【IT168 技术】这里我们会简单介绍，NVIDIA 目前支持 CUDA 的 GPU，其在执行 CUDA 程序的部份(基本上就是其 shader 单元)的架构。这里的数据是综合 NVIDIA 所公布的信息，以及 NVIDIA 在各个研讨会、学校课程等所提供的数据，因此有可能会有不正确的地方。主要的数据源包括：NVIDIA 的 CUDA Programming Guide 1.1、NVIDIA 在 Supercomputing '07 介绍 CUDA 的 session，以及 UIUC 的 CUDA 课程。
GPU 的基本介绍
目前 NVIDIA 推出的显示芯片，支持 CUDA 的是 G80 系列的显示芯片。其中 G80 显示芯片支持 CUDA 1.0 版，而 G84、G86、G92、G94、G96 则支援 CUDA 1.1 版。基本上，除了最早的 GeForce 8800 Ultra/GTX 及 320MB/640MB 版本的 GeForce 8800GTS、Tesla 等显卡是 CUDA 1.0 版之外，其它 GeForce 8 系列及 9 系列显卡都支持 CUDA 1.1。详细情形可以参考 CUDA Programming Guide 1.1 的 Appendix A。
所有目前支持 CUDA 的 NVIDIA 显示芯片，其 shader 部份都是由多个 multiprocessors 组成。每个 multiprocessor 里包含了八个 stream processors，其组成是四个四个一组，也就是说实际上可以看成是有两组 4D 的 SIMD 处理器。此外，每个 multiprocessor 还具有 8192 个寄存器，16KB 的 share memory，以及 texture cache 和 constant cache。大致上如下图所示：
详细的 multiprocessor 信息，都可以透过 CUDA 的 cudaGetDeviceProperties() 函式或 cuDeviceGetProperties() 函式取得。不过，目前还没有办法直接取得一个显示芯片中有多少 multiprocessor 的信息。
在 CUDA 中，大部份基本的运算动作，都可以由 stream processor 进行。每个 stream processor 都包含一个 FMA(fused-multiply-add)单元，可以进行一个乘法和一个加法。比较复杂的运算则会需要比较长的时间。
执行过程
在执行 CUDA 程序的时候，每个 stream processor 就是对应一个 thread。每个 multiprocessor 则对应一个 block。从之前的文章中，可以注意到一个 block 经常有很多个 thread(例如 256 个)，远超过一个 multiprocessor 所有的 stream processor 数目。这又是怎么回事呢?
实际上，虽然一个 multiprocessor 只有八个 stream processor，但是由于 stream processor 进行各种运算都有 latency，更不用提内存存取的 latency，因此 CUDA 在执行程序的时候，是以 warp 为单位。目前的 CUDA 装置，一个 warp 里面有 32 个 threads，分成两组 16 threads 的 half-warp。由于 stream processor 的运算至少有 4 cycles 的 latency，因此对一个 4D 的 stream processors 来说，一次至少执行 16 个 threads(即 half-warp)才能有效隐藏各种运算的 latency。
由于 multiprocessor 中并没有太多别的内存，因此每个 thread 的状态都是直接保存在 multiprocessor 的寄存器中。所以，如果一个 multiprocessor 同时有愈多的 thread 要执行，就会需要愈多的寄存器空间。例如，假设一个 block 里面有 256 个 threads，每个 thread 用到 20 个寄存器，那么总共就需要 256x20 = 5,120 个寄存器才能保存每个 thread 的状态。
目前 CUDA 装置中每个 multiprocessor 有 8,192 个寄存器，因此，如果每个 thread 使用到 16 个寄存器，那就表示一个 multiprocessor 同时最多只能维持 512 个 thread 的执行。如果同时进行的 thread 数目超过这个数字，那么就会需要把一部份的数据储存在显卡内存中，就会降低执行的效率了。
编者注：在NVIDIA GT200中的Register File大小增加了一倍，在FP32下可用的register file为16K，FP64下是8K。
