GPU核函数细化研究
基于GPU的深度学习计算加速研究
基于GPU的深度学习计算加速研究在机器学习领域，深度学习已经成为一种非常重要的技术。
因为深度学习可以通过构建多层神经网络实现对大量数据的学习和处理，从而进行图像识别、语音识别、自然语言处理等应用。
然而，随着数据量和模型规模的不断增加，深度学习的计算量也在不断增加，导致在一般的计算机硬件上运行效率较低。
于是，基于GPU的深度学习计算加速成为了研究的热点之一。
GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器），是一种专门用于计算机图形处理的处理器。
由于GPU具有强大的并行计算能力，并且可以支持单指令多数据（SIMD）操作，因此GPU被使用于各种科学计算和并行计算领域，其中包括深度学习计算。
在深度学习计算中，可以使用一种基于GPU加速的算法库，例如CUDA （Compute Unified Device Architecture）。
CUDA是由英伟达（NVIDIA）开发的一种基于GPU的并行计算平台和编程模型。
使用CUDA可以将计算任务分配到GPU 中进行并行处理，从而获得更高的计算性能。
而由于CUDA具有广泛的可移植性和可扩展性，因此它已经被广泛地应用于深度学习计算领域。
在深度学习中，一般使用反向传播（Back Propagation）算法进行模型训练。
反向传播算法基于链式法则来计算损失函数对每个参数的导数，并且可以使用矩阵运算来进行高效计算。
可以使用GPU实现矩阵操作的并行加速，从而加快深度学习模型的训练过程。
此外，对于深度学习计算而言，还有一种基于GPU的并行计算框架——TensorFlow。
TensorFlow是由Google开发的一种机器学习框架，它支持CPU和GPU并行计算，用于实现和训练神经网络。
在TensorFlow框架中，可以使用GPU 来加速卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）等模型的训练过程。
基于GPU加速的深度学习算法优化研究
基于GPU加速的深度学习算法优化研究随着大数据和云计算技术的快速发展，深度学习算法已成为人工智能领域研究的热点之一。
然而，单纯靠CPU进行深度学习算法的运算，会面临计算速度慢、时间长等问题。
因此，近年来，GPU加速成为深度学习算法优化的重要方式之一。
本文就基于GPU加速的深度学习算法优化进行探讨。
一、GPU加速技术在探讨GPU加速技术之前，我们需要了解一下GPU的基本概念。
GPU即图形处理器，是一种专门用于图形计算的处理器。
而CPU是一种通用处理器，可以进行各种计算。
GPU可以并行计算，可以在较短的时间内完成大量的计算任务。
因此，GPU在游戏、计算机图形、CAD等领域应用广泛。
GPU加速是指在特定任务中，使用GPU的并行计算能力，加速程序执行的速度。
由于深度学习算法存在大量的矩阵计算，因此GPU的并行计算能力非常适合用于深度学习算法的加速优化。
二、深度学习算法优化基本思路1、基于缩短训练时间的思路对于深度学习算法来说，模型的训练是非常耗时的过程。
因此，缩短训练时间是深度学习算法优化的一个基本思路。
GPU加速正是针对这个问题提出来的解决方案。
2、基于大规模数据处理的思路深度学习算法需要处理的数据量很大。
因此，GPU的并行计算能力可以有效提高大规模数据处理的效率。
基于这个思路，可以针对深度学习算法的瓶颈部分进行GPU加速。
三、实际应用1、图像识别图像识别是深度学习算法的一个典型应用，也是GPU加速的一个典型案例。
图像识别需要处理的数据量很大，因此使用GPU对深度学习算法进行加速，可以大大缩短模型训练的时间。
2、语音识别语音识别是另一个大数据处理应用，需要对海量音频数据进行处理。
使用GPU对语音识别算法进行加速，可以大幅提高语音识别的准确率和效率。
四、总结GPU加速作为一种优化深度学习算法的有效手段，已经被广泛应用。
从图像识别到语音识别，GPU加速都有着不可替代的作用。
当然，GPU加速的应用领域还会不断扩展。
cuda核函数调用核函数的方法
cuda核函数调用核函数的方法CUDA是一种并行计算平台和编程模型，可以在NVIDIA的GPU上进行高性能并行计算。
