什么是Tensorcore

Tensor core是nvidia底层执行运算的硬件单元，不同于nvidia以往的cuda core(全浮点型），Tensor core是近几年推出来的、混合精度的、将累加和累乘放在一起的计算硬件；

什么是混合精度

混合精度指的是在输入、输出的时候使用FP16,计算的时候使用FP32；

什么是GPU当中的kernel

在GPU编程中，"kernel"一词有特定的含义，与计算机操作系统中的内核不同。

在GPU编程中，"kernel"是指在并行计算中由多个线程同时执行的函数。它是在GPU上执行的并行计算任务的入口点。每个线程都独立地执行相同的代码，但可能使用不同的数据或索引来处理不同的任务或数据元素。
然而操作系统中kernel指的是操作系统与硬件之间的桥梁，用于管理操作系统对硬件和软件的访问和控制；

什么是SP/SM

GPU就是由显存+计算单元构成；

sp

streaming processor,最基本的处理单元，也就是cuda core

sm
streaming multiprocessors,由sp组成，每个SM包含的sp个数依据不同的GPU架构有所不同，从32~128不等，以上整个大图就是一个SM的示意图；

什么是warp

thread、block、grid、warp都是软件层面上的概念；
thread：一个CUDA的并行程序会被以许多个threads来执行。
block：数个threads会被群组成一个block，同一个block中的threads可以同步，也可以通过shared memory通信。
grid：多个blocks则会再构成grid。
warp：GPU执行程序时的最小调度单位，用于线程管理，目前一个warp可以管理32个线程，同在一个warp的线程，以不同数据资源执行相同的指令,这就是所谓 SIMT（单指令多线程）。
下图反应了block和grid之间的关系：

那么block和grid之间有什么区别呢？
Block（块）：
Block是最基本的并行执行单元，它是一组线程的集合。这些线程可以协同工作来执行相同的操作。
在编写GPU kernel时，可以将问题划分为多个块，每个块独立地执行特定的计算任务。
每个块中的线程可以通过共享内存进行通信和协作。
块内的线程可以使用索引来访问自己的数据。
Grid（网格）：
Grid是由多个块组成的集合，它表示了整个GPU上的并行计算任务。
Grid中的块可以相互独立地执行，彼此之间没有直接的通信和协作。
块之间可以通过全局内存进行数据交换。
网格中的块可以具有不同的块大小（线程数），因此可以根据任务的要求进行动态配置。
总结来说，Block（块）是GPU上最小的并行执行单位，它由一组线程组成，可以协同工作来执行特定的计算任务。Grid（网格）是由多个块组成的集合，表示了整个GPU上的并行计算任务。块内的线程可以通过共享内存进行通信和协作，而块之间可以通过全局内存进行数据交换。使用块和网格的组织方式可以实现高效的并行计算和数据共享。

关于SM和wrap，二者并没有直接的对应关系，解释如下：
在NVIDIA的GPU架构中，“SM”（Streaming Multiprocessor）和 “warp” 是两个相关但不完全相同的概念。

SM（Streaming Multiprocessor）：

SM是GPU架构中的基本并行处理单元，也被称为流多处理器或多处理器。
一个GPU芯片通常包含多个SM，每个SM可以同时执行多个线程。
SM包含一组CUDA核心（也称为CUDA核），如CUDA Core或流处理器，用于执行指令和计算任务。
Warp（线程束）：

Warp是SM中执行的最小调度单元，它是一组连续的线程。
在NVIDIA的GPU架构中，一般将32个线程组成一个warp。
当一个SM执行一条指令时，它会将指令分派给一个warp中的所有线程同时执行。
这意味着一个SM在同一时钟周期内会同时执行warp中的32个线程。
因此，可以说每个SM中的warp是并行执行的最小单元。SM将指令分派给warp，并且这些线程会同时执行，利用SIMD（Single Instruction, Multiple Data）并行性。这种并行性是通过在一个warp内执行相同的指令，但使用不同的数据来实现的。

需要注意的是，不同GPU架构可能具有不同的warp大小和SM配置。例如，现代的NVIDIA GPU架构如Turing和Ampere中的warp大小为32，而早期的架构如Kepler和Maxwell中的warp大小为64。因此，具体的warp大小和SM配置取决于GPU架构和型号。

下图反映了软硬件方面的对应关系：

GEMM

GEMM指的是对于矩阵相乘的优化；针对不同的硬件架构和计算需求，有多种优化的GEMM实现，如基于CPU的优化、基于GPU的优化（使用CUDA、OpenCL等编程模型），以及专用的张量处理单元（TPU、NPU）等。这些优化方法通常利用并行计算、向量化指令和数据局部性等技术，以提高矩阵乘法的计算性能。

cuda core和Tensor core之间的区别

cuda core的话把乘和加分开执行，把数据放到寄存器，执行乘操作，得到的结果再放到寄存器，执行加操作，再将得到的结果放到寄存器；（ALU指的就是计算单元）

Tensor core处理的是4*4的矩阵


下图反应了反向传播的过程中梯度的计算用的是Fp16,但是对于参数的更新计算用的是Fp32~



直接对于Tensorcore进行操作的话，颗粒度太小，所以把多个Tensorcore聚集起来放到一个wrap level的层面进行调度；

以下是一个执行cuda运算的基础例子：

具体当输入图片是224224，卷积核的大小是77的时候，如何转换成底层的运算呢？
如下图，会将大的矩阵运算划分成一个个fragment，现在软件层面可以把它们划分到一个个thread block里面去，然后再warp调度，放在一个个Tensorcore去执行；

如下图所示，计算得到D某个元素的过程就是Tensorcore FMA指令的执行结果；

以下例子说明了GEMM矩阵相乘的具体执行过程，其会将大的矩阵块划分成一个个的fragment,每一个fragment的矩阵相乘对应一个thread
block，每一个thread block又可以划分成多个wrap,每一个wrap下面可以执行多个thread,每一个thread里面循环执行Tensor core的操作；