 31. 什么是GPU warp分歧？如何减少分歧的影响？ - 答案： GPU warp分歧发生在线程束中的线程尝试执行不同的分支指令时。它可以通过减少条件分支、合并分支和使用适量操作来 减少。 32. GPU编程中的数据复制和数据转移有何区别？ - 答案： 数据复制指的是在GPU内存之间复制数据，而数据转移指的是在GPU和主机之间传输数据。数据复制通常发生在GPU内存中，而数据转移涉及主机与GPU之间的数据传输。 33. 请解释GPU编程中的规范循环体结构（for loop coarsening）。它如何提高性能？ - 答案： 规范循环体结构是一种优化技术，它将多个循环体合并为一个大循环体，以减少循环调度开销，从而提高性能。 34. GPU编程中如何减少全局内存访问？ - 答案： 可以通过使用共享内存、本地内存和寄存器来减少全局内存访问。此外，减少内存复制操作也可以帮助减少全局内存访问。 35. 什么是GPU的线程块划分（warp divergence）？如何避免它？ - 答案： 线程块划分指的是线程块中的线程以不同的分支路径执行。它可以通过优化算法、减少条件分支和使用掩码等方式来避免。 36. 请解释GPU硬件中的线程块调度机制。它如何影响性能？ - 答案： GPU中的线程块调度机制用于将线程块分配给SM以执行。它可以影响性能，因为正确的线程块分配可以充分利用SM资源，提高性能。 37. 什么是GPU编程中的访存优化？你可以举例说明吗？ - 答案： 访存优化是通过减少内存访问延迟来提高性能的技术。例如，通过使用局部内存减少全局内存访问、使用共享内存等。 38. 请解释GPU编程中的资源冲突。它如何影响性能？ - 答案： 资源冲突发生在多个线程尝试同时访问GPU资源（如共享内存、寄存器）时。它可以影响性能，因为它会导致资源分配冲突。 39. 请解释GPU中的流和事件。它们如何用于异步操作和性能优化？ - 答案： 流用于管理GPU操作的执行顺序，事件用于同步和测量操作的时间。它们可以用于实现异步操作和性能优化。 40. 解释GPU编程中的内存分配策略。你如何选择合适的内存分配方式？ - 答案： 内存分配策略涉及选择合适的内存类型和大小。开发者应根据内存访问模式和数据需求来选择适当的分配方式。 |
说点什么...