GPU并行计算策略介绍

一、 介绍



GPU并行计算是一种快速的数据并行计算技术，其主要利用专用显卡的流式处理器（SP）、并行算法和并行计算平台，来加快大规模数据分析的处理。特别是在需要大量计算的任务，如像自然语言处理、计算机视觉、大数据处理等上，GPU并行计算技术可以帮助我们最大程度地提升计算效率、缩短计算时间，节省硬件成本和电力，为现今深度学习的发展做出了巨大的贡献。

二、 GPU的优势

（1）GPU 计算能力强：GPU仅有0.015功耗就能提供相当于百万台传统计算机的性能，这是普通计算机不能提供的优势。特别是在深度学习和机器学习中，GPU能够在低功耗的情况下大幅提升计算能力。

（2）GPU 高性能：GPU具有多级并发能力，能够提升计算性能，这是普通CPU无法实现的优势。例如在图像处理中，用GPU能够将一个计算任务分解成多个GPU命令，每个命令分别由多个GPU流处理指令同步实现，而普通CPU只能实现一个命令的运行。

（3）GPU 易用：GPU拥有更多的开发工具，更多的平台支持，以及更容易调试的环境，可以方便开发者进行大规模计算任务的开发，这是传统计算机做不到的优势。

（4）更低的成本：特别是在超大规模的计算任务中，采用传统的计算机成本非常昂贵，而采用GPU进行计算任务可以大幅降低成本，从而有效减少可能存在的性能瓶颈。

三、 GPU计算的并行策略

（1）结构并行：结构并行是指将一个计算任务分解成多个不相关的子任务，然后将这些子任务分配到不同的GPU流处理器进行处理，从而大大提高计算性能。当计算任务很大且有大量的任务步骤时，使用结构并行能够使任务步骤并行并起来，从而提高计算性能。

（2）数据并行：数据并行指将计算任务中的相同部分分解成多个子任务，然后分别分配到不同的GPU流处理器进行处理，这样每个GPU就可以同时处理多个甚至几千到几百万个计算任务，大大提高了计算性能和缩短处理时间。

（3）编程模型：目前GPU的编程模型主要包括CUDA、OpenCL等，这两种模型都是基于C语言的，从而大大简化了编程，使程序员更方便访问GPU的硬件核心，从而实现基于并行计算环境或并发程序的编程。也可以使用高级架构语言，如显然程序设计语言(APL)等，来提高开发效率。

四、结论

GPU并行计算的出现，使大型计算任务的处理更加方便快捷，使计算任务的执行更加高效，有利于我们对大数据的处理、自然语言处理、计算机视觉的研究以及机器学习的发展。GPU并行计算策略主要分