有准备好被安排。
插入屏障不仅会停止执行，而且还充当编译器的屏障:不允许编译器跨屏障执行大多数优化，因为这可能会使屏障的目的无效。这是您看到更多指令的最可能原因 - 没有障碍，编译器能够执行更多优化。
屏障的成本在很大程度上取决于您的代码正在做什么，但是每个屏障都会引入一个气泡，其中所有经线必须(有效地)在它们再次开始工作之前变为空闲状态，因此如果您有一个非常大的线程块/工作组那么当然有可能比小块更大的泡沫。气泡的影响取决于您的代码 - 如果您的代码非常受内存限制，那么屏障将暴露内存延迟之前它们可能被隐藏的地方，但如果更加平衡，那么它的影响可能不太明显。
这意味着在一个非常受内存限制的内核中，您最好启动大量较小的块，以便在一个块在屏障上冒泡时可以执行其他块。您需要确保您的占用率因此增加，并且如果您使用块共享内存在线程之间共享数据，则需要进行权衡。
关于cuda - GPU 中的同步，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/6676384/