CUDA 是 NVIDIA 发布的在其统一架构 GPU 上进行通用程序设计的并行编程环境。 CUDA 软件环境包括一组 Runtime API、一组设备驱动函数、以及一个库文件。 它们的层次关系如图下图所示。 由上图我们可以很清晰地看到，CUDA 驱动库函数直接控制底层硬件结构Runtime 函数是对驱动函数的封装。 应用程序可以直接调用底层驱动函数，也可以通过调用 Runtime函数间接操作底层硬件。 CUDA 还包括有多个数学工具库——诸如cuBLAS, cuFFT, cuRAND 。 英伟达还提供一个 …

nvidia cuda 的实现 借助CUDA的实现进一步理解SIMT的理念。 一个Grid的所有线程执行同一个kernel代码，每一个线程有一个自己的index(threadIdx.x)用于计算内存地址和做控制决策。

2024年12月8日 · SIMT（Single Instruction Multiple Threads，单指令多线程）是英伟达提出基于 GPU 的新概念。 与 SIMD 相比，二者都通过将同样的指令广播给多个执行单元来实现数据并行和计算。 主要的不同在于 SIMD 要求所有的向量元素在统一的同步组里（一个线程内）同步执行，而 SIMT 允许多个线程在一个 Warp 中独立执行。

从字面定义看SIMD是指同一条指令多个数据。SIMT是同一条指令多个线程。他们共同的一个点就是同一条指令。 最近了解了下Amd,Arm,Nvidia三家公司提供的GPU。最早看到SIMT应该是在Nvidia上，通过对这三家公司的GPU架…

为了进一步探讨 simd/simt 与 ai 芯片之间的关系，本文将详细介绍 simd 单指令多数据和 simt 单指令多线程的计算本质，以及对 nvidia cuda 底层实现 simd/simt 的原理进行讲解。

2024年12月8日 · nvidia cuda 编程模型基于 spmd，利用 simt 硬件架构执行单指令多线程，允许程序员以单程序多数据的方式编写并行程序，从而简化并行计算的开发。 本节视频 #

2024年11月20日 · 前面的文章对 AI 芯片 SIMD 和 SIMT 计算本质进行了分析，结合 NVIDIA CUDA 实现对 SIMD 和 SIMT 进行了对比，本文将对不同并行的编程方式进行讲解，以英伟达 GPU 为例，讲解 GPU 的编程模型。 从指令级别的执行方式来看，一共有三种不同的编程模型，串行（SISD）、数据并行（SIMD）和多线程（MIMD/SPMD）： SISD（Single Instruction, Single Data）：程序按顺序执行，每条指令依次处理单个数据。 这是传统的串行编程模型，适合于 …

2024年11月28日 · SIMT（Single Instruction Multiple Threads）是指一条指令可以同时处理多个线程，适用于不同操作的数据集合。SIMT通常是GPU中的技术，利用大量的线程并行计算，可以实现高性能的图形渲染、科学计算等任务。NVIDIA公司的CUDA就是一个典型的SIMT平台。

2024年12月2日 · 本文深入解析了ai芯片中simd和simt的计算本质，基于nvidia cuda实现的对比，探讨了不同并行编程模型，包括串行(sisd)、数据并行(simd)和多线程(mimd/spmd)。 文章详细介绍了各模型的特点及应用场景，特别强调了英伟达GPU中的SIMT机制如何通过SPMD编程模型实现 …

2024年11月20日 · 英伟达的 H100 由 132 个流式多处理器 （SM）组成，作为一个大型统一的 GPU 呈现给程序员。计算通过 CUDA 程序分发到具体的核心（Cuda Core/Tensor Core），每个执行核心有 SIMD 执行单元，从而实现并行计算。