在上一个 Kernel 有大量的空闲线程。在 BLOCKSIZE 为 256 的配置下，第一轮迭代只有 128 个线程是在工作的，第二轮迭代只有 64 个线程是在工作的，第三轮迭代只有 32 个线程是在工作的。
这些空闲线程会浪费大量的计算资源，因为 GPU 会为这些线程分配资源，但是这些线程并没有工作要做。所以我们就可以让这些闲置的线程也做一些工作，这样就可以提高 GPU 的利用率。
为了让空闲的线程也做一些工作，我们可以让一个线程干俩个线程的活。 原本我们在把数据加载到共享内存的时候，我们只加载一个数据，我们现在可以在加载的时候顺便做一次加法计算。 也就是说，现在我们的一个 BLOCK 干了俩个 BLOCK 的活，所以我们的 BLOCK 数量就可以减半了（原来一个 BLOCK 是负责 256 个元素现在是负责 512 个了）。
下图可以帮助我们更好的理解这个优化方案：
我们需要修改的代码如下：
// 修改前
__shared__ int sdata[BLOCKSIZE];
int tid = threadIdx.x; // 线程 id (block 内)
int bid = blockIdx.x; // block id (grid 内)
int bdim = blockDim.x; // block 大小
int i = bid * bdim + tid; // 全局 id
// 将数据拷贝到共享内存
if (i < len)
{
sdata[tid] = arr[i];
}
// 修改后
__shared__ int sdata[BLOCKSIZE];
int tid = threadIdx.x; // 线程 id (block 内)
int bid = blockIdx.x; // block id (grid 内)
int bdim = blockDim.x; // block 大小
// 注意这里是 bdim * 2 因为我们要让一个线程干俩个线程的活
int i = bid * bdim * 2 + tid; // 全局 id
// 将数据拷贝到共享内存
if (i < len)
{
sdata[tid] = arr[i] + arr[i + bdim];
}完整代码在 reduce_idle_threads_free.cu 中，编译代码如下：
nvcc reduce_idle_threads_free.cu -o reduce_idle_threads_free下面让我们对比一下优化后的 Kernel 和前几个 Kernel 的性能：
| 优化手段 | 运行时间(us) | 带宽 | 加速比 |
|---|---|---|---|
| Baseline | 3118.4 | 42.503GB/s | ~ |
| 交错寻址 | 1904.4 | 73.522GB/s | 1.64 |
| 解决 bank conflict | 1475.2 | 97.536GB/s | 2.29 |
| 去除 idle 线程 | 758.38 | 189.78GB/s | 4.11 |
通过本文的实践，我们学习到了如何通过减少空闲线程来提高 GPU 的利用率。 当程序中有大量的空闲线程时，我们可以让空闲的线程也做一些工作，也可以减少线程的数量。 下一篇文章中我们会通过展开warp来进一步提高Kernel的性能。