 21. 什么是GPU编程的SIMT（单指令多线程）模型？它如何与传统的CPU并行模型不同？ - 答案： SIMT模型是GPU上的一种并行执行模型，它允许多个线程执行相同的指令，但在不同数据上。这与传统的CPU并行模型（如多核）不同，CPU上的不同核心可以执行不同的指令。 22. 请解释GPU编程中的数据并行性。如何实现数据并行操作？ - 答案： 数据并行性涉及在不同数据上执行相同的操作。它可以通过将数据划分为不同的块，并将每个块分配给不同的线程块来实现。 23. 什么是GPU数据传输的带宽限制？如何克服它？ - 答案： 带宽限制指的是GPU与全局内存之间的数据传输速度受限。它可以通过减少内存访问次数、使用更大的线程块、使用异步传输等方式来克服。 24. 解释GPU编程中的线程束（warp）是什么？为什么线程束大小重要？ - 答案： 线程束是一组32个线程，它们一起执行相同的指令。线程束大小重要，因为GPU以线程束为单位执行，所以线程束越大，越容易充分利用GPU的并行性。 25. 如何在GPU应用程序中进行内存复制优化？ - 答案： 内存复制优化可以通过使用异步传输、减少内存复制次数、减少数据大小等方式来实现。 26. 什么是GPU性能计数器？它们如何用于性能分析？ - 答案： GPU性能计数器是用于测量GPU执行的各个方面的硬件计数器。它们可以用于分析GPU应用程序的性能瓶颈，帮助进行性能优化。 27. 请解释GPU核心和SM（流多处理器）的工作方式。 - 答案： GPU核心执行单个线程，SM包含多个核心，它们协同工作来执行线程块的指令。SM调度线程块，核心执行线程。 28. 什么是GPU共享内存竞争条件？如何避免它？ - 答案： 共享内存竞争条件发生在多个线程尝试同时访问共享内存时。它可以通过使用同步技术（如互斥锁）来避免。 29. 请解释GPU编程中的条带（bank）冲突。如何减轻条带冲突？ - 答案： 条带冲突发生在多个线程尝试同时访问共享内存中的相同条带时。它可以通过调整内存访问模式或使用填充来减轻。 30. 解释GPU编程中的向量化操作。如何利用GPU硬件支持的向量操作来提高性能？ - 答案： 向量化操作允许同时处理多个数据元素。开发者可以使用适当的数据类型和指令来利用GPU硬件的向量操作，提高性能。 |
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