CUDA中Bank conflict冲突 (转)

http://blog.csdn.net/smsmn/article/details/6336060

 

其实这两天一直不知道什么叫bank conflict冲突，这两天因为要看那个矩阵转置优化的问题，里面有讲到这些问题，但是没办法，为了要看懂那个bank conflict冲突，我不得不去找资料，说句实话我现在不是完全弄明白，但是应该说有点眉目了，现在我就把网上找的整理一下，放在这边，等哪天完全弄明白了我就在修改里面的错误。

Tesla 的每个 SM 拥有 16KB 共享存储器，用于同一个线程块内的线程间通信。为了使一
个 half-warp 内的线程能够在一个内核周期中并行访问，共享存储器被组织成 16 个 bank，
每个 bank 拥有 32bit 的宽度，故每个 bank 可保存 256 个整形或单精度浮点数，或者说目前的 bank 组织成了 256 行 16 列的矩阵。如果一个 half-warp 中有一部分线程访问属于同一bank 的数据，则会产生 bank conflict，降低访存效率，在冲突最严重的情况下，速度会比全局显存还慢，但是如果 half-warp 的线程访问同一地址的时候，会产生一次广播，其速度反而没有下降。在不发生 bank conflict 时，访问共享存储器的速度与寄存器相同。在不同的块之间，共享存储器是毫不相关的。 ------风辰的 CUDA 入门教程

里面说的很清楚就是每个bank有1KB的存储空间。

Shared memory 是以 4 bytes 为单位分成 banks。因此，假设以下的数据：
__shared__ int data[128];
那么，data[0] 是 bank 0、data[1] 是 bank 1、data[2] 是 bank 2、…、data[15] 是 bank 15，而 data[16] 又回到 bank 0。由于 warp 在执行时是以 half-warp 的方式执行，因此分属于不同的 half warp 的 threads，不会造成 bank conflict。
因此，如果程序在存取 shared memory 的时候，使用以下的方式：
int number = data[base + tid];
那就不会有任何 bank conflict，可以达到最高的效率。但是，如果是以下的方式：
int number = data[base + 4 * tid];
那么，thread 0 和 thread 4 就会存取到同一个 bank，thread 1 和 thread 5 也是同 样，这样就会造成 bank conflict。在这个例子中，一个 half warp 的 16 个 threads 会有四个 threads 存取同一个 bank，因此存取 share memory 的速度会变成原来的 1/4。
一个重要的例外是，当多个 thread 存取到同一个 shared memory 的地址时，shared memory 可以将这个地址的 32 bits 数据「广播」到所有读取的 threads，因此不会造成 bank conflict。例如：
int number = data[3];
这样不会造成 bank conflict，因为所有的 thread 都读取同一个地址的数据。
很多时候 shared memory 的 bank conflict 可以透过修改数据存放的方式来解决。例如，以下的程序：
data[tid] = global_data[tid];
...
int number = data[16 * tid];

会造成严重的 bank conflict，为了避免这个问题，可以把数据的排列方式稍加修改，把存取方式改成：
int row = tid / 16;
int column = tid % 16;
data[row * 17 + column] = global_data[tid];
...
int number = data[17 * tid];
这样就不会造成 bank conflict 了。

 

简单的说，矩阵中的数据是按照bank存储的，第i个数据存储在第i%16个bank中。一个block要访问shared memory，只要能够保证以其中相邻的16个线程一组访问thread，每个线程与bank是一一对应就不会产生bank conflict。否则会产生bankconflict，访存时间成倍增加，增加的倍数由一个bank最多被多少个thread同时访问决定。有一种极端情况，就是所有的16个thread同时访问同一bank时反而只需要一个访问周期，此时产生了一次广播。

下面有一些小技巧可以避免bank conflict 或者提高global存储器的访问速度

1. 尽量按行操作，需要按列操作时可以先对矩阵进行转置

2. 划分子问题时，使每个block处理的问题宽度恰好为16的整数倍，使得访存可以按照 s_data[tid]=i_data[tid]的形式进行

3. 使用对齐的数据格式，尽量使用nvidia定义的格式如float3,int2等，这些格式本身已经对齐。

4. 当要处理的矩阵宽度不是16的整数倍时，将其补为16的整数倍，或者用malloctopitch而不是malloc。

5. 利用广播，例如s_odata[tid] = tid%16 < 8 ? s_idata[tid] : s_idata[15];会产生8路的块访问冲突而用：s_odata[tid]=s_idata[15];s_odata[tid]= tid%16 < 8 ? s_idata[tid] : s_data[tid]; 则不会产生块访问冲突