GPU多线程运算

 

当前，GPU的浮点矢量运算速度仍然远快于CPU，如图1，这主要是因为CPU是通用处理器，除了运算之外还要完成许多调度任务，而GPU任务单一，GPU采用SIMD方式，而且有数百个执行单元，特别适合基于数据分块的并行运算。

   

以前要利用GPU运算主要通过shader语言，如NV的cg，将数组加载到硬件纹理单元进行运算。如今，NV推出一种专用API CUDA，专门用于数值运算，这样便可以更容易的利用GPU的资源进行计算。

    从长远来看，基于CPU的并行运算仍是主流，现在CPU厂商在不停的提高并行运算效率，增加更多的执行核。所以对于广大算法研究者来说，以后并行计算将成为主流。