在CUDA中，核函数是GPU上执行的并行计算任务的基本单位。
通常情况下，核函数只能由主机代码调用并在GPU上执行。
然而，有时候我们需要在核函数中调用其他的核函数。
下面将介绍一种CUDA核函数调用核函数的方法。
在CUDA中，我们可以使用CUDA运行时API提供的`cudaLaunchKernel`函数来调用其他的核函数。
该函数可以在当前的核函数中启动另一个核函数的执行。
步骤如下：1. 首先，在当前的主核函数中定义要调用的子核函数。
子核函数应该使用`__device__`修饰符进行标识，以使其可以在GPU上执行。
例如：```cuda__device__ void childKernel(int* data){// 子核函数的实现// ...}```2. 在主核函数中使用`cudaLaunchKernel`函数来调用子核函数。
例如：```cuda__global__ void parentKernel(int* data){// 调用子核函数cudaLaunchKernel((void*)childKernel, gridDim.x, blockDim.x, args, 0, stream);// args是子核函数的参数列表// gridDim.x表示子核函数的网格维度// blockDim.x表示子核函数的块维度// stream表示要执行子核函数的流}```在调用`cudaLaunchKernel`函数时，需要传递子核函数的地址，子核函数的网格维度、块维度和参数列表，以及要在其中执行子核函数的流。
通过以上步骤，我们可以在CUDA中实现核函数调用核函数的功能。
这种方法可以帮助我们更好地组织并行计算任务，提高GPU上的计算效率。
但需要注意的是，由于核函数调用核函数会引入额外的开销，应谨慎使用并根据具体情况进行优化。
基于GPU的高性能并行算法研究
基于GPU的高性能并行算法研究基于GPU的高性能并行算法研究随着计算机技术的快速发展，计算模型的并行化已经成为了发展的趋势。
而在并行计算中，图形处理器（GPU）作为一种强大的计算资源，被越来越多地应用于高性能的并行计算中。
本文将对基于GPU的高性能并行算法进行研究，并讨论其在不同领域中的应用。
首先，我们需要了解GPU并行计算的基本原理。
GPU与传统的中央处理器（CPU）相比，具有更多的核心和更强大的并行计算能力。
这使得GPU可以同时处理大量的数据和任务，从而提高计算速度。
然而，在利用GPU进行并行计算时，我们需要考虑到以下几个关键因素。
首先，算法的并行性是实现高性能并行计算的关键。
通常来说，一个算法的并行性指的是该算法能够将不同任务分配给不同的处理单元同时进行计算的程度。
并行性高的算法可以有效地利用GPU的计算资源，从而提高计算效率。
因此，在设计并行算法时，我们需要分析问题的特点，通过合理地划分任务和数据，提高算法的并行性。
其次，数据传输和通信的开销也是影响并行计算效率的重要因素。
由于GPU与CPU之间的数据传输速度有限，数据传输的开销可能会成为性能瓶颈。
因此，我们需要尽量减少数据传输的量，提高数据传输的效率。
例如，可以通过使用共享内存和全局内存等技术，减少数据的读写操作，进而提高并行计算的效率。
再次，GPU的硬件特性也需要考虑在内。
GPU与CPU的架构有所不同，因此在编程时需要充分利用GPU的硬件特性，优化算法的实现。
例如，可以通过使用线程块（thread block）和线程束（warp）等技术，充分发挥GPU的并行计算能力。
基于以上讨论，我们可以将基于GPU的高性能并行算法分为几个方面进行研究和探索。
首先，基于GPU的高性能并行算法可以应用于科学计算领域。
科学计算通常需要大量的计算和数据处理，而GPU的并行计算能力可以显著加速科学计算的速度。
例如，在天气模拟、分子动力学模拟等领域可以使用GPU进行并行计算，从而提高计算效率。
基于GPU计算的深度学习算法优化研究
基于GPU计算的深度学习算法优化研究随着深度学习技术的快速发展，越来越多的研究者开始关注如何优化深度学习算法，以提高其计算效率和性能。
GPU计算作为一种高效的并行计算技术，正在被广泛应用于深度学习算法优化中，并取得了令人瞩目的成果。
