并行计算 哪些程序适合在GPU上进行并行运算？

哪些程序适合在GPU上进行并行运算？

我不专业。我不专业。我的理解是“很多轻量级计算”适合GPU，因为GPU本身遵循多核路线，但每个核的结构相对简单。例如，一些高端卡可以有上千甚至上千个计算单元，并支持大量的数据并行计算。比如“采矿”或者诗@家其原理是对大量数据应用相同的数学公式。操作过程本身并不复杂，但数据量非常大（例如，每组数据处理并不复杂，但有十亿组数据需要处理）。这时，GPU的多核优势可以体现出来：多个alu同时运行。另一方面，它更适合在CPU上计算“少量复杂操作”。

GPU并行计算和CPU多线程计算有什么区别？

从您的照片中可以看到。。

CPU是8个诸葛亮，GPU是4096个鞋匠。。

数字不同。。

CPU单核计算能力超强，但多核计算能力需要通过编程来协调。这是一门叫做并行计算编程的科学。

在CPU从单核到双核的过程中，一开始的改进非常有限，因为程序员实在不愿意再写代码了。

随着程序越来越大，人们发现如果没有并行化，编程速度太慢。。因此，我们更加关注并行编程。

回到主题，CPU和GPU并行编程的区别是什么。

CPU的并行操作似乎是由几个不同的独立人员协调的。有点像兄弟之间互相帮助。

GPU不同。GPU中的流处理器太多了，基本上有几千个，所以我们把它们分成一组32个流处理器，即32个SPSsm.流媒体这32个流处理器的操作是相同的。例如，如果为1，则32个流处理器中的每一个都将添加一个。CPU不需要给出不同的指令。

由于这32个SP位于同一个SM中，为了提高效率，它们将读取相同的内存。SM上有几种不同的结构，所以我不会重复。。毕竟，GPU内核太多了。。

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