gpu.sv 
	memory-controller.sv      
	dcr.sv 
	dispatch.sv 
	core.sv 
		scheduler.sv
		fetcher.sv
		decoder.sv 

		core-thread.sv
			alu.sv 
			pc.sv 
			lsu.sv
			registers.sv 

Dispatcher 将 N 个线程根据可用资源和调度策略划分成 M 个 block。

然后，Dispatcher 会依次将这些 blocks 分发给 I 个 core，每个 core 首先处理一个 block。

当一个 core 完成它当前的 block 后，它会从 Dispatcher 获取下一个 block，直到所有 block 都被处理完。

这种方式确保了每个 core 的计算资源被有效利用，且线程间的调度是有序的。

thread 个数 是 kernel 要执行的次数
某个特定的 kernel 是 一个特定的函数 , 它根据 thread 的id 来 做事情

一个 core 设计为能同时执行N(N>=1)个 thread 的并行架构
        就看 core 有几套 (alu.sv pc.sv lsu.sv registers.sv) 了 , 注意,  有N套,不叫N thread(我们便于称呼,可以叫做 N thread-per-core) , 在gpu中, thead的个数 指的是 kernel 执行的次数
        N 代表 一个core 可以同时执行 N 个 thread

gpu.sv 
	memory-controller.sv      
	dcr.sv 
	dispatch.sv 
	core.sv 
		scheduler.sv
		fetcher.sv
		decoder.sv 

		core-thread.sv
			alu.sv 
			pc.sv 
			lsu.sv
			registers.sv 



cpu.sv 
	memory-controller.sv      
	core.sv 
		fetcher.sv
		decoder.sv 
		alu.sv 
		pc.sv 
		lsu.sv
		registers.sv 



这是我对 gpu 和 cpu 的理解, 看起来 gpu 相对于cpu 来说, 多了 dcr 和 dispatch 和 scheduler

是的，您的理解基本正确。相比于传统的 CPU 结构，GPU 在设计上确实增加了一些特有的模块来处理并行计算任务。具体分析如下：

DCR (Device Control Register)：这个模块通常用于管理 GPU 的执行状态，例如控制线程数等，它是 GPU 独特的设计，用于调度和控制多个并行执行单元的操作。CPU 通常不需要这种模块，因为它的设计更多是基于串行或少量并行任务。

Dispatcher：这是 GPU 中的重要模块，用于将线程块 (blocks) 分发到不同的计算核心 (compute cores) 上进行处理。GPU 需要通过 Dispatcher 来协调大量的线程并行执行。相比之下，CPU 的调度通常依赖于操作系统和处理器中的调度器。

Scheduler：GPU 中的每个核心都有自己的调度器，用于管理当前核心上执行的线程。调度器控制每个线程的执行顺序，确保资源的有效利用。CPU 也有调度器，但它主要是负责执行单线程或少量线程的调度。GPU 的调度器设计是为了高效地处理大量并行线程。

总结一下，GPU 的设计相比 CPU 多了 DCR、Dispatcher 和 Scheduler 等模块，这些模块的作用主要是优化大规模并行计算的执行和线程调度，而 CPU 主要处理更少量的线程和更复杂的指令调度。

一个core 内的 4套 core-thread 他们同一时刻执行的指令是一样的吗?

是的，在一个核心（core）内的多个 core-thread（例如 4 个 core-thread）通常会同时执行相同的指令集，这是因为 GPU 的并行计算是基于 SIMD（Single Instruction, Multiple Data）架构的。

具体原因分析：
SIMD（单指令多数据）：GPU 通过这种架构同时在多个线程上执行相同的指令，但每个线程处理不同的数据。例如，在一个 core 内的 4 个 core-thread 会同时执行相同的加法指令，但每个线程处理的可能是不同的输入数据（例如矩阵运算中的不同元素）。

指令同步执行：虽然每个 core-thread 有自己的寄存器、ALU、LSU 等资源，但它们是按照相同的指令顺序同步执行的。即使每个 core-thread 处理的是不同的数据，它们执行的是相同类型的指令。

独立的线程数据：虽然指令相同，但每个 core-thread 处理的数据是独立的。这是 GPU 并行化的核心思想——每个线程执行相同的操作，但在不同的数据集上进行计算，从而加速运算过程。

举例说明：
假设有 4 个 core-thread 每个线程执行矩阵加法操作，虽然每个线程处理不同的矩阵元素（例如线程 1 处理 A[0,0] 和 B[0,0]，线程 2 处理 A[0,1] 和 B[0,1]，以此类推），但它们执行的操作是相同的：C[i,j] = A[i,j] + B[i,j]。

所以，同一时刻，4 个 core-thread 执行的指令是一样的，只是它们处理的数据不同。

gpu的发展 是要发展 单core 中的  thread-per-core 的数量还是 发展 core 的数量? 


