程序员为什么还要刷题-transpose-timing-tests:转置时间测试

程序员常刷题分析 GPU 上时序位矩阵转置的结果 我们目前正在试验使用 GPU 作为快速 2D 渲染的通用设备。 特别是，我们的渲染内核之一需要快速转置 32x32 位矩阵。 通常，可以使用两种类型的程序在 GPU 上解决位矩阵转置问题： 基于经典线程组（“warp”、“工作组”）的程序，依赖于线程组中处理器（“线程”）可用的共享内存。 基于 SIMD （“子组”、“波前”）的程序依赖于 SIMD 组中处理器（“通道”）之间寄存器存储的快速共享。 我们研究了使用 SIMD 技术的内核与“经典”线程组技术的性能比较。 通过性能，我们特指时间性能：矩阵可以多快转置？ 我们的结果提供了有关使用 SIMD 技术提高性能如何取决于设备选择和算法选择的见解。 SIMD 简介 1966 年，Michael J. Flynn 提出了计算机体系结构的分类（“Flynn 的分类法”）。 这个分类有四类： 单指令流、单数据流 (SISD) 单指令流、多数据流 (SIMD) 多指令流、单数据流 (MISD) 多指令流、多数据流（MIMD） 一个计算设备是 SISD，如果在每个 ，它从单个指令流中获取一条指令，