第一讲：课程导论与项目概览
各位同学好，我是你们这门课的主讲。在芯片行业摸爬滚打了十几年，从最初的硬件工程师做到现在的GPU架构设计，我越来越觉得——理解一个东西最好的方式，就是亲手把它造出来。
今天咱们聊的话题很直接：为什么需要GPU模拟器？模拟器能做什么？以及，这门课最终你能带走什么。
一、为什么需要GPU模拟器？
先说说我的亲身经历。几年前我在做一款移动GPU的架构验证，当时手里只有RTL代码，每次修改一个调度策略，跑一次仿真就要等上大半天。你想想看，改一行代码，等六个小时，这谁受得了？
后来我写了一个轻量级的GPU行为模拟器，把核心的warp调度、内存访问、ALU运算用C++模拟出来。同样的修改，跑一次只要几秒钟。嗯，这就是模拟器的价值——快速迭代，低成本试错。
具体来说，GPU模拟器能帮你做这几件事：
- 架构探索：在流片之前，验证你的调度策略、缓存大小、线程组织方式是否合理
- 性能分析：精确统计每条指令的执行周期、访存延迟、占用率等关键指标
- 功能验证：确保你的指令集实现正确，没有逻辑漏洞
- 教学研究：理解GPU内部到底是怎么工作的，而不是停留在黑盒层面
核心观点：模拟器是架构师最趁手的工具。没有它，你就像闭着眼睛开车。
二、模拟器能做什么？不能做什么？
这里我得泼点冷水。模拟器不是万能的，它有自己的边界。
模拟器擅长的事：
- 行为级建模：描述“发生了什么”，比如一条指令从取指到写回的全过程
- 时序估算：基于统计模型估算执行时间，精度通常在10%-20%以内
- 调试与可视化：你可以单步执行、查看寄存器、观察队列状态
模拟器不擅长的事：
- 精确的物理时序：比如信号在金属线上的传播延迟，这个得靠SPICE
- 功耗热分析：模拟器很难精确模拟晶体管的开关功耗
- RTL等价性验证：模拟器不能保证和最终硬件完全一致
避坑指南：我曾经见过一个团队，用模拟器验证了半年的架构，结果流片回来发现性能对不上。为什么？因为模拟器里假设了完美的缓存一致性，而实际硬件有协议漏洞。所以记住：模拟器是辅助工具，不是替代品。
三、课程目标与最终成果
这门课的目标很明确：从零开始，手写一个能运行简单CUDA程序的GPU模拟器。
最终你会得到这样一个东西：
| 模块 | 功能 | 代码量（估算） |
|---|---|---|
| 指令集解析器 | 读取二进制指令，解码成操作码和操作数 | ~300行 |
| 线程调度器 | 管理warp的创建、调度、上下文切换 | ~500行 |
| 内存系统 | 模拟全局内存、共享内存、缓存层次 | ~400行 |
| 执行单元 | ALU、加载存储、特殊函数单元 | ~600行 |
| 性能计数器 | 统计IPC、占用率、访存带宽 | ~200行 |
加起来大概2000行左右的C++代码。别怕，我会带着你一行一行写。
我的建议：不要追求一次写完。我习惯的做法是——先搭骨架，再填血肉。第一版能跑通一个向量加法就行，后面慢慢加功能。
四、课程路线图
整个课程分成四个阶段，每个阶段都有明确的交付物：
- 基础篇（第1-8章）：搭建模拟器框架，实现指令解析和基本执行流水线
- 进阶篇（第9-16章）：加入线程调度、内存系统、同步原语
- 优化篇（第17-24章）：性能分析、瓶颈定位、架构调优
- 实战篇（第25-30章）：运行真实负载，对比硬件数据，验证模拟器准确性
每个阶段结束，你都会有一个可以运行的模拟器版本。我建议你每章都动手写代码，光看是学不会的。
五、你需要准备什么？
说实话，门槛不高：
- 熟悉C++基础语法（指针、类、模板）
- 了解计算机体系结构基本概念（流水线、缓存、并行）
- 一台能编译C++的电脑（Linux/Mac/Windows都行）
如果你对GPU完全不了解，也没关系。我会从最基础的概念讲起，比如什么是warp、什么是SIMT、什么是线程块。你跟着走就行。
最后说一句：写模拟器这件事，说白了就是把你脑子里的架构模型变成可执行的代码。这个过程很痛苦，但也很过瘾。当你第一次看到自己写的模拟器跑出一个正确的计算结果时，那种成就感——嗯，值得你投入的时间。
好，第一讲就到这里。下一章我们开始搭建模拟器的骨架，从指令集设计入手。到时候见。