從案例學習cuda編程——線程模型和顯存模型

1. cuda介紹

????????CUDA（Compute Unified Device Architecture，統一計算設備架構）是NVIDIA推出的一種并行計算平臺和編程模型。它允許開發者利用NVIDIA GPU的強大計算能力來加速計算密集型任務。CUDA通過提供一套專門的API和編程接口，使得開發者能夠編寫在GPU上運行的程序，從而實現大規模并行計算。

首先來看我們的 CUDA 程序代碼：

#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <cuda_runtime.h>
using namespace std;__global__ void hello_world(void) {printf("thread idx: %d\n", threadIdx.x);if (threadIdx.x == 0) {printf("GPU: hello_world\n");}
}int main(void) {printf("CPU: Hello world!\n");hello_world<<<1, 32>>>();cudaDeviceSynchronize();cudaError_t err = cudaGetLastError();if (err != cudaSuccess) {cerr << "CUDA error: " << cudaGetErrorString(err) << endl;} else { cout << "GPU: Hello world finished!" << endl; }cout << "CPU: Hello world finished!" << endl;return 0;
}

這個程序雖然簡單，卻包含了 CUDA 編程的多個核心要素，讓我們逐一解析。?

1. CUDA 程序的特殊頭文件與命名空間?

????????CUDA（Compute Unified Device Architecture，統一計算設備架構）是NVIDIA推出的一種GPU編程組件，它是一種原生支持GPU編程的軟硬件架構。CUDA突破了過去必須通過圖形API來使用GPU計算能力的限制，使得開發者可以直接在GPU上編寫和執行通用計算程序。以下是CUDA技術棧的分層結構及其主要組成部分：

硬件驅動層（CUDA Driver）

功能：負責與GPU硬件通信，提供底層支持。
作用：作為硬件與軟件之間的橋梁，確保CUDA程序能夠正確地與GPU硬件交互。

應用編程接口（API）與運行時（Runtime）

功能：為開發者提供簡潔易用的編程接口和執行環境。
作用：簡化開發流程，使得開發者可以更高效地編寫和運行CUDA程序。

????????CUDA工具鏈中的核心組件之一，專門用于編譯含有CUDA C/C++擴展語法的源代碼文件（通常以.cu為擴展名）。編譯時需要使用nvcc hello_world.cu -o hello_world進行編譯

#include <cuda_runtime.h>：這是 CUDA 運行時 API 的頭文件，包含了 CUDA 編程所需的各種函數聲明和數據類型定義，是 CUDA 程序必不可少的頭文件。?

標準 C++ 頭文件：stdio.h和iostream用于 CPU 端的輸入輸出操作，CUDA 程序可以無縫結合 C++ 標準庫使用。?

2. 核函數（Kernel Function）?

核函數是 CUDA 編程中最核心的概念，是在 GPU 上執行的函數，代碼中：?

__global__ void hello_world(void)?

__global__：這是 CUDA 特有的函數修飾符，表明該函數是核函數。核函數有以下特點：?

在 CPU 上調用，在 GPU 上執行?

返回類型必須為 void?

可以通過特殊的執行配置符指定啟動的線程數量?

3. 核函數的調用方式?

核函數的調用方式與普通函數不同，需要使用特殊的執行配置符：?

hello_world<<<1, 32>>>();?

<<<...>>>：這是 CUDA 特有的執行配置符，用于指定在 GPU 上啟動的線程數量和組織方式?

第一個參數1：表示啟動 1 個線程塊（block）?

第二個參數32：表示每個線程塊包含 32 個線程（thread）?

因此，這個配置總共在 GPU 上啟動了 1×32=32 個線程并行執行?

4. 線程的標識與索引?

在核函數中，我們可以通過threadIdx變量獲取當前線程在其所屬線程塊中的索引：?

printf("thread idx: %d\n", threadIdx.x);?

threadIdx：是一個uint3類型的結構體，包含三個成員：x、y、z，分別表示線程在三維線程塊中的三個維度上的索引?

為什么設計成三維？這是因為許多實際問題（如 3D 圖形渲染、三維物理模擬等）具有天然的三維特性，三維索引可以更自然地映射這些問題?

在這個例子中，我們只使用了一維索引threadIdx.x，表示線程在 x 維度上的索引（范圍 0-31）?

