GPU计算：数据并行编程的数据结构与算法

"Advanced Data-Parallel Programming Data Structures and Algorithms.pdf" 这篇资料主要探讨了高级数据并行编程中的数据结构和算法，特别关注于GPU（图形处理单元）在并行计算中的应用。首先，作者John Owens指出，GPU擅长执行大量紧密耦合但相互独立的线程并行计算。这种特性使得GPU在并行编程中具有显著优势。 编程模型的核心是定义一个内核程序，该程序在大量独立线程上运行。这里的"内核"指的是在GPU上执行的计算密集型任务。要实现GPU计算，关键步骤包括定义一个计算域，该域能生成大量并行线程，以及在计算域上并行迭代，对所有线程执行特定的程序。计算域可以被视为数据结构，而并行迭代执行程序则构成了算法。 接下来，资料详细介绍了以下几个方面： 1. 数据结构：讨论了适应GPU计算的数据结构，这些结构通常需要优化以适应GPU的内存访问限制和并行性。 2. GPU内存模型：GPU的内存访问比CPU更为受限，只能在计算前分配和释放内存，并且数据传输必须由CPU显式控制。GPU不能自行发起传输或访问磁盘。对于复杂或不规则的数据结构，这提出了额外的挑战。 3. 程序设计分类（Taxonomy）：可能涵盖了不同的并行计算类别，如SIMD（单指令多数据）和MIMD（多指令多数据）模型。 4. 算法构建块：提到了几种基本的并行计算模式，如： - Map：将同一函数应用到数据集的所有元素上。 - Gather & Scatter：涉及从数组中收集元素或分散元素到不同位置。 - Reductions：通过操作将多个值合并为一个，例如求和、最大值或最小值。 - Scan（并行前缀）：计算数组中每个元素的累积结果。 - Sort, search, …：排序和搜索等其他常见操作。 5. 样例应用：可能包含了使用上述算法构建块的实际应用示例。 这份资料为读者提供了一套全面的理解和利用GPU进行数据并行编程的方法，涵盖了从基础概念到具体实现的各个层面，有助于开发者优化并行算法，提升计算效率。