10.3 同时采取许多类似行动

内容与核心概念

前一页的大小和准确度。
矩阵结果单元格可以平行计算。 GPU非常适合大量类似操作。
数字具有最终准确性;它们必须储存和移动。 矩阵块产生许多独立的工作,但记忆和团体组织也会影响结果。
Для изменения рисунка включитеJavaScript; расчёт и теория доступны далее.
仍须分配独立任务
CPU 适合于管理逻辑、分支和相继关系; GPU 组织大量流动流。 这不是“CPU同时计算一个,GPU全部同时计算 ” 的断言: 现代CPU也将工作向量化, GPu 仅限于资源和关系。
在培训模式中,这些任务被合并成锁定宽度组。w 该组的最长任务持续时间。
非计量失灵装置
.
取16个目标 : 8 - 1 和 8 - 4 。 Priw = 8 和该团体的组合顺序是 1 - 41 icks, 总计 。 5 在短长的交替中, 这两组都是 4 - ticks 。 8 有用的40 lane- tickes是相同的, 分配的预算是 40 - 64。
实验。
在工作的同时更改行道和顺序。 当任务不由 Width 分割时检查尾部。 未使用的空格不应从效率分母中消失 。
限制。
该模型展示了一个简单的锁定和不平衡。 它不以现代独立的指令、 占用、 缓存、 连接或频率规划模式为模型。 车道数量不能被解释为“ 您 GPU 的内核数量 ” 。 对于 CPU/ GPI 的实际选择, 需要测量具体执行 。
work=[1]*8+[4]*8
grouped=sum(max(work[i:i+8]) for i in range(0,16,8))
mixed=[1,4]*8
interleaved=sum(max(mixed[i:i+8]) for i in range(0,16,8))
assert grouped==5 and interleaved==8 and sum(work)==40
代码重复了刚刚处理的操作
完全检查了 Python 示例章节
可用一个单独的文件; 显示的短片不会取代其执行 。
该模型不描述设备的情况,也不了解其实际频率。
如何计算一个工作单元?这个问题如何继续?
第10章的皮顿实例
学术基础