5. CPU 與 GPU 的同步機制?

由于 CPU 和 GPU 是獨立的處理器，它們的執行是異步的。為了確保 CPU 等待 GPU 完成計算后再繼續執行，需要使用同步函數：?

cudaDeviceSynchronize();?

這個函數會阻塞 CPU 的執行，直到 GPU 完成所有之前提交的計算任務?

同步操作對于確保數據一致性和正確的執行順序非常重要?

6. CUDA 錯誤處理機制?

CUDA 操作可能會出現各種錯誤，良好的錯誤處理是編寫健壯 CUDA 程序的關鍵：?

cudaError_t err = cudaGetLastError();?if (err != cudaSuccess) {?cerr << "CUDA error: " << cudaGetErrorString(err) << endl;?}?

cudaGetLastError()：獲取最近一次 CUDA 操作產生的錯誤代碼?

cudaError_t：CUDA 錯誤類型，cudaSuccess表示操作成功?

cudaGetErrorString()：將錯誤代碼轉換為人類可讀的錯誤信息?

程序執行流程與結果分析?

當我們編譯并運行這個程序時，會得到類似以下的輸出：?

CPU: Hello world!
thread idx: 0
thread idx: 1
thread idx: 2
thread idx: 3
thread idx: 4
thread idx: 5
thread idx: 6
thread idx: 7
thread idx: 8
thread idx: 9
thread idx: 10
thread idx: 11
thread idx: 12
thread idx: 13
thread idx: 14
thread idx: 15
thread idx: 16
thread idx: 17
thread idx: 18
thread idx: 19
thread idx: 20
thread idx: 21
thread idx: 22
thread idx: 23
thread idx: 24
thread idx: 25
thread idx: 26
thread idx: 27
thread idx: 28
thread idx: 29
thread idx: 30
thread idx: 31
GPU: hello_world
GPU: Hello world finished!
CPU: Hello world finished!

首先 CPU 輸出 "CPU: Hello world!"?

然后啟動 32 個 GPU 線程并行執行核函數?

每個線程輸出自己的索引值，其中索引為 0 的線程還會額外輸出 "GPU: hello_world"?

所有 GPU 線程執行完成后，CPU 輸出執行完成的信息?

需要注意的是，GPU 線程的執行順序是不確定的，因此線程索引的輸出順序可能每次運行都不同，這體現了并行計算的特性。?

2.?CUDA線程分層結構與執行模型

?????????在CUDA的執行模型中，線程是CUDA中最小的執行單元。多個線程可以組織成一個線程塊（Thread Block），而多個線程塊又組成一個網格（Grid）。

????????線程塊中的線程數量是有限制的，因為同一個線程塊內的所有線程必須運行在同一個流多處理器（Streaming Multiprocessor, SM）上，并共享該SM的有限資源（如寄存器、共享內存等）。

????????線程塊中的線程會以32個線程為一組進行調度（調度的時候受限于一個SM中的可用資源），這組線程被稱為線程束（Warp）。

????????線程束（Warp）是SM中最基本的執行單元。當一個線程塊被啟動后，其中的所有線程會被劃分成多個線程束，每個線程束包含32個線程。同一warp中的線程會同時執行相同的指令，但各自處理不同的數據，從而實現數據并行計算。