一、GPU计算在深度学习中的应用GPU计算是指使用图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU）作为计算平台进行并行计算的技术。
与传统的CPU计算相比，GPU计算拥有更多的运算单元、更低的时钟频率和更高的内存带宽，能够更好地满足深度学习算法的需求。
目前，GPU计算已经被广泛应用于深度学习领域。
在深度学习模型的训练和推理过程中，GPU可以实现高效的矩阵运算和向量计算，极大地提升了计算效率和性能。
特别是在大规模数据集上的深度学习训练中，GPU的并行计算能力可以充分利用现代深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）提供的并行计算功能，使得训练速度得到了大幅度提升。
此外，GPU计算还可以加速卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中的卷积操作和池化操作，从而优化深度学习算法的性能。
基于GPU计算的并行优化技术不仅可以大幅度提升CNN的训练速度和推理速度，还可以加速诸如循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等其他类型的深度学习模型。
二、GPU计算在深度学习算法优化中的应用与深度学习模型的训练和推理相比，深度学习算法优化的研究更加细致和深入。
在深度学习算法的优化过程中，GPU计算也发挥着重要的作用。
1. 梯度下降算法的并行优化梯度下降算法是深度学习中最基础和最常用的优化算法之一。
在梯度下降算法中，每一次迭代都需要计算所有训练样本的梯度，并根据梯度的方向调整网络参数。
这一过程需要耗费大量的计算资源，尤其是在大规模数据集上的训练中。
为了优化梯度下降算法的计算效率，研究者们开始探索GPU计算并行优化技术。
应用GPU加速的深度学习算法研究
应用GPU加速的深度学习算法研究一、引言随着计算机技术的不断进步和深度学习算法的广泛应用，GPU （Graphics Processing Unit，图形处理器）加速成为一种提高深度学习算法效率的重要途径。
本文将从GPU加速的意义、GPU的架构和算法设计等方面介绍应用GPU加速的深度学习算法研究。
二、GPU加速的意义1. 传统CPU与GPU的对比传统CPU（Central Processing Unit，中央处理器）原本是处理通用计算任务的主流，但是随着深度学习算法的大规模使用，CPU在处理复杂的深度神经网络时几乎无法承受相应的计算量。
而GPU在处理图形、图像等计算密集型任务时速度相对于CPU 有更明显的优势。
2. GPU在深度学习中的应用由于深度神经网络需要进行矩阵运算等大量计算，因此GPU 在加速深度学习算法中扮演着重要的角色。
利用GPU的并行计算和高速缓存等优势，可以将深度学习算法的训练速度提升数十倍甚至更多。
三、GPU的架构1. GPU的计算单元GPU中的计算单元被称为流处理器（Stream Processors，SP）。
每个SP负责执行同一个指令的不同数据，如矩阵乘法中的不同元素计算。
流处理器可以以SIMD（Single Instruction Multiple Data，单指令多数据）的方式同时执行多个相同的指令，从而实现高效的并行计算。
2. GPU的内存架构GPU的内存主要由全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存四种构成。
全局内存主要用于存储模型的权重和输入样本的数据。
共享内存则是每个线程块（Thread Block）私有的内存空间，用于交换共享数据。
常量内存用于存储在GPU上不可更改的常量数据。
纹理内存适用于图像处理等应用场景。
四、GPU加速的深度学习算法设计1. 分布式计算在大规模的深度学习模型训练中，GPU资源的充分利用是至关重要的。
为了更好地利用GPU资源，可以采取分布式计算的方式。
cuda 循环调用 核函数 -回复
cuda 循环调用核函数-回复CUDA是一种并行计算平台与编程模型，它能够利用GPU的并行计算能力来加速各种类型的应用程序。
其中，核函数是CUDA中非常重要的概念之一。
核函数是在GPU上执行的并行函数，它可以被调用多次以处理大型数据集中的不同部分。
本文将详细介绍如何在CUDA中进行循环调用核函数，以及注意事项和最佳实践。