GPU的发展方向，是否应该发展单个核心中支持的 线程数（thread-per-core） 还是发展 核心数（core），取决于多个因素，包括硬件架构设计、并行计算的需求以及具体的应用场景。下面是对这两种方向的分析：

1. 发展单核心中的线程数（Thread-per-Core）
这种方向是增加每个核心能同时处理的线程数，这对于提升每个核心的并行能力非常重要。

优点：

资源利用率高：增加每个核心能同时处理的线程数意味着每个核心的计算资源（如 ALU、寄存器、LSU）能够更加充分地利用，特别是在某些计算任务中，数据吞吐量较大，或者计算密集型的工作负载时，增加线程数有助于提升并行度。

降低通信开销：当多个线程共享同一核心时，线程之间的通信和协调通常比跨多个核心之间的通信开销要小。

缺点：

可能导致资源竞争：当单个核心的线程数过多时，可能会发生内存访问、计算资源等方面的竞争，导致线程之间相互影响，降低性能。

功耗和热量问题：如果每个核心上运行的线程数过多，可能会导致单个核心的功耗增加，同时也可能带来热量问题，限制其进一步扩展。

2. 发展核心数量（Core Count）
增加 GPU 的核心数量是提升整体计算能力的直接方式。这意味着在同样的时间内，GPU 可以并行处理更多的计算任务。

优点：

极大地提升并行能力：更多的核心意味着可以同时处理更多的独立任务，这对于并行计算密集型的应用（如深度学习、图形渲染等）非常有效。

任务分配灵活：核心数量的增加使得分配给每个核心的工作量更加均匀，每个核心可以在独立的环境下工作，减少了线程间的依赖和同步问题。

可扩展性强：增加核心数是一种相对简单的扩展方式，可以通过硬件设计进一步扩展核心数量以满足更大的计算需求。

缺点：

增加硬件复杂性：更多的核心意味着更复杂的调度和资源管理，同时增加了芯片面积、功耗、散热等硬件上的挑战。

通信开销增加：更多核心之间需要频繁的通信和协调，尤其是在大型计算任务中，核心间的通信延迟和带宽问题可能影响整体性能。

3. 综合考虑：
实际上，单个核心的线程数和核心数量是相辅相成的，两者的发展应该根据目标应用的需求来平衡。

针对计算密集型任务（如科学计算、AI推理等），可能更侧重于增加核心数，因为通过更多的核心可以同时处理更多的独立任务。

针对内存密集型任务（如图像处理、深度学习训练等），则可能需要提升单个核心的线程数，以便在同一核心上能够高效利用资源进行大规模并行处理。

当前的 GPU 发展趋势：
目前，主流 GPU（如 NVIDIA 和 AMD）趋向于增加核心数量，而不是单纯地增加每个核心的线程数。这是因为大规模的并行计算往往要求在多个核心上分配多个线程，而不是将所有线程集中在少数几个核心上，以保证计算能力和资源的分配能够满足现代应用的需求（例如，深度学习、图形渲染等）。但在一些特殊应用中，也会针对特定任务优化单个核心的线程数。

总结：
多核心：适用于大规模并行计算，扩展 GPU 性能。

单核线程数：适用于资源密集型应用，提升单个核心的吞吐能力。

对于未来的 GPU 发展而言，可能是两者的平衡发展。

blockIdx: Index of the current thread block within the grid. 当前线程块在网格中的索引。

blockDim: Number of threads per thread block. 每个线程块中的线程数量。

threadIdx: Index of the current thread within its thread block. 当前线程在其所属线程块中的索引。

--- 访存步距的设计

针对每次 的 数据输入 和 输出
设计程序(程序要跑在 core 中每个 core-thread 中)
通过 blockIdx 和 blockDim(一般为 core 中 thread 的number) 和 threadIdx , 来计算 访存步距