????????從執行模型中軟硬件的對應關系來看，我們可以清晰地看到前面介紹的三級線程分層結構：線程（Thread）→線程塊（Block）→網格（Grid）。

?示例：

#include <cstdio>
#define BLOCK_SIZE 256__global__ void vecAdd(int *A, int *B, int *C, int n) {int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;if (i < n) {C[i] = A[i] + B[i];}
}int main() {int N = 10000;size_t size = N * sizeof(int);// 主機內存分配與初始化int *A = (int*)malloc(size);int *B = (int*)malloc(size);int *C = (int*)malloc(size);for (int i = 0; i < N; i++) {A[i] = i;B[i] = i * i;  // 修正冪運算錯誤}// 設備內存分配int *d_A, *d_B, *d_C;cudaMalloc((void**)&d_A, size);cudaMalloc((void**)&d_B, size);cudaMalloc((void**)&d_C, size);// 主機到設備的數據拷貝cudaMemcpy(d_A, A, size, cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_B, B, size, cudaMemcpyHostToDevice);// 計算線程塊數量并啟動核函數int Num_Blocks = (N + BLOCK_SIZE - 1) / BLOCK_SIZE;vecAdd<<<Num_Blocks, BLOCK_SIZE>>>(d_A, d_B, d_C, N);cudaDeviceSynchronize();  // 等待GPU完成計算// 設備到主機的數據拷貝（修正方向錯誤）cudaMemcpy(C, d_C, size, cudaMemcpyDeviceToHost);// 結果驗證for (int i = 0; i < N; i++) {if (C[i] != A[i] + B[i]) {printf("Error index: %d, Expected: %d, Got: %d.\n", i, A[i]+B[i], C[i]);}}printf("Vector addition completed successfully.\n");// 資源釋放free(A);free(B);free(C);cudaFree(d_A);cudaFree(d_B);cudaFree(d_C);return 0;
}

程序功能與整體架構?

這段代碼實現了兩個向量的逐元素加法（C [i] = A [i] + B [i]），其中：?

向量長度 N=10000?

使用 CPU 初始化輸入數據（A [i]=i，B [i]=i2）?

通過 GPU 并行計算實現向量加法?

最后在 CPU 端驗證計算結果?

程序采用了 CUDA 編程的標準流程：主機初始化→數據傳輸→GPU 計算→結果回傳→驗證釋放，這一流程是所有 CUDA 應用的基礎框架。?

核心技術點詳解?

1. CUDA 內存模型與數據傳輸?

CUDA 采用異構內存模型，CPU（主機）和 GPU（設備）擁有各自獨立的內存空間，程序中清晰體現了這一特性：

// 主機內存分配（CPU可訪問）
int *A = (int*)malloc(size);
int *B = (int*)malloc(size);
int *C = (int*)malloc(size);// 設備內存分配（僅GPU可訪問）
int *d_A, *d_B, *d_C;
cudaMalloc((void**)&d_A, size);
cudaMalloc((void**)&d_B, size);
cudaMalloc((void**)&d_C, size);

malloc：分配主機內存（Host Memory）?

cudaMalloc：分配設備內存（Device Memory），注意其特殊的指針地址傳遞方式(void**)&d_A

數據傳輸通過cudaMemcpy實現，需要明確指定傳輸方向：?

// 主機到設備（Host → Device）
cudaMemcpy(d_A, A, size, cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(d_B, B, size, cudaMemcpyHostToDevice);// 設備到主機（Device → Host）
cudaMemcpy(C, d_C, size, cudaMemcpyDeviceToHost);

cudaMemcpy的參數遵循目標地址→源地址的順序，這是容易出錯的關鍵點，必須與傳輸方向參數匹配。?

2. 線程組織與索引計算?

CUDA 通過網格（Grid）- 線程塊（Block）- 線程（Thread）的三級結構組織并行線程，這段代碼展示了一維線程組織的典型方式：

// 定義每個線程塊的線程數量#define BLOCK_SIZE 256// 計算所需線程塊數量int Num_Blocks = (N + BLOCK_SIZE - 1) / BLOCK_SIZE;// 啟動核函數時指定線程組織方式vecAdd<<<Num_Blocks, BLOCK_SIZE>>>(d_A, d_B, d_C, N);

核函數內部通過以下公式計算全局線程索引：?

int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

blockIdx.x：線程塊在網格中的索引（0 到 Num_Blocks-1）?

blockDim.x：每個線程塊的線程數（即 BLOCK_SIZE）?

threadIdx.x：線程在所屬線程塊中的索引（0 到 BLOCK_SIZE-1）?