一、什么是核函数？在CUDA中，核函数也被称为GPU内核，它是由__global__修饰符标记的函数。
核函数是在GPU上并行执行的函数，它可以同时处理多个数据元素。
核函数被调用时，GPU上的每个线程都会执行其中的代码，可以实现高度的并行计算。
核函数通常被设计为矩阵乘法、向量加法等计算密集型任务，以充分发挥GPU的并行处理能力。
二、为什么需要循环调用核函数？在某些情况下，需要通过多次调用核函数处理大型数据集的不同部分。
循环调用核函数可以提高处理效率和性能。
例如，在图像处理中，可以将图像切分成多个区域，然后使用循环调用核函数对每个区域进行处理。
这种方法能够充分利用GPU的并行计算能力，从而加速处理过程。
三、如何进行循环调用核函数？在CUDA中，可以通过使用循环结构和条件判断来实现循环调用核函数。
首先，需要确定循环次数和每次迭代中处理的数据量。
然后，在主机端使用循环结构来控制核函数的调用次数。
在每个循环迭代中，通过传递不同的数据索引给核函数，即可实现对不同数据部分的处理。
以下是一个简单的示例，展示了如何通过循环调用核函数来对一个数组中的所有元素进行平方操作：__global__ void squareArray(float *arr, int size){int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;if(tid < size)arr[tid] = arr[tid] * arr[tid];}void squareArrayOnGPU(float *arr, int size, int blockSize, int gridSize){float *dev_arr;cudaMalloc((void)&dev_arr, size * sizeof(float));cudaMemcpy(dev_arr, arr, size * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);for (int i = 0; i < gridSize; i++){squareArray<<<gridSize, blockSize>>>(dev_arr, size);}cudaMemcpy(arr, dev_arr, size * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);cudaFree(dev_arr);}在上述示例中，`squareArrayOnGPU`函数是在主机端调用的，它将数组`arr`拷贝到GPU上，然后通过循环调用核函数`squareArray`来对数据进行平方操作。
基于GPU的高效信号处理算法设计研究
基于GPU的高效信号处理算法设计研究高效信号处理算法是现代通信系统以及信号处理应用中的关键技术之一。
随着计算机硬件的不断发展和GPU（图形处理单元）的广泛应用，基于GPU的高效信号处理算法设计逐渐成为研究热点。
本文将探讨如何基于GPU设计高效的信号处理算法，以提高计算速度和系统性能。
一、引言信号处理是将原始信号转换为具有特定目标和要求的信号的过程。
在实时信号处理应用中，算法的执行速度和处理能力是至关重要的。
传统的CPU在处理信号处理算法时效率较低，而GPU的并行计算能力和高速缓存机制能够显著提升信号处理的速度和性能。
二、GPU的并行计算机制GPU是一种特殊的处理器，其设计目标是用于图形渲染和图形加速。
然而，GPU的并行计算能力也可以应用于其他领域，如信号处理。
GPU的并行计算机制可以显著提高信号处理算法的执行效率。
1. GPU计算架构现代的GPU具有多个处理单元（Streaming Multiprocessor，SM），每个处理单元包含多个CUDA核心。
这些处理单元可以同时执行多个线程，实现真正的并行计算。
大规模的并行计算能力使GPU能够高效处理大规模的数据。
2. 内存层次结构GPU的内存层次结构是主要的瓶颈之一。
在设计基于GPU的高效信号处理算法时，需要充分利用GPU的高速缓存（Shared Memory）和全局内存（Global Memory），合理管理数据的访问和传输。
