第二篇：从 GPU 的角度理解并行计算

前言

　　本文从使用 GPU 编程技术的角度来了解计算中并行实现的方法思路。

并行计算中需要考虑的三个重要问题

1. 同步问题

在操作系统原理的相关课程中我们学习过进程间的死锁问题，以及由于资源共享带来的临界资源问题等，这里不做累述。

　　2. 并发度

有一些问题属于 “易并行” 问题：如矩阵乘法。在这类型问题中，各个运算单元输出的结果是相互独立的，这类问题能够得到很轻松的解决 (通常甚至调用几个类库就能搞定问题)。

然而，若各个运算单元之间有依赖关系，那问题就复杂了。在 CUDA 中，块内的通信通过共享内存来实现，而块间的通信，则只能通过全局内存。

CUDA 并行编程架构可以用网格 (GRID) 来形容：一个网格好比一只军队。网格被分成好多个块，这些块好比军队的每个部门 (后勤部，指挥部，通信部等)。每个块又分成好多个线程束，这些线程束好比部门内部的小分队，下图可帮助理解：

3. 局部性

在操作系统原理中，对局部性做过重点介绍，简单来说就是将之前访问过的数据 (时间局部性) 和之前访问过的数据的附近数据 (空间局部性) 保存在缓存中。

在 GPU 编程中，局部性也是非常重要的，这体现在要计算的数据应当在计算之前尽可能的一次性的送进显存，在迭代的过程中一定要尽可能减少数据在内存和显存之间的传输，实际项目中发现这点十分重要的。

对于 GPU 编程来说，需要程序猿自己去管理内存，或者换句话来说，自己实现局部性。

并行计算的两种类型

1. 基于任务的并行处理

这种并行模式将计算任务拆分成若干个小的但不同的任务，如有的运算单元负责取数，有的运算单元负责计算，有的负责...... 这样一个大的任务可以组成一道流水线。

需要注意的是流水线的效率瓶颈在于其中效率最低的那个计算单元。

　　2. 基于数据的并行处理

这种并行模式将数据分解为多个部分，让多个运算单元分别去计算这些小块的数据，最后再将其汇总起来。

一般来说，CPU 的多线程编程偏向于第一种并行模式，GPU 并行编程模式则偏向于第二种。

常见的并行优化对象

1. 循环

这也是最常见的一种模式，让每个线程处理循环中的一个或一组数据。

这种类型的优化一定要小心各个运算单元，以及每个运算单元何其自身上一次迭代结果的依赖性。

2. 派生/汇集模式

该模式下大多数是串行代码，但代码中的某一段可以并行处理。

典型的情况就是某个输入队列当串行处理到某个时刻，需要对其中不同部分进行不同处理，这样就可以划分成多个计算单元对改队列进行处理 (也即派生)，最后再将其汇总 (也即汇集)。

这种模式常用于并发事件事先不定的情况，具有 “动态并行性”。

3. 分条/分块模式

对于特别庞大的数据 (如气候模型)，可以将数据分为过个块来进行并行计算。

4. 分而治之

绝大多数的递归算法，比如快速排序，都可以转换为迭代模型，而迭代模型又能映射到 GPU 编程模型上。

特别说明：虽然费米架构和开普勒架构的 GPU 都支持缓冲栈，能够直接实现递归模型到 GPU 并行模型的转换。但为了程序的效率，在开发时间允许的情况下，我们最好还是先将其转换为迭代模型。