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PTX操作数类型 寄存器操作数在PTX中寄存器用于存储临时数据并在指令之间传递值。寄存器操作数通常表示为以%符号开头的标识符例如%r1、%r2等。不同的指令可能需要不同数量和类型的寄存器操作数。 内存操作数内存操作数用于指定从内存加载数据或将数据存储到内存的位置。在PTX中内存操作数可以表示为全局内存地址、共享内存地址、常量内存地址等。内存操作数的具体格式和寻址模式取决于指令和内存类型。 立即数操作数立即数操作数是指直接嵌入到指令中的常数值。这些值在编译时已知并且在指令执行期间不会改变。立即数操作数通常用于与寄存器或内存中的值进行算术运算、逻辑运算或比较操作。 谓词操作数在PTX中谓词predicates用于表示条件表达式的结果并在条件分支和循环控制结构中使用。谓词操作数通常表示为以p开头的标识符例如p0、p1等。谓词操作数用于指定指令是否应该基于某个条件执行。 特殊操作数除了上述常见类型外还有一些特殊类型的操作数如指令修饰符、选项或标志等。这些操作数用于控制指令的特定行为或提供额外的信息给硬件以优化执行。
PTX中常见和基础的opcode的例子
数据移动与转换 mov: 数据移动指令。cvt: 数据类型转换指令如从浮点数转换为整数。算术与逻辑运算 add, sub, mul, div, mad (乘加): 基本算术运算。and, or, xor, not: 逻辑运算。shl, shr: 位移运算。比较与选择 set: 设置条件码指令常与比较指令一起使用。slt, sgte (有符号比较), lt, gte (无符号比较): 比较指令。selp: 根据条件选择值的指令。控制流 bra: 无条件跳转指令。call, ret: 函数调用与返回指令。jmp, jmpi: 间接跳转指令基于寄存器的值跳转。条件分支可能通过谓词predicates和bra或jmp的组合来实现。内存操作 ld, st: 加载load与存储store指令用于全局、共享、纹理、常量等内存访问。atom: 原子操作指令用于在多个线程之间同步内存访问。red: 归约操作指令用于跨线程执行像求和、最大值这样的操作。并行与同步 bar: 屏障同步指令用于确保线程组内的所有线程都达到某一点。sync: 其他同步操作的指令可能用于确保内存操作的顺序一致性。特殊函数 三角函数如sin, cos指数和对数函数如exp, log以及其他特殊数学函数的opcode。 了解PTX指令集对学习编译器有多方面的帮助 理解并行计算模型PTX是NVIDIA GPU上的并行线程执行模型的基础。了解PTX可以帮助你更深入地理解并行计算是如何在现代GPU上实现的包括线程的组织、同步和内存访问模式等。 增强汇编级优化能力编译器的优化通常包括从高级语言到低级代码如汇编代码的转换过程中的各种优化技术。了解PTX指令集可以帮助你理解编译器如何将高级语言中的构造转换为底层指令并可能启发你在编译器优化方面实现更好的策略。 深入了解硬件架构PTX指令集与NVIDIA GPU的硬件架构紧密相关。了解PTX可以让你更好地理解底层硬件是如何工作的包括内存层次结构、计算单元的组织、指令流水线和调度策略等。 自定义底层操作和性能调优在某些高性能计算应用中程序员可能需要直接编写或使用PTX汇编代码来实现特定的优化。了解PTX可以让你有能力自定义底层操作以实现最佳的性能和效率。 增强调试和性能分析能力当高级语言编写的程序在GPU上运行时出现问题时了解底层PTX指令可以帮助你更有效地调试和分析性能瓶颈。你可以使用PTX反汇编输出来理解生成的代码或者使用性能分析工具来检查PTX指令级的性能指标。 扩展性和未来兼容性随着NVIDIA GPU架构的发展PTX指令集也会不断扩展和更新。了解现有的PTX指令集可以让你为未来的变化和扩展做好准备使你能够更好地利用新架构中的新功能和优化。
了解PTX指令集可以为你在编译器学习旅程中提供一个更深层次的视角让你能够更好地理解、优化和利用GPU计算的潜力。这对于高性能计算、图形渲染、深度学习等领域都是非常有价值的。 sass:
/*0100*/ FSETP.NEU.AND P0, PT, |R10|, INF , PT ; /* 0x7f8000000a00780b *//* 0x000fd80003f0d200 */
/*0110*/ !P0 BRA 0x4c0 ; /* 0x000003a000008947 *//* 0x000fea0003800000 */
/*0120*/ IMAD.SHL.U32 R4, R10, 0x100, RZ ; /* 0x000001000a047824 *//* 0x000fe200078e00ff */
/*0100*/是该行指令的地址零点是当前kernel的起始位置单位是Byte
/* 0x780000000a00780b..*/ 是机器指令
/* 0x000fd80003f0d2000..*/ control codes 说什么还有和线程相关的不懂
https://docs.nvidia.com/cuda/pdf/ptx_isa_8.4.pdf
