GPU 上的 Reduction（归约）和 Scan（前缀和）优化：LLVM、GPU 指令集与架构差异

在 GPU 上进行 Reduction（归约） 和 Scan（前缀和） 运算，如果想要 最大化性能，不仅仅是写一个 Kernel 就完事了，还需要深入了解：

• LLVM 优化机制
• GPU 指令集（如 shuffle、DPP、LDS、ballot）
• Wave 调度机制
• 不同 GPU 架构的内存访问模式

不同品牌的 GPU，例如 NVIDIA（N 卡） 和 AMD（A 卡），对 相同算法的优化策略 可能完全不同。因此，即使代码逻辑相同，在不同架构上执行，性能差距可能会非常大。

本文将从 指令级别 深入解析 Reduction 和 Scan 在不同 GPU 上的优化方式，并通过 代码示例 说明如何让这些运算 运行得更高效。

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LLVM 对 Atomic Reduction / Scan 的优化

LLVM 在优化 atomic reduction（原子归约） 时，通常会进行以下两种关键优化：

1. Atomic Combining（原子操作合并）

   • 当多个线程对同一个 全局变量 执行 atomic 操作（如 atomicAdd）时，LLVM 合并 这些操作，减少 全局内存访问次数，从而提高吞吐量。

2. Atomic Synchronization Elimination（同步消除）

   • LLVM 可能会 分析 barrier() 或 atomic 操作，如果发现它们 不会影响计算正确性，就会移除不必要的同步开销，进一步提升性能。

这些优化对 常见的 atomicAdd() 归约运算 来说 至关重要。

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AMD（A 卡）优化：DPP、Shuffle、Ballot

DPP（Data Parallel Primitives） vs. LDS（Local Data Share）

在 AMD GCN（Graphics Core Next）架构 中，对于 非常量数据（Non-constant data），推荐使用 DPP（Data Parallel Primitives） 而 不是 LDS（Local Data Share）。

✅ DPP 优势：

• 完全在 VGPR（向量通用寄存器）上执行，不会占用 LDS，因此 没有 LDS 的同步开销。
• 在 ALU（算术逻辑单元）内部执行，并行度更高，避免 线程同步。
• 适用于特定数据模式（如 左移、右移、交错 shuffle），能直接用 DPP 指令 实现，而不需要使用 LDS。

⚠️ DPP 缺点：

• 仅支持固定模式的数据搬运，无法像 NVIDIA 的 shuffle 指令那样动态选择 lane。

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如何优化常量数据？Ballot + Bitcount

如果数据是 常量（Constant Data），AMD 的 最佳实践 是使用 Ballot + Bitcount 实现 Reduction 和 Scan：

uint ballot_mask = ballot(input > threshold);
int prefix_sum = bitcount(ballot_mask & lane_mask);

优势：

• 减少内存访问次数，特别适用于 布尔运算 或 掩码计算（Mask Computation）。

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NVIDIA（N 卡）优化：Shuffle、Shared Memory（SMEM）、CTA 调度

Shuffle vs. Shared Memory（SMEM）

在 NVIDIA Kepler 及之后的架构 中，warp shuffle（__shfl_*） 和 shared memory（SMEM） 在处理 32-bit 非常量数据 时，吞吐量相差不大。

✅ 最佳实践：

• Warp 层级（单 warp 内）Reduction / Scan：用 __shfl_*，因为它 直接在 VGPR 执行，避免了 shared memory（SMEM）同步开销。
• CTA 层级（跨 warp）Reduction：使用 Shared Memory（SMEM），因为 __shfl_* 无法跨 warp 操作。

示例：NVIDIA Warp 级别 Reduction

int lane = threadIdx.x & 31;
int val = input[threadIdx.x];
for (int offset = 16; offset > 0; offset /= 2) {
    val += __shfl_down_sync(0xFFFFFFFF, val, offset);
}
if (lane == 0) smem[warp_id] = val;

性能提升点：

• 避免 SMEM 同步（__syncthreads()），通常比 Shared Memory 版本更快。

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CTA/SM 调度对 One-Pass Scan 的影响

NVIDIA（N 卡）

• CTA（Cooperative Thread Array）调度方式为 Round Robin（RR），即 每个 CTA 轮流执行，不会有某个 CTA 被“卡住”的问题。
• Kepler 之后，NVIDIA 引入了基于缓存命中的 Credit-based 调度，优先执行 缓存命中率高的 CTA，以提高整体吞吐量。

AMD（A 卡）

• Workgroup 调度可能导致 Starvation（资源被占用，导致其他 wave 线程无法执行）。
• GCN 架构后，AMD 推出了 Independent Forward Progress of Workgroups，以解决 Workgroup 阻塞问题。

关键区别：

• AMD 需要 atomic 操作 来 防止死锁。
• NVIDIA 通过独立的 PC（程序计数器） 确保 wave 线程不会卡住。

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One-Pass Scan 可能遇到的死锁问题

One-Pass Scan 介绍

One-Pass Scan 指的是 所有的 Scan / Reduction 计算 全部在同一个 Compute Shader 中完成，不拆成多个 Pass。

示例（CUDA 共享内存前缀和）

__shared__ int smem[1024];
int tid = threadIdx.x;
smem[tid] = input[tid];
__syncthreads();
for (int stride = 1; stride < 1024; stride *= 2) {
    int tmp = smem[tid - stride];
    __syncthreads();
    smem[tid] += tmp;
    __syncthreads();
}
output[tid] = smem[tid];

死锁情况

✅ NVIDIA（不会死锁）：CTA 调度 采用 RR 方式，不会导致某个 Workgroup 长时间等待资源。
⚠️ AMD（可能死锁）：某些 Workgroup 可能长时间占用资源，导致 其他 Workgroup 无法执行。

解决方案（AMD GCN）：

• 使用 atomic 操作防止 Starvation。
• 利用 AMD 的 “Independent Forward Progress of Workgroups”。

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总结：NVIDIA vs. AMD 在 Reduction 和 Scan 上的优化策略

优化点	AMD（A 卡）	NVIDIA（N 卡）
非常量数据	优先使用 DPP	__shfl_* vs. SMEM，性能接近
常量数据	使用 Ballot + Bitcount	无需特殊优化
CTA 级别 Reduction	需 atomic 操作防止死锁	使用 Shared Memory
One-Pass Scan 死锁	可能死锁（需 Atomic 解决）	不会死锁（CTA 轮转调度）

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总结

相同的 Reduction 和 Scan 算法，在不同 GPU 架构 上可能需要 完全不同的优化策略。要写出 高效 GPU Kernel，需要 深入理解：

• 指令选择（shuffle vs. DPP vs. ballot）
• 内存同步（SMEM vs. LDS vs. atomic）
• 调度机制（CTA 轮转 vs. Workgroup Starvation）

选择最合适的 指令和同步策略，才能在 NVIDIA 和 AMD GPU 上实现最佳性能 。