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【大模型推理】CTA与SM关系

news 来源：原创 2025/6/14 14:58:16

在 GPU 编程（特别是 CUDA）中，CTA（Cooperative Thread Array，协作线程数组） 和 SM（Streaming Multiprocessor，流式多处理器） 是两个处于不同抽象层级的关键概念，理解它们的区别对于优化 GPU 性能至关重要：

SM (Streaming Multiprocessor) - 硬件执行单元
- 本质： SM 是 GPU 芯片上的物理计算核心。它是 GPU 实际执行计算和内存操作的硬件单元。
- 资源： 每个 SM 拥有固定的硬件资源：
  - 一定数量的 CUDA 核心 (执行算术和逻辑运算的基本单元)。
  - 固定大小的 共享内存 (Shared Memory - 低延迟、片上、由该 SM 上所有线程块共享)。
  - 寄存器文件 (Register File - 存储线程局部变量)。
  - L1 缓存 / 纹理缓存 / 常量缓存。
  - 线程束调度器 (Warp Scheduler - 负责调度和管理在该 SM 上执行的线程束)。
  - 加载/存储单元 (Load/Store Units)。
  - 特殊功能单元 (Special Function Units - SFU)。
- 功能： SM 是真正执行指令的地方。它负责：
  - 管理和调度在其上运行的线程束。
  - 执行线程束中的指令。
  - 访问寄存器、共享内存、L1缓存。
  - 与全局内存、L2缓存等进行通信。
- 并行性： GPU 通常包含多个 SM (例如，NVIDIA A100 有 108 个 SM，H100 有 132 个 SM)。多个 SM 可以真正并行地执行不同的任务块（CTA）。
- 关键点： SM 是物理的、有限的硬件资源。程序的并行度最终受限于可用的 SM 数量及其资源利用率。
CTA (Cooperative Thread Array) / Thread Block - 软件逻辑单元
- 本质： CTA (通常等同于 CUDA 中的 Thread Block) 是程序员在编写 CUDA 内核时定义的逻辑任务单元。它是一组协作线程的集合。
- 定义： 程序员在内核启动配置（<<<GridDim, BlockDim>>>）中指定：
  - BlockDim：每个 CTA 包含的线程数量 (例如 128, 256, 1024)。
  - GridDim： CTA 的数量 (即逻辑任务块的数量)。
- 协作： CTA 内的线程可以通过以下方式显式协作：
  - 共享内存：快速交换数据。
  - 屏障同步 (__syncthreads())：确保所有线程都到达代码中的同一点后再继续执行。
  - 原子操作：在共享内存或全局内存上进行原子读-修改-写操作。
- 独立性： 不同 CTA 之间默认是独立且无序执行的。它们不能直接通过共享内存或 __syncthreads() 进行同步（只能通过更昂贵的全局内存原子操作或内核结束来间接同步）。
- 资源分配： 当 GPU 硬件调度器决定将一个 CTA 映射（调度） 到一个 SM 上执行时，该 SM 会为该 CTA 分配所需的资源：
  - 寄存器（每个线程）。
  - 共享内存（整个 CTA）。
  - 线程槽位（用于容纳该 CTA 的所有线程束）。
- 关键点： CTA 是程序员定义的、逻辑上的任务划分。它定义了任务并行度和线程协作的粒度。一个 SM 可以同时容纳和执行多个 CTA（只要其资源足够）。

核心区别总结：

特性	SM (Streaming Multiprocessor)	CTA (Cooperative Thread Array) / Thread Block
本质	物理硬件单元 - GPU 芯片上的实际计算核心	软件逻辑单元 - 程序员定义的任务块
层级	硬件层	编程模型层 (CUDA 抽象)
定义者	GPU 芯片设计者 (NVIDIA, AMD 等)	CUDA 程序员
数量	固定，由 GPU 型号决定 (e.g., A100: 108, H100: 132)	程序员在内核启动时指定 (`gridDim`)
资源	拥有固定的 CUDA 核心、寄存器、共享内存、缓存等	使用 SM 上的资源 (寄存器、共享内存、线程槽位)
执行	真正执行指令的地方	在 SM 上被调度执行的逻辑任务单元
并行性	多个 SM 物理并行执行	多个 CTA 逻辑上并行，由硬件调度到物理 SM 上执行
协作范围	-	线程协作 (共享内存, `__syncthreads()`) 仅在同一个 CTA 内有效
资源关系	资源提供者	资源消费者 (消耗 SM 上的寄存器、共享内存、线程槽位)
关键限制	物理资源总量有限 (核心数、寄存器总量、共享内存大小)	每个 CTA 能使用的资源受限于 SM 能分配的量，且影响一个 SM 上能同时容纳的 CTA 数量

映射关系与 FlashMLA Stream-K 的联系：

GPU 调度器负责将程序员定义的 gridDim 个 CTA 分配到物理存在的 num_sm 个 SM 上去执行。
一个 SM 可以同时运行多个 CTA（只要其寄存器、共享内存、线程槽位资源足够容纳这些 CTA 的需求）。这称为 CTA-level 并行，是 GPU 利用率的关键。
FlashMLA Stream-K 优化的精髓正在于此：
1. 它通过将整个 Batch 的计算量沿序列维切分成 num_sm 个大小均匀的任务块。
2. 每个任务块对应一个 CTA。
3. 它将内核启动的 CTA 总数 (gridDim) 精确设置为可用的物理 num_sm。
4. 这样，GPU 硬件调度器就能在第一个也是唯一一个全局 Wave 中，将 num_sm 个 CTA 一次性分发到 num_sm 个 SM 上。
5. 每个 SM 只获得一个 CTA 任务。
6. 因为任务量均匀，所有 SM 几乎同时完成工作，消除了负载不均衡。
7. 因为 CTA 数 = SM 数，只需要一次调度 (单 Wave)，消除了多 Wave 调度开销。
8. 每个 SM 只有一个任务，避免了资源争抢和计算碎片，专注于完成自己的大块任务。

简单比喻：

SM 就像是工厂里的 工作车间。工厂有固定数量的车间（例如 10 个车间）。每个车间有固定的工人（CUDA 核心）、工作台空间（寄存器）、小组共享的白板（共享内存）和物料暂存区（缓存）。
CTA 就像是发给车间的 生产任务单。程序员可以定义很多张任务单（例如 100 张）。每张任务单上写明需要多少工人协作完成一个特定的子产品（BlockDim 个线程），以及需要多大的白板空间（共享内存需求）。
调度器 就像是 车间主任。他负责把一堆任务单（Grid）分配给各个车间（SM）。一个车间可以同时处理多张任务单（只要它的工人、工作台、白板够用），车间内的工人按照小组（Warp）被调度去执行任务单上的具体工序（指令）。
FlashMLA Stream-K： 车间主任发现这批原料（Batch）可以均匀切成 10 大块（因为工厂正好有 10 个车间）。他就只发出 10 张任务单（gridDim = num_sm = 10），每个车间（SM）只领到一张任务单（一个 CTA），负责处理一大块原料。所有车间同时开工，工作量几乎一样，所以同时完工。车间主任只需要喊一次“开工”（单 Wave），中间不需要再分配新任务（无调度开销），车间也不会出现有些工人忙死有些闲死（负载均衡），车间内部专心处理自己的一大块原料（无碎片）。