Как работает параллельное программирование на графическом процессоре?

Параллельное программирование на графическом процессоре (GPU) основано на способности устройства выполнять программный код параллельно на большом числе одинаковых процессоров (вычислительных ядер) с помощью некоторого количества одновременно исполняемых потоков. cmp.phys.msu.ru

Процесс запуска программы на GPU включает следующие шаги: proglib.io

1. Хост (центральный процессор) выделяет необходимое количество памяти на устройстве. proglib.io
2. Хост копирует данные из своей памяти в память устройства. proglib.io
3. Хост запускает ядро на устройстве. proglib.io
4. Устройство исполняет это ядро. proglib.io
5. Хост копирует результаты из памяти устройства в свою память. proglib.io

Для достижения кооперации (совместного решения задачи) между потоками применяются определённые механизмы коммуникации. habr.com Например, при использовании CUDA коммуникация осуществляется через память: потоки могут читать входные данные, изменять выходные данные либо обмениваться «промежуточными» результатами. habr.com

Графические процессоры работают по принципу SIMD (от англ. Single Instruction — Multiple Data — одна инструкция для множества данных). elar.urfu.ru Этот принцип обеспечивает параллельное использование большого количества «вычислителей» без явного управления ими: распределения задач, синхронизации вычислений и коммуникации между параллельными расчётами. elar.urfu.ru