這種索引計算方式是 CUDA 一維問題的標準模式，通過組合塊索引和線程索引，為每個線程分配唯一的全局索引。

3.顯存分層結構和管理（存儲模型）

在 CUDA 編程中，寄存器、共享顯存和全局顯存是我們最常關注的三種顯存層級。它們構成了 GPU 內存層次結構的核心，在存儲容量與訪問速度方面呈現出典型的層級特性：

從容量來看：寄存器的容量最小，共享顯存次之，全局顯存擁有最大的存儲空間。
從訪問速度來看：寄存器訪問速度最快，共享顯存次之，全局顯存相對較慢。

此外，這三種內存的可見范圍（作用域）也逐級擴大：

寄存器是線程私有的內存空間，只能被當前線程訪問，通常用于存儲核函數中的臨時變量；
共享顯存由同一個線程塊內的所有線程共享，是實現線程間協作的關鍵機制；
全局顯存的作用范圍覆蓋整個設備，平時我們所說的顯卡顯存容量（如多少GB），指的就是全局顯存，它可以被所有線程訪問。

4.利用共享顯存優化Cuda核函數

每個流式多處理器（SM）都包含一小塊低延遲的內存池，稱為共享顯存（Shared Memory）。這塊內存被當前在該 SM 上執行的線程塊（block）中的所有線程所共享，是實現線程間高效通信與協作的關鍵資源。
與全局顯存（Global Memory）相比，共享顯存具有顯著的優勢（片上和片外的區別）：其訪問延遲大約低 20～30 倍，帶寬則高出約 10 倍。因此，在并行計算中合理利用共享顯存，可以大幅提高程序的性能和效率。

示例：

歸約（Reduction）是并行計算中最基礎也最核心的操作之一，它通過將大規模數據逐步聚合為單一結果（如求和、求最值），廣泛應用于科學計算、數據分析等領域。本文將通過一段對比全局內存與共享內存歸約的 CUDA 代碼，深入解析 GPU 并行歸約的實現原理、核心技術點及性能優化邏輯。

歸約的本質是 “多對一” 的聚合操作。例如對數組[a0, a1, a2, ..., an-1]求和，串行邏輯是sum = a0 + a1 + ... + an-1，但在 GPU 上，我們可以讓多個線程同時工作：每個線程處理部分元素，通過多輪合并最終得到總和。

這段代碼實現了兩種歸約方案：

基于全局內存的歸約（reduceGmem）：直接操作 GPU 全局內存進行數據合并；
基于共享內存的歸約（reduceSmem）：先將數據加載到 GPU 共享內存（更快的片上內存），再進行合并。

