我正在编写一个 OpenCL 内核，它在循环中涉及一些障碍。我已经在 CPU（8 核 FX8150）上测试了内核，结果显示这些障碍将运行速度降低了 50~100 倍（我通过使用多线程 + CyclicBarrier 在 Java 上重新实现内核进一步验证了这一点） . 我怀疑原因是屏障基本上阻止了 CPU 利用乱序执行，所以我有点担心我是否会在 GPU 上观察到同样幅度的速度下降。我检查了一些官方文件并在谷歌上搜索了一下，但关于这个主题的信息很少。
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当前最先进的 GPU 是有序流水线处理器。GPU 通过交错来自不同扭曲（波前）的指令来有效地填充管道。相比之下，CPU 使用乱序推测执行来填充管道。有不同的功能单元，如 ALU 和 SFU，它们具有独立的管道。但请注意，指令依赖性会使扭曲停止。有关在 GPU 上解决指令依赖性的更多信息，请参阅此 NVIDIA 专利。
于 2012-09-10T12:32:47.053 回答
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NVIDIA 的下一代
CUDA 计算和图形架构，代号为“Fermi”：
Nvidia GigaThread 引擎具有以下功能（第 5 页）
- 应用程序上下文切换速度提高 10 倍
- 并发内核执行
- 乱序线程块执行:)
- 双重叠内存传输引擎
Evergreen 具有 SIMD 功能，并且有机会胜过一些 fermi，但我不知道它的 oooe。与 GTX 600 系列相比，HD 7000 系列还有“局部原子添加”优势（快近 10 倍）
于 2012-09-09T05:49:46.080 回答