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本文会通过把AMD的RDNA3架构为例比喻为**“施工公司”**工作模式,深入理解GPU如何高效处理顶点着色、像素计算等任务。


一、施工公司的组织架构

1. 施工公司(WGP)与施工队(CU)

  • WGP(Work Group Processor):相当于一个大型施工公司,负责统筹管理两个施工队。
  • CU(Compute Unit):每个WGP下属的两个施工队。
  • SIMD模式:每个施工队会有两个小分队,小分队采用“批量施工”模式——比如挖土就所有点位一起挖土,倒混凝土就全部一起倒混凝土,铺钢筋就一起铺钢筋,即使有的点位提前完成了挖土,也要等其他的点位都完成才能倒混凝土(这就是Single Instruction Multiple Data (SIMD),单指令多数据架构——每个线程各自处理一个顶点或者像素,执行相同的指令,但是处理不同的数据)。

2. 施工队的两种工作模式

  • Wave32和Wave64
    基于SIMD模式,施工小分队的工作要么32点位一组一起干,或者64点位为一组一起干(wave32/wave64,即32线程一组或者64线程一组)。也就是wave32和wave64。

    • Wave32模式:32个点位(线程)为一组,适合复杂任务(如分支判断多的场景)。
    • Wave64模式:64个点位为一组,适合简单重复任务(如大规模矩阵计算)。
  • wavefront

    • 如果施工小分队只有一个任务,那当这个任务中发生等待材料送达、等待水泥这些情况的时候,就会浪费时间。所以施工队会做多个 任务。(RDNA3的wavefront 类似于 NVIDIA 的 warp,都是调度和执行的基本单位。每个 wavefront 包含多个线程,通常是32个。这些线程在同一个指令下同步执行,换句话说,同一个 wavefront 中的线程会执行相同的指令,但处理不同的数据。
    • 每个施工队会做多少个任务要看资源的情况,最多做16个任务(因为RDNA 3则每个SIMD有16个slot)。
    • 虽然会做多个任务,但是同一时刻一个施工小分队只能执行一个任务。但是任务不必按顺序执行,也不需要连续地执行完一个任务中的所有步骤。(一个SIMD上一次只能执行一个wavefront。但是分配的这些wavefront不必按顺序执行,也不需要连续地执行完一个wavefront的所有指令)

二、任务分配的核心逻辑

2. 自动组队:隐式并行化

  • 顶点/像素处理:当GPU需要顶点或800万像素,比如说绘制三角形,那么顶点着色器处理3个顶点;如果渲染4K画面,那么片段着色器需要处理830万像素。不管是3个顶点还是830万像素,硬件都会自动将它们打包:
    • 每凑满32或64个点位,就分配给一个小分队。
    • 程序员无需手动分组,完全由硬件和驱动自动完成。
  • 计算着色器例外:compute shader需显式指定线程组大小(如[numthreads(64,1,1)]),这是唯一需要程序员干预的场景。

2. 分组规模的选择依据

  • 编译器与驱动的幕后优化
    • 分支复杂任务(如光线追踪中的条件判断):优先选择Wave32模式,减少分支等待时间。
    • 计算密集型任务(如纹理生成):采用Wave64模式,最大化吞吐量。
  • 程序员无需干预:优化过程完全由编译器和驱动根据代码特征自动完成。

三、资源管理:施工队的“生存法则”

1. 三大核心资源

资源类型比喻技术对应容量限制(每CU)特性
ALU施工工人算术逻辑单元128个同一时间只服务一个Wavefront
SGPR公共工作手册标量寄存器(常量、全局变量)1024个全队共享,内容统一
VGPR各个施工点位工具箱向量寄存器(线程私有变量)2048个每个线程独立占用,限制分队数量
LDS公司内部仓库本地数据存储(线程组共享内存)64KB (验证?)仅限本WGP使用,跨公司不可共享

2. 资源争夺与性能瓶颈

  • VGPR的致命影响
    若每个Wavefront需256个VGPR,则每CU最多驻留 (2048 / 256 = 8) 个Wavefront,导致50%的算力闲置。
  • LDS的协作限制
    若一个线程组申请32KB LDS,则同一WGP最多同时运行2个线程组(64KB / 32KB)。

四、优化手段

  1. 减少VGPR占用

    • 复用寄存器变量,避免冗余存储。
    • 示例:将临时计算结果直接用于下一阶段,而非创建新变量。
  2. 规避分支发散

    • 用掩码运算替代条件分支(如 result = a * mask + b * (1 - mask))。
    • 统一控制流:尽量让所有线程走相同逻辑路径。
  3. LDS的智慧使用

    • 高频访问数据预加载到LDS(如粒子系统的位置信息)。
    • 避免单个线程组占用超过50% LDS容量。
  4. 工具辅助分析

    • 使用 Radeon GPU Profiler 监控Occupancy和资源瓶颈。
    • 关注编译器警告(如VGPR/LDS超额分配提示)。

结语:GPU高效的本质

以上“施工公司模式”的类比中,需要揣摩GPU高并行,或者说RDNA3架构的两大核心思想:

  1. 极致的批量操作(SIMD):同步性换取吞吐量。
  2. 精明的资源复用:通过快速切换Wavefront隐藏延迟。
http://www.dtcms.com/wzjs/1317.html

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