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图形学
GPGPU 编程入门
Introduction to GPGPU Programming
GEA 把 GPGPU 讲成「SIMD 向量化推到极致」:GPU 结合 SIMD(向量化 ALU)与 MIMD(一种抢占式多线程),即 NVIDIA 所说的 SIMT。适合 GPU 的任务必须是数据并行的——每个元素的计算不依赖其他元素的结果。写法与 CPU 向量化相反:不把循环硬编码成每次 4/8/16 个,而是保留单通道的循环体,抽成计算核函数 (compute kernel),由 GPU 替我们「跑循环」。一个「GPU 线程」其实就是一条 SIMD 通道。
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