GPUspesifikke

GPU-spesifikke refererer til kode, algoritmer og optimeringer som er tilpasset grafikkprosessorens (GPU) unike arkitektur og minnefunksjon. Slike teknikker fokuserer på å utnytte massiv parallellisme og rask tilgang til minne, og er ofte designet for oppgaver som kan deles opp i mange samtidige operasjoner, slik som bildebehandling, simulering og maskinlæring.

En GPU består av mange små kjerner og en minnearkitektur som inkluderer globalt minne, delt minne og cache-nivåer. Programmering skjer gjerne med CUDA, OpenCL eller andre compute-rammeverk som Vulkan Compute. Kernel-funksjoner kjøres av mange tråder i blokker, ofte organisert etter SIMT-modellen, og ytelsen påvirkes av minnekoalescens, occupancy og latens.

Typiske teknikker inkluderer data-layout som SoA (structure of arrays), minnekoalescens for effektivt gjennomløp av globalt minne, bruk av delt minne for rask kommunikasjon mellom tråder og overlapp av beregning og minneoverføringer gjennom ulike minne-strømmer. GPU-spesifikke løsninger krever ofte profilering og tuning for hver arkitektur.

Fordelene inkluderer høy flops-per-watt og stor minnebåndbredde for parallelle arbeidsmengder. Utfordringer omfatter portabilitet mellom ulike GPU-arkitekturer og behov for spesifikke verktøy (for eksempel Nsight eller ROCm-profiler) for ytelsesanalyse. Mange moderne rammeverk skjuler mye av de spesifikke detaljene, men GPU-spesifikke optimaliseringer er fortsatt relevante i ytelseskritiske deler av applikasjoner.