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【CUDA】block复用与kWaveNums

web 2025/6/20 21:01:40

资源利用vs调度效率

✅ 你看到的“矛盾”：

block 复用 → 减少 block 数量，降低启动开销；
kNumWaves → 增加 block 数量，提高 GPU 利用率。

这确实看上去像“左右脑互搏”，但它们其实是解决 两个不同维度的问题。

🧠 本质区别：两者目标不同

项目	block 复用	kNumWaves / 增加 block 数量
目的	减少 kernel 启动开销 / metadata 管理	提高并发度、隐藏延迟、提升吞吐
适用场景	总任务量大，但每次任务很小，不能 launch 太多 block	总任务量小或中等，但希望 GPU 满负载
实现方式	一个 block 重复处理多个任务	开更多 block，每个 block 做一小部分任务
典型应用	LayerNorm、Embedding、reduce-like 操作	MatrixMul、Conv、elementwise、softmax 等
控制变量	控制 `row += step`，一个线程组循环执行	控制 `gridDim.x = SM * waves`，多个 block 并发执行

✅ 举个例子帮助理解

场景一：你有 1 万行数据，每行做 LayerNorm，每行只需要几十个线程处理

❌ 错误做法：

给每一行开一个 block → 1 万个 block，启动成本高，调度压力大

✅ 正确做法：

开几百个 block，每个 block 用循环（复用）做多行
用 block 复用来减少 block 数量，提高吞吐和效率

场景二：你做一个 GEMM，每个 block 做 64x64 的 tile，总共只有 256 个 tile

❌ 错误做法：

一共就 256 个 block，GPU 根本跑不满，SM 利用率低，访存延迟高

✅ 正确做法：

把 tile 拆小点、block 数量乘上 kNumWaves = 4~8
让 block 数 > SM*并发上限，这样 GPU 才能轮换、重叠调度，隐藏延迟

✅ 统一理解：我们设置 gridDim 时，其实就是在权衡这三件事：

考虑因素	说明
1. 单个 block 的计算量是否够多？	如果太少就需要复用（每个 block 多干几轮）
2. 总 block 数是否足够多？	否则 GPU 跑不满，需要加大 kNumWaves
3. SM 能支持多少个 block？	资源限制（寄存器 / shared memory）决定你最多能并发多少 block

✅ 实践建议：如何设置 gridDim？

🚦 1. 确定你的每个 block 处理的数据规模（是否太轻）

太轻：做 block 复用
足够大：不复用也可

🚦 2. 估算你能同时跑多少个 block（occupancy 工具辅助）

max_blocks_per_sm = min(register_limit / registers_per_thread_block,shared_memory_limit / shared_mem_per_block,max_block_per_sm
);
total_concurrent_blocks = sm_count * max_blocks_per_sm;

👉 用这个估出来你 GPU 理论并发的 block 数

🚦 3. 设置 gridDim.x = 并发 block * kNumWaves

经验值：

gridDim.x = sm_count * wave_factor; // wave_factor 通常是 4~8

🚦 4. 如果 block 数还是太多 → 需要引入 block 复用

✅ 最后的思维模型

👉 “block 复用”是为了减少调度压力，
👉 “kNumWaves 增大 block 数”是为了提升吞吐和并发度，
👉 最终目标是：block 数既不能太少（GPU 跑不满），也不能太多（开销爆炸），这两种技术是为了达到 GPU 满载、高吞吐 的共同目标，但适用策略不同。