c# - GPU上数组元素的并行计算

Question

我正在使用 C# 创建数据库。问题是我有近 400 万个数据点，完成数据库需要很多时间(可能几个月)。代码看起来像这样。

int[,,,] Result1=new int[10,10,10,10];
int[,,,] Result2=new int[10,10,10,10];
int[,,,] Result3=new int[10,10,10,10];
int[,,,] Result4=new int[10,10,10,10];

for (int i=0;i<10;i++)
{
  for (int j=0;j<10;j++)
  {
    for (int k=0;k<10;k++)
    {
      for (int l=0;l<10;l++)
      {
        Result1[i,j,k,l]=myFunction1(i,j,k,l);
        Result2[i,j,k,l]=myFunction2(i,j,k,l);
        Result3[i,j,k,l]=myFunction3(i,j,k,l);
        Result4[i,j,k,l]=myFunction4(i,j,k,l);
      }
    }
  }
}

Result数组的所有元素都是完全独立的。我的 PC 有 8 个内核，我为每个 myFunction 方法创建了一个线程，但整个过程仍然需要很多时间，因为有很多情况。我想知道是否有任何方法可以在 GPU 而不是 CPU 上运行它。我以前没有做过，我不知道它会如何运作。如果有人可以帮助我，我将不胜感激。

Answer 1

是的，这些场景的直觉是使用多线程/甚至 GPU 来加速。但重要的是弄清楚场景是否适合并行计算。

正如您所建议的那样，这些数据集彼此独立，但是当您在 8 核上运行多线程版本时，没有明显的改进:这表明潜在的问题:您关于数据集独立性的陈述是错误的，或者您的实现多线程代码未优化。我建议您先调整代码以查看改进，然后寻求将其移植到 GPU 平台的方法。

或者您可以查看适用于并行线程/GPU 内核的OPENCL。但重要的是弄清楚你的问题是否真的适合并行计算