三、基于GPU的信号处理算法设计在设计基于GPU的高效信号处理算法时，需要注意以下几个方面：1. 算法并行化为了充分利用GPU的并行计算能力，需要将信号处理算法设计为可并行的形式。
可以通过任务分解和数据分解的方式将算法分解为多个独立的计算任务，并且在GPU上并行执行。
2. 数据传输优化GPU和CPU之间的数据传输是一项耗时的操作。
在设计信号处理算法时，应尽量减少数据的传输次数，并且使用异步传输方式来隐藏传输延迟。
3. 内存访问优化合理利用GPU的高速缓存和全局内存是优化信号处理算法性能的关键。
面向图像处理的GPU加速算法研究
面向图像处理的GPU加速算法研究一、背景介绍随着计算机应用的不断普及与发展，图像处理逐渐成为了人们工作与生活中重要的一部分，如医学影像处理、机器视觉等领域取得了一系列重要成果。
同时，随着图像的分辨率和质量的不断提高，对计算能力的要求也越来越高。
而GPU由于其高并行、大数据处理能力，在图像处理领域也得到了广泛应用。
二、GPU加速算法简介GPU加速算法指的是利用GPU进行计算的算法。
由于GPU本身就是一个高效的并行计算设备，能够同时处理多个数据，并行运算能力极强。
GPU计算通常采用CUDA或OpenCL技术，凭借着其硬件特性，能够大幅度缩短图像处理的时间。
三、图像处理中常用的GPU加速算法1. 图像的滤波图像的滤波是图像处理中常用的一种操作，可用于去噪、锐化等。
在CPU上进行滤波通常采用卷积运算，但这样的方法在大型图片处理时速度较慢。
而GPU加速算法采用分块的方式将计算任务分配到不同的线程中进行计算，能够大大提高图像滤波操作的效率。
2. 目标检测在机器视觉领域中，目标检测常常需要对图像进行大量的处理，如特征提取、分类等。
GPU加速算法能够显著提高目标检测的速度，同时减少计算资源的浪费。
3. 图像分割图像分割旨在将一张图像分割为若干个互不重叠、连续的区域。
分割算法通常采用图论、聚类等方法。
GPU加速算法可以利用其并行处理能力，快速地进行图像分割。
四、GPU和CPU的比较虽然GPU加速算法有着诸多优势，但它并不是完美的。
GPU在适合大规模、高并发、低复杂度等方面有明显的优势，但在处理复杂计算任务时可能存在困难。
在一些计算密集型的应用场景中，CPU仍然有它的优势。
综上所述，对于图像处理领域而言，GPU加速算法是一种非常值得推广的计算方式。
但在选择算法时，还需要根据实际场景的需求考虑计算的复杂性、计算量等因素来选择合适的算法，以达到更好的效果。
cuda 核函数内for循环
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的并行计算架构，可以利用GPU（Graphics Processing Unit）进行高性能计算。
在CUDA中，核函数（kernel function）是在GPU上执行的并行函数，它可以由多个线程同时执行，以加速计算过程。
对于一些需要大量重复计算的任务，可以使用核函数内的for循环来实现并行化计算，从而提高计算效率。
1. 核函数的概念和作用核函数是在CUDA中执行的并行函数，可以由多个线程同时执行，以加速计算过程。
在核函数中，可以对数据进行并行处理，利用GPU的并行计算能力来加速计算任务。
核函数的使用可以极大地提高计算性能，尤其是对于需要重复计算的任务来说，可以实现更高效的并行计算。
2. 核函数内的for循环在核函数内部，通常需要对数据进行遍历和计算，而这些计算往往需要通过循环来实现。
在CUDA中，可以使用for循环来对数据进行并行处理，实现并行化计算。
在核函数内部使用for循环，可以将计算任务分配给多个线程来并行处理，以提高计算效率。
通过核函数内的for循环，可以充分利用GPU的并行计算能力，加速计算过程。
3. 实现核函数内的for循环要实现核函数内的for循环，首先需要了解GPU的并行计算模式。
在CUDA中，核函数内的每个线程都会处理一个数据元素，因此可以通过for循环将计算任务平均分配给每个线程来实现并行化计算。
还需要考虑数据的划分和线程的同步等问题，确保计算任务能够正确并且高效地并行化执行。
