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我在一本书中读到，在波前或扭曲中，所有线程共享一个公共(public)程序计数器。那么它的后果是什么呢？为什么这很重要？
最佳答案
NVIDIA GPU 一次执行 32 个线程(扭曲)，而 AMD GPU 一次执行 64 个线程(波前)。控制逻辑、获取和数据路径的共享减少了面积并增加了性能/面积和性能/瓦特。
为了利用设计编程语言，开发人员需要了解如何合并内存访问以及如何管理控制流分歧。如果 warp/wavefront 中的每个线程采用不同的执行路径，或者如果每个线程访问显着不同的内存，那么设计的好处就会丧失，性能将显着降低。
关于cuda - GPGPU:在经线中拥有普通 PC 的后果，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/25473593/
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这是我关于 Stack Overflow 的第一个问题，这是一个很长的问题。 tl;dr 版本是:我如何使用 thrust::device_vector如果我希望它存储不同类型的对象 DerivedC
我已使用 cudaMalloc 在设备上分配内存并将其传递给内核函数。是否可以在内核完成执行之前从主机访问该内存？ 最佳答案 我能想到的在内核仍在执行时启动 memcpy 的唯一方法是在与内核不同的流
是否可以在同一节点上没有支持 CUDA 的设备的情况下编译 CUDA 程序，仅使用 NVIDIA CUDA Toolkit...？ 最佳答案 你的问题的答案是肯定的。 nvcc编译器驱动程序与设备的物
我不知道 cuda 不支持引用参数。我的程序中有这两个函数: __global__ void ExtractDisparityKernel ( ExtractDisparity& es)
我正在使用 CUDA 5.0。我注意到编译器将允许我在内核中使用主机声明的 int 常量。但是，它拒绝编译任何使用主机声明的 float 常量的内核。有谁知道这种看似差异的原因？ 例如，下面的代码可以
自从 CUDA 9 发布以来，显然可以将不同的线程和 block 分组到同一组中，以便您可以一起管理它们。这对我来说非常有用，因为我需要启动一个包含多个 block 的内核并等待所有 block 都同
我需要在 CUDA 中执行三线性插值。这是问题定义: 给定三个点向量:x[nx]、y[ny]、z[nz] 和一个函数值矩阵func[nx][ny][nz]，我想在 x、y 范围之间的一些随机点处找到函
我认为由于 CUDA 可以执行 64 位 128 位加载/存储，因此它可能具有一些用于加/减/等的内在函数。像 float3 这样的向量类型，在像 SSE 这样更少的指令中。 CUDA 有这样的功能吗
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我对线程的形成和执行方式有很多疑惑。 首先，文档将 GPU 线程描述为轻量级线程。假设我希望将两个 100*100 矩阵相乘。如果每个元素都由不同的线程计算，则这将需要 100*100 个线程。但是，
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固定内存应该可以提高从主机到设备的传输速率(api 引用)。但是我发现我不需要为内核调用 cuMemcpyHtoD 来访问这些值，也不需要为主机调用 cuMemcpyDtoA 来读取值。我不认为这会奏
我希望对 CUDA C 中负载平衡的最佳实践有一些一般性的建议和说明，特别是: 如果经纱中的 1 个线程比其他 31 个线程花费的时间长，它会阻止其他 31 个线程完成吗？ 如果是这样，多余的处理能力
CUDA 中是否有像 opencl 一样的内置交叉和点积，所以 cuda 内核可以使用它？ 到目前为止，我在规范中找不到任何内容。 最佳答案 您可以在 SDK 的 cutil_math.h 中找到这些
有一些与我要问的问题类似的问题，但我觉得它们都没有触及我真正要寻找的核心。我现在拥有的是一种 CUDA 方法，它需要将两个数组定义到共享内存中。现在，数组的大小由在执行开始后读入程序的变量给出。因此，
经线是 32 根线。 32 个线程是否在多处理器中并行执行？ 如果 32 个线程没有并行执行，则扭曲中没有竞争条件。 在经历了一些例子后，我有了这个疑问。 最佳答案 在 CUDA 编程模型中，warp
我是一名优秀的程序员,十分优秀！