本期播客节目介绍了SIMD和SIMT的概念及其在GPU编程中的应用。首先回顾了SIMD的本质,即通过使用单一指令实现多个元素的计算,需要增加硬件的ALU单元数量来提高计算吞吐量。然后介绍了SIMT的硬件结构,包括每个核心具有独立的寄存器文件、ALU和数据缓存。在整个计算过程中,重点是节点的计算,例如神经网络层的计算。讨论了编程模型和执行模型之间的区别,并提出了SIMD和SIMT的问题。接下来还讲到了AI框架的开发流程,以及GPU的执行模式和编程模式,进一步强调了并行编程中可以使用一段代码处理不同的数据,并深入探讨了CUDA编程模式和SPMD编程模式。
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