从0到1理解GPU核心控制流：tiny-gpu调度机制深度剖析

你是否曾好奇GPU如何同时处理成千上万的计算任务？为何游戏画面能流畅渲染？深度学习模型训练为何依赖GPU加速？本文将通过tiny-gpu项目的Core模块，带你揭开GPU核心控制流的神秘面纱，掌握并行计算的底层逻辑。读完本文，你将能够：

• 理解GPU核心的五大工作阶段
• 掌握多线程调度的实现原理
• 看懂Verilog硬件描述语言中的控制流设计
• 学会分析真实GPU项目的核心代码

项目背景与核心架构

tiny-gpu是一个基于Verilog的极简GPU设计，旨在帮助开发者从底层理解GPU工作原理。项目核心文件src/core.sv实现了完整的计算核心，包含指令获取、解码、执行等关键流程。

核心模块主要由五大组件构成：

• Fetcher（取指器）：从程序内存读取指令
• Decoder（解码器）：解析指令并生成控制信号
• Scheduler（调度器）：管理核心状态机与线程控制流
• ALU（算术逻辑单元）：执行算术运算
• LSU（加载存储单元）：处理内存访问操作

调度器：GPU核心的"大脑"

调度器src/scheduler.sv是控制流的核心，负责协调指令执行的六个阶段：

localparam IDLE = 3'b000,    // 空闲状态
           FETCH = 3'b001,   // 取指阶段
           DECODE = 3'b010,  // 解码阶段
           REQUEST = 3'b011, // 请求阶段
           WAIT = 3'b100,    // 等待阶段
           EXECUTE = 3'b101, // 执行阶段
           UPDATE = 3'b110,  // 更新阶段
           DONE = 3'b111;    // 完成状态

状态机流转逻辑

调度器通过状态机实现控制流切换，关键代码如下：

case (core_state)
  IDLE: begin
    if (start) core_state <= FETCH; // 启动后进入取指阶段
  end
  FETCH: begin
    if (fetcher_state == 3'b010) core_state <= DECODE; // 取指完成进入解码
  end
  // ...其他状态转换逻辑
  UPDATE: begin
    if (decoded_ret) begin
      done <= 1;
      core_state <= DONE; // 遇到RET指令结束执行
    end else begin
      current_pc <= next_pc[THREADS_PER_BLOCK-1];
      core_state <= FETCH; // 循环执行下一条指令
    end
  end
endcase

指令生命周期：从取指到执行

1. 取指阶段（FETCH）

取指器src/fetcher.sv从程序内存读取指令，状态机实现如下：

case (fetcher_state)
  IDLE: begin
    if (core_state == 3'b001) begin // 响应调度器的FETCH状态
      fetcher_state <= FETCHING;
      mem_read_valid <= 1;
      mem_read_address <= current_pc; // 根据当前PC读取指令
    end
  end
  FETCHING: begin
    if (mem_read_ready) begin // 等待内存响应
      fetcher_state <= FETCHED;
      instruction <= mem_read_data; // 存储读取到的指令
    end
  end
endcase

2. 解码阶段（DECODE）

解码器将16位指令分解为控制信号，如寄存器读写使能、ALU操作类型等。关键信号定义：

// 解码控制信号
reg decoded_reg_write_enable;      // 寄存器写使能
reg decoded_mem_read_enable;       // 内存读使能
reg decoded_mem_write_enable;      // 内存写使能
reg [1:0] decoded_alu_arithmetic_mux; // ALU运算选择

3. 内存访问与等待（REQUEST/WAIT）

当指令需要访问内存时，LSU（加载存储单元）会发起异步请求。调度器通过循环检查所有LSU状态判断是否可以进入下一阶段：

reg any_lsu_waiting = 1'b0;
for (int i = 0; i < THREADS_PER_BLOCK; i++) begin
  if (lsu_state[i] == 2'b01 || lsu_state[i] == 2'b10) begin
    any_lsu_waiting = 1'b1; // 检测到等待中的LSU
    break;
  end
end
if (!any_lsu_waiting) core_state <= EXECUTE; // 所有LSU就绪后进入执行阶段

4. 执行与更新（EXECUTE/UPDATE）

ALU根据解码后的控制信号执行算术运算，之后更新寄存器和程序计数器(PC)。对于多线程，tiny-gpu采用简化处理：

// TODO: Branch divergence. For now assume all next_pc converge
current_pc <= next_pc[THREADS_PER_BLOCK-1]; // 假设所有线程PC一致

多线程并行：硬件实现方案

tiny-gpu通过生成块（generate block）为每个线程实例化独立的硬件单元：

generate
  for (i = 0; i < THREADS_PER_BLOCK; i = i + 1) begin : threads
    // 每个线程独立的ALU
    alu alu_instance (/* 端口连接 */);
    // 每个线程独立的LSU
    lsu lsu_instance (/* 端口连接 */);
    // 每个线程独立的寄存器组
    registers register_instance (/* 端口连接 */);
    // 每个线程独立的程序计数器
    pc pc_instance (/* 端口连接 */);
  end
endgenerate

这种设计虽然简单，但直观展示了GPU硬件并行的本质——通过复制计算单元实现真正的并行执行。

总结与延伸

tiny-gpu的Core模块展示了GPU控制流的核心原理：通过状态机调度指令执行，采用硬件复制实现多线程并行，通过异步内存访问提高效率。实际GPU虽然复杂得多，但基本原理相通。

想要深入学习？建议：

1. 阅读完整源码：src/core.sv、src/scheduler.sv
2. 研究测试用例：test/test_matmul.py
3. 尝试修改THREADS_PER_BLOCK参数，观察性能变化

希望本文能帮助你理解GPU的核心工作原理。如果你觉得有收获，请点赞收藏，关注后续深入剖析GPU内存模型的文章。