Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Параллелизм CUDA внутри ядра

В CUDA, как он управляет последовательным кодом внутри ядра графического процессора?

Если у меня есть ядро ​​в цикле for, оно работает в последовательном режиме или существует логический параллелизм?

01.03.2014

Ответы:


1

Последовательный код по-прежнему будет вычисляться последовательно, с той лишь разницей, что все потоки будут вычислять этот код параллельно.

Предположим, следующее простое ядро ​​(записано здесь, не тестировалось):

__global__ void kernel(int *array, int N)
{
  if (threadIdx.x < N)
  {
    // complete for loop is computed parallel for different threads
    for (int i=0; i<1000; i++)
    {
      // every single thread perfomes this statement 1000 times
      array[threadIdx.x] += i;
    }
  }
}

Полный цикл for будет вычисляться параллельно для разных потоков в пределах одного и того же варпа. Но каждый отдельный поток вычисляет этот цикл for для себя.

01.03.2014
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..