CUDA 编程 之并行计算思想

思想这个东西，是个人理解的问题。

无论是 MPI OPENMP 等等并行计算的方法，都是使用多线程同时并发的执行。

所谓并发，就是看起来一起执行罢了，在真正的单核CPU中，是在某段时间内，串行执行，通过线程调度来掩盖其执行的顺序。

那么CUDA 编程中，并行计算的思想是SIMT，simple instruction multiple thread。你可以分配好多线程给GPU，无所谓其中的SP有多少，但是最好还是根据SP 的个数来设置其threadPerBlock，这样既方便调度，又可以提高资源利用率。

由于 GPU中 寄存器的数量庞大，可以保存不同线程的运行状态，可以较快的切换进程的上下文，因此也从另一个方面掩盖了访存延迟。

我觉得，GPU并行思想，与其硬件架构有很大关系，与CPU主要做控制逻辑相比，GPU更喜欢做一些可以大量重复或者并行的计算，而避免复杂的条件分支。