4. 示例代码下面是一个在核函数内实现for循环的示例代码：```c__global__ void parallel_for_loop(float* input, float* output, int N) {int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;for (int i = tid; i < N; i += blockDim.x * gridDim.x) {// 对数据进行计算output[i] = input[i] * 2;}}```在这个示例代码中，核函数`parallel_for_loop`内使用了for循环来处理数据。
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————丽
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ＧＰ 核 函 数 细化 研 究 Ｕ
焦 良葆 ，陈 璃
（ 南京工程学院通信工程学院 ，南京 ２ １６ ） １１７
摘
要 ：Ｇ Ｕ上 的并行算法效率依 赖于核 函数在流 多处理器上 的平均运行效率 ，基于 此，分析 Ｇ Ｕ核的执行方式，以及 网格 、线程块和 Ｐ Ｐ
线程之间的关系，采用细化核函数的方法将光线跟踪算法进行细化。实验结果证明 ， 的大小设置和分布方向影响了线程块 内部 的一致性 ， 核 核函数的细化能增加线程块 中同时运行 的线程捆的数量。 关健 词 ：图形处理器 ；计 算统一设备体系结构 ；光线跟踪
Ｔｈ ｓｐ ｐ ｒｉ ｔｏ ｃ ｓｔ ｅ ｉ ｌ ｍｅ ｔ ｔ ｎ ｏ ｅ ｋ ｍｅ ｎ ｅ ｒ ｌ ｔ ｎ ｈ ｐ ａ ｎ ｈ ｒｄ， ｅｂ ｏ ｋ ａ ｄ ｔ ｅ ｔ ｒ ａ ． ｔ ｅ ｎ ｓｔ ｅ ＧＰ ｋ ｒ ｅ ｉ ｅ ｉ ａ ｅ ｎ ｒ ｄｕ ｅ ｈ ｍｐ ｅ ｎ ａ ｉ ｆｔ ｅ ｌ ｄ ｔ ｅａ ｉ ｓ ｉ ｍｏ ｇ ｔ ｅ ｇ ｉ ｔ ｌ ｃ ｎ ｅ ｄ Ｉ ｆ ｅ Ｕ ｅ ｎ ｌ ｚ ｏ ｈ ａ ｈ ｏ ｈ ｈ ｈ ｒｉ ｈ ｓ
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辑 架 构 中 ，线 程 是 最 小 的 逻 辑 运 算 单 位 ， 多 个 线 程 （ 多 最
必须在 同一个流多处理器（ｔ ａ ｎ ｌｐｏ ｅｓｒＳ 中执 Ｓｒ ｍｉｇＭｕｉ ｒｃｓｏ， Ｍ） ｅ ｔ 行 。线程块 中的每 一个线程被 送至 一个执行 单元流处理 器
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第 ３ 卷 第 １ 期 ６ ８
Ｉ１ １． ｏ ３６
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２１ ０ ０年 ９月
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另一个 网格的计算 ，则可以有效地提高设备 的利用率。但 网 格之 间用 串行代码划分 了边界 ，因此，存在访存延迟 。
由于 同一 线 程 块 中 的线 程 需 要 共 享 数 据 ，因 此这 些线 程
（ｏ ｕｅＵ ｉｅ ｅ ｉ ｒｈｔｃｕｅ Ｃ Ａ 相结合进行并 Ｃ ｍｐｔ ｎｆ ｄＤ ｖｃ Ａ ｃｉ ｔｒ， ＵＤ ） ｉ ｅ ｅ 行运算 的方法 ，可以通过 片上 上百个处理器 同步协作 ，从 而 快速解决复杂的运 算问题…。 Ｕ Ａ将 Ｇ Ｕ作为并行运算设 Ｃ Ｄ Ｐ 备进行程序发布和管理运算 ，不需 要将计算映射到图形应用 程序接 口的硬件和软 件架构 。为实现这 一功能 ，Ｃ Ｄ 定义 Ｕ Ａ 了相应 的逻辑架构 ，并与 Ｇ Ｕ 设备相对 应。在 Ｃ Ｄ 的逻 Ｐ Ｕ Ａ
ｃ ｎ ｉｔ ｎ ｙ ｏ ｌ ｃ ａ ｄ ｔ ｅ ｒ ｆｎ ｍｅ ｔ ｆ ｍ ｅ ｉｅ ｃ ｎ ｉ ｃ ｅ ｓ ｅ ｎ ｍｂ ｒｏ ｒ ｎ ｏ ｅ ｂ ｏ ｋ ｗｈｉｈ ｒ ｎ ｉ ｌａ ｅ ｕ ｌ ． ｏ ｓｓｅ ｃ ｆａ ｂ ｏ ｋ， ｎ ｅ ｅ ｈ ｉ ｎ ｏ ｋｅ ｌｓｚ ａ ｎ ｒ ａ ｅ ｔ ｕ ｈ ｅ ｆｗａ ｐｓｉ ｎ ｌ ｃ ｃ ｕ ｓｓｍｕ ｔｎ ｏ ｓｙ
２ Ｍ 中的线程捆和线程块 Ｓ
目前 ，最新 的硬件架构是 Ｇ ２ ０ Ｔ ０ ，其结构分为 ２层 ：
（）０ １１ 个线程处理器群 ， 每个处理器群又包括 ３ Ｓ 和 ２ Ｂ 个 Ｍ ４Ｋ