我正在使用 DirectCompute 在 GPU 上进行一般计算。目前，我正在尝试对分辨率为 1920x1080 的纹理进行操作。我有一个 Dispatch(2, 1080, 1) 和 numthreads(960, 1, 1) 根据我的计算，它们准确地覆盖了我的图像，每个像素一个线程。
现在，据我了解，所有线程都应该同时运行，对吧？但是，在我的代码中，如果像素为黑色，我不会进行任何计算。因此，当我的大部分图像为黑色时，我注意到性能明显提高。但是，如果一个物体挡住了屏幕，性能就会急剧下降。
我的问题是：如果所有线程都并行运行，处理一帧的速度将由性能最差的线程决定，本质上运行在黑色像素上的线程将处于空闲状态，对吧？那么，为什么在处理更多像素时我会看到速度变慢？他们应该同时这样做。还是我把这一切都搞错了？
任何帮助，将不胜感激。
并非所有线程都同时执行。确切的数字可能发生了一些变化，但几年前，高端 CPU 能够一次保持 16k 线程运行，但实际上“只有”几百个线程同时执行。（然后将其进一步细分为更小的子组，并且这样的子组中的每个线程都以精确的锁步、逐条指令、逐个分支的方式运行）其余的被挂起，等待 I/O 或以其他方式阻塞。
因此，如果您有一个需要 200 万次执行的算法，那么在任何时候它们中只有一小部分会以线程的形式存在，而其中只有一小部分实际上是在一个批次中执行的。在当前正在执行的线程中，有一些被迫以精确的步调运行（因此不存在一个线程提前退出，整个组必须遵循相同的路径），但不同的组可以在不同的时间终止.
是的，GPU 上的线程很复杂。
如果您有一个非常繁重的算法，并且正在使用您的图像进行后缓冲渲染，它可能会造成停顿。强制后台缓冲区等待图像。尝试在下一帧渲染它。所以你是“落后的”。
你的算法看起来如何？