通過對比兩者的性能，我們能直觀理解 GPU 內存層次對程序效率的影響。

#include <iostream>
#include <cstdlib>  // 用于動態內存分配
#define BLOCK_SIZE 1024  // 線程塊大小，需與歸約邏輯匹配// 方法1：基于全局內存的歸約
__global__ void reduceGmem(int *g_idata, int *g_odata, int n) {// 線程塊內索引（關鍵修正：使用塊內索引而非全局索引）unsigned int tid = threadIdx.x;// 定位當前線程塊處理的數據段起始地址int *idata = g_idata + blockIdx.x * blockDim.x;// 邊界檢查：若當前線程處理的全局索引超出數據范圍，直接返回if (blockIdx.x * blockDim.x + tid >= n)return;// 歸約階段1：1024→512（僅當塊大小≥1024時執行）if (blockDim.x >= 1024 && tid < 512) {idata[tid] += idata[tid + 512];}__syncthreads();  // 塊內同步，確保數據更新完成// 歸約階段2：512→256if (blockDim.x >= 512 && tid < 256) {idata[tid] += idata[tid + 256];}__syncthreads();// 歸約階段3：256→128if (blockDim.x >= 256 && tid < 128) {idata[tid] += idata[tid + 128];}__syncthreads();// 歸約階段4：128→64if (blockDim.x >= 128 && tid < 64) {idata[tid] += idata[tid + 64];}__syncthreads();// 最終階段：64→1（利用warp內隱式同步）if (tid < 32) {volatile int *vmem = idata;  // 修正：添加int類型vmem[tid] += vmem[tid + 32];vmem[tid] += vmem[tid + 16];vmem[tid] += vmem[tid + 8];vmem[tid] += vmem[tid + 4];vmem[tid] += vmem[tid + 2];vmem[tid] += vmem[tid + 1];}// 每個線程塊的0號線程保存歸約結果if (tid == 0) {g_odata[blockIdx.x] = idata[0];}
}// 方法2：基于共享內存的歸約（補充完整邏輯）
__global__ void reduceSmem(int *g_idata, int *g_odata, int n) {__shared__ int smem[BLOCK_SIZE];  // 共享內存大小與線程塊大小一致（關鍵修正）unsigned int tid = threadIdx.x;unsigned int global_tid = blockIdx.x * blockDim.x + tid;// 1. 加載數據到共享內存（帶邊界檢查）smem[tid] = (global_tid < n) ? g_idata[global_tid] : 0;__syncthreads();// 2. 共享內存內歸約（與全局內存歸約邏輯類似，但訪問更快）if (blockDim.x >= 1024 && tid < 512) {smem[tid] += smem[tid + 512];}__syncthreads();if (blockDim.x >= 512 && tid < 256) {smem[tid] += smem[tid + 256];}__syncthreads();if (blockDim.x >= 256 && tid < 128) {smem[tid] += smem[tid + 128];}__syncthreads();if (blockDim.x >= 128 && tid < 64) {smem[tid] += smem[tid + 64];}__syncthreads();// 最終階段歸約if (tid < 32) {volatile int *vmem = smem;vmem[tid] += vmem[tid + 32];vmem[tid] += vmem[tid + 16];vmem[tid] += vmem[tid + 8];vmem[tid] += vmem[tid + 4];vmem[tid] += vmem[tid + 2];vmem[tid] += vmem[tid + 1];}// 3. 保存每個線程塊的歸約結果if (tid == 0) {g_odata[blockIdx.x] = smem[0];}
}int main() {const int N = 102400;  // 數據規模int *h_data = new int[N];  // 主機內存（動態分配，避免棧溢出）// 初始化主機數據（0到N-1的累加和，用于后續驗證）for (int i = 0; i < N; i++) {h_data[i] = i;}// 設備內存分配int *d_idata, *d_odata1, *d_odata2;cudaMalloc((void**)&d_idata, sizeof(int) * N);cudaMalloc((void**)&d_odata1, sizeof(int) * ((N + BLOCK_SIZE - 1) / BLOCK_SIZE));  // 存儲方法1的部分和cudaMalloc((void**)&d_odata2, sizeof(int) * ((N + BLOCK_SIZE - 1) / BLOCK_SIZE));  // 存儲方法2的部分和// 主機→設備數據拷貝cudaMemcpy(d_idata, h_data, sizeof(int) * N, cudaMemcpyHostToDevice);// 計算線程塊數量int num_blocks = (N + BLOCK_SIZE - 1) / BLOCK_SIZE;// 計時變量與事件cudaEvent_t start1, stop1, start2, stop2;cudaEventCreate(&start1);cudaEventCreate(&stop1);cudaEventCreate(&start2);cudaEventCreate(&stop2);// 測試基于全局內存的歸約cudaEventRecord(start1);reduceGmem<<<num_blocks, BLOCK_SIZE>>>(d_idata, d_odata1, N);  // 修正：使用<<<>>>cudaEventRecord(stop1);cudaEventSynchronize(stop1);  // 等待計算完成// 測試基于共享內存的歸約cudaEventRecord(start2);reduceSmem<<<num_blocks, BLOCK_SIZE>>>(d_idata, d_odata2, N);  // 修正：核函數參數與名稱匹配cudaEventRecord(stop2);cudaEventSynchronize(stop2);// 計算耗時float time1, time2;cudaEventElapsedTime(&time1, start1, stop1);cudaEventElapsedTime(&time2, start2, stop2);std::cout << "reduceGmem time: " << time1 << " ms" << std::endl;std::cout << "reduceSmem time: " << time2 << " ms" << std::endl;// 資源釋放（關鍵修正：避免內存泄漏）delete[] h_data;cudaFree(d_idata);cudaFree(d_odata1);cudaFree(d_odata2);cudaEventDestroy(start1);cudaEventDestroy(stop1);cudaEventDestroy(start2);cudaEventDestroy(stop2);return 0;
}

