从硬件看

• SP：最基本的处理单元，streaming processor，也称为CUDA core。最后具体的指令和任务都是在SP上处理的。GPU进行并行计算，也就是很多个SP同时做处理。
• SM：多个SP加上其他的一些资源组成一个streaming multiprocessor。也叫GPU大核，其他资源如：warp scheduler，register，shared memory等。SM可以看做GPU的心脏（对比CPU核心），register和shared memory是SM的稀缺资源。CUDA将这些资源分配给所有驻留在SM中的threads。因此，这些有限的资源就使每个SM中 active warps有非常严格的限制，也就限制了并行能力。

从软件看

　　thread，block，grid，warp是CUDA编程上的概念，以方便程序员软件设计，组织线程，同样的我们给出一个示意图来表示。

• 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执行程序时的调度单位，目前cuda的warp的大小为32，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）。

对应关系

GPU中每个sm都设计成支持数以百计的线程并行执行，并且每个GPU都包含了很多的SM，所以GPU支持成百上千的线程并行执行。当一个kernel启动后，thread会被分配到这些SM中执行。大量的thread可能会被分配到不同的SM，同一个block中的threads必然在同一个SM中并行（SIMT）执行。每个thread拥有它自己的程序计数器和状态寄存器，并且用该线程自己的数据执行指令，这就是所谓的Single Instruction Multiple Thread。

　　一个SP可以执行一个thread，但是实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行。Nvidia把32个threads组成一个warp，warp是调度和运行的基本单元。warp中所有threads并行的执行相同的指令。一个warp需要占用一个SM运行，多个warps需要轮流进入SM。由SM的硬件warp scheduler负责调度。目前每个warp包含32个threads（NVIDIA保留修改数量的权利）。所以，一个GPU上resident thread最多只有 SM*warp个。

SIMT和SIMD

　　CUDA是一种典型的SIMT架构（单指令多线程架构），SIMT和SIMD（Single Instruction, Multiple Data）类似，SIMT应该算是SIMD的升级版(SIMD < SIMT < SMT)，更灵活，但效率略低，SIMT是NVIDIA提出的GPU新概念。二者都通过将同样的指令广播给多个执行单元来实现并行。一个主要的不同就是，SIMD要求所有的vector element在一个统一的同步组里同步的执行，而SIMT允许线程们在一个warp中独立的执行。SIMT有三个SIMD没有的主要特征：

• 每个thread拥有自己的instruction address counter
• 每个thread拥有自己的状态寄存器
• 每个thread可以有自己独立的执行路径