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我是 OpenCL 的新手，我正在编写一个 RSA 分解应用程序。理想情况下，应用程序应该在 NV 和 AMD GPU 目标上运行，但我没有找到一种简单的方法来确定每个 GPU 上的内核/流 proc 的总数。

有没有一种简单的方法可以确定任何硬件平台上总共有多少个核心/流 proc，然后在每个可用核心上生成一个分解线程？目标 RSA 模数将在共享内存中，并且每个因式分解线程对模数使用 Rho 因式分解攻击。

此外，是否知道 OpenCL 是否支持类似于 GNU MP 的多精度数学库来存储大型半素数？

提前致谢

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添加到 Roger 的答案中，您希望拥有比内核更多的线程的原因是因为 GPU 实现了非常有效的上下文切换以隐藏内存延迟。一般来说，就处理器接收请求数据所花费的时间而言，每次内存访问都是一项非常昂贵的操作。但是如果一个线程正在等待内存事务，它可以被“暂停”，同时另一个线程可以被激活来进行计算（或其他内存访问）。因此，如果你有足够多的线程，你基本上可以隐藏内存访问延迟，并且你的软件可以在硬件的全部计算能力下运行（否则很少会发生这种情况）。

我会把它放在对罗杰帖子的评论中，但它的大小超出了限制。

于 2012-04-06T03:38:50.660 回答
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在 GPU 上，您不会像在 CPU 上那样为每个内核生成一个线程。相反，您希望启动的线程数多于内核数。我不会担心给定目标平台上可用的内核的确切数量。相反，不要专注于最适合您的问题的东西。

于 2012-04-05T23:04:10.540 回答