1. 基于全局內存的歸約（`reduceGmem`）

__global__ void reduceGmem(int *g_idata, int *g_odata, int n) {unsigned int tid = threadIdx.x;  // 塊內線程索引int *idata = g_idata + blockIdx.x * blockDim.x;  // 當前塊處理的數據段// 邊界檢查：避免訪問超出數組范圍的內存if (blockIdx.x * blockDim.x + tid >= n) return;// 多階段歸約：1024→512→256→...→1if (blockDim.x >= 1024 && tid < 512) idata[tid] += idata[tid + 512];__syncthreads();if (blockDim.x >= 512 && tid < 256) idata[tid] += idata[tid + 256];__syncthreads();if (blockDim.x >= 256 && tid < 128) idata[tid] += idata[tid + 128];__syncthreads();if (blockDim.x >= 128 && tid < 64) idata[tid] += idata[tid + 64];__syncthreads();// 最終階段：利用warp內隱式同步if (tid < 32) {volatile int *vmem = idata;  // 確保內存訪問不被編譯器優化vmem[tid] += vmem[tid + 32];vmem[tid] += vmem[tid + 16];vmem[tid] += vmem[tid + 8];vmem[tid] += vmem[tid + 4];vmem[tid] += vmem[tid + 2];vmem[tid] += vmem[tid + 1];}// 保存當前塊的歸約結果if (tid == 0) g_odata[blockIdx.x] = idata[0];
}

關鍵設計思路：

數據劃分：輸入數組按線程塊大小（BLOCK_SIZE=1024）分成多個段，每個線程塊處理一段數據，最終輸出 “部分和”（每個塊的結果）。
分階段合并：通過 4 輪 “二分歸約” 將 1024 個元素逐步縮減為 64 個，每輪只讓前半線程參與（如tid < 512處理tid與tid+512的合并），確保無重復計算。
線程同步：每輪合并后用__syncthreads()阻塞塊內所有線程，確保所有線程完成當前輪次后再進入下一輪（避免讀取未更新的數據）。
Warp 優化：最后 64→1 的合并僅用前 32 個線程（一個線程束，GPU 的基本執行單元），利用 warp 內線程的隱式同步（無需__syncthreads()），同時用volatile防止編譯器優化導致的內存訪問錯誤。

注：

__syncthreads()：線程塊內的同步屏障，所有線程必須到達此函數后才能繼續執行，用于避免 “先寫后讀” 的數據沖突（如線程 A 未寫完數據，線程 B 就讀取）。
volatile關鍵字：在 warp 內操作時，強制編譯器從內存而非寄存器讀取數據，確保線程能獲取到其他線程更新的最新值（warp 內線程無顯式同步，依賴硬件執行一致性）。

2. 基于共享內存的歸約（`reduceSmem`）

__global__ void reduceSmem(int *g_idata, int *g_odata, int n) {__shared__ int smem[BLOCK_SIZE];  // 共享內存：塊內線程共享的片上內存unsigned int tid = threadIdx.x;unsigned int global_tid = blockIdx.x * blockDim.x + tid;// 步驟1：加載數據到共享內存（帶邊界檢查）smem[tid] = (global_tid < n) ? g_idata[global_tid] : 0;__syncthreads();// 步驟2：共享內存內歸約（邏輯與全局內存一致，但訪問更快）if (blockDim.x >= 1024 && tid < 512) smem[tid] += smem[tid + 512];__syncthreads();if (blockDim.x >= 512 && tid < 256) smem[tid] += smem[tid + 256];__syncthreads();// ... 后續階段與reduceGmem相同 ...// 步驟3：保存結果if (tid == 0) g_odata[blockIdx.x] = smem[0];
}

與全局內存歸約的核心差異：

引入共享內存：先將全局內存數據拷貝到smem（共享內存），后續所有合并操作都在smem中進行。
性能優勢：共享內存是 GPU 芯片上的高速緩存（訪問延遲約為全局內存的 1/100），且支持線程塊內的低延遲數據共享，大幅減少全局內存訪問次數（全局內存是 GPU 性能瓶頸之一）。

運行程序后，通常會觀察到reduceSmem的耗時顯著低于reduceGmem，例如：

reduceGmem time: 30.91 ms
reduceSmem time: 0.018432 ms

性能差異的核心原因：

全局內存的 “高延遲 + 低帶寬利用率”：reduceGmem每輪合并都需要訪問全局內存，而全局內存的帶寬利用率受訪問模式限制（即使合并訪問，效率仍低于共享內存）。
共享內存的 “低延遲 + 高復用”：reduceSmem僅在加載階段訪問 1 次全局內存，后續合并全在共享內存中進行，且共享內存支持線程塊內的高效數據復用。

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