Warp Tiling 中的疑问

[muyuuuu]

这一节好像很考察对 cuda 结构体系的理解

• 印象中，多个线程块会被分到 cuda 中执行，一个线程块内的所有线程只能分配到一个 SM，但一个 SM 可以被分配多个线程块。
• 在执行的时候，线程块会被划分为线程束，线程束有 32 个线程，由线程束调度器调度执行，这 32 个线程是并行执行的。
• 如果每个线程束占用的资源并不是很多，SM 能同时执行多个线程束。

我对这份代码的理解是：128 个线程，划分为 4 个 32x32 的区域，循环执行。那么是怎么和 readme 中的概念对应呢？

Block Tile: 不同的块可以在不同的 SM 上并行执行。

这个本来就可以？

Warp Tile: 不同的 warps 可以在不同的 warp 调度器上并行执行，并且同时在同一个 warp 调度器上执行
Thread Tile: 指令可以在同一个 CUDA 核心上并行执行（即指令级并行性，又称 ILP）

这两者如何体现在代码中呢？

[AndSonder]

一个 Warp 是由 32 个线程组成的基本执行单元
一个 Block（线程块）由若干个线程组成，这些线程全部在同一个 SM 中执行
不同的 Block 可以分配到不同的 SM（Streaming Multiprocessor） 上并行执行

问题1:

“128 个线程，划分为 4 个 32x32 的区域”
在优化矩阵乘法时，我们常说的 “Block Tile”、“Warp Tile” 指的是数据处理的逻辑切分（即将大矩阵分块处理），而不是 GPU 中线程的实际物理布局本身。简单来说，“128 个线程” 是指这个线程块中拥有总计 128 个线程，而将其 “划分为 4 个 32x32 的区域” 则通常是指在数据空间（例如矩阵的行列）上将要处理的矩阵区域分成若干子块，每个子块为 32×32 大小的元素子矩阵

假设有一个矩阵分块大小（Block Tile）为 128×128 个元素，这意味着一个线程块要负责处理 128 行 × 128 列的矩阵元素。为了更好地利用并行性，我们可以把这个 128×128 的数据块再细分成 4 个 32×32 的子块（每个子块对应 32 行 × 32 列的元素）

问题2:

Warp 尺度的索引计算代码如下：

const uint warp_idx = threadIdx.x / WARPSIZE;
const uint warp_col = warp_idx % (BN / WN);
const uint warp_row = warp_idx / (BN / WN);

这里通过 warp_idx 明确区分出当前线程属于哪个 warp，并利用 warp_row, warp_col 来给 warp 分配数据子块。这让我们可以在 Block 中进一步细分数据，在 Warp 层次上进行分块（Warp Tile），使每个 Warp 负责处理数据块的一部分。

Warp 级的循环结构，在代码中，会有类似：

for (uint warp_sub_row_idx = 0; warp_sub_row_idx < WMITER; ++warp_sub_row_idx) {
    for (uint warp_sub_col_idx = 0; warp_sub_col_idx < WNITER; ++warp_sub_col_idx) {
        // Warp 级别的数据处理和计算
    }
}

WMITER、WNITER 分别代表在 Warp 尺度上进一步对数据进行迭代处理的次数。这些循环使得 Warp 成为一层独立的分解层次：我们先在 Block 中分好大 Tile，再在 Warp 层面将 Tile 细化成更小的子块，从而在 Warp 内并行处理数据。这样，每个 Warp 内的 32 个线程协作处理这块子数据，映射到硬件上就是利用了多 Warp 调度器以及 Warp 并行执行的特性。

Thread Tile 在代码中的体现也是类似的，可以再结合源码理解一下

[muyuuuu]

是上图我理解的意思吗？以 tiled2d 的 kernel 为例，手动划分好 warp 而不是自动划分。在 warp tile 之前，也会以线程束为基本单位去执行这个 block。如果是这样的话，warp tile 的优势是？