36

我在互联网上看到了许多关于分支分歧以及如何避免它的问题。然而，即使在阅读了数十篇关于 CUDA 如何工作的文章之后，我似乎也看不出在大多数情况下避免分支分歧有什么帮助。在有人伸出爪子扑向我之前，请允许我描述一下我认为“大多数情况”的情况。

在我看来，大多数分支分歧实例都涉及许多真正不同的代码块。例如，我们有以下场景：

if (A):
  foo(A)
else:
  bar(B)

如果我们有两个线程遇到这种分歧，线程 1 将首先执行，走路径 A。随后，线程 2 将走路径 B。为了消除分歧，我们可以将上面的代码块改为如下所示：

foo(A)
bar(B)

foo(A)假设在线程 2 和线程 1 上调用是安全的bar(B)，人们可能会期望性能会有所提高。但是，这是我的看法：

在第一种情况下，线程 1 和 2 串行执行。称之为两个时钟周期。

在第二种情况下，线程 1 和 2foo(A)并行执行，然后bar(B)并行执行。在我看来，这仍然像两个时钟周期，不同之处在于，在前一种情况下，如果foo(A)涉及从内存读取，我想线程 2 可以在该延迟期间开始执行，从而导致延迟隐藏。如果是这种情况，分支发散代码会更快。

4

1 回答 1

52

您假设（至少这是您提供的示例和您提供的唯一参考）避免分支分歧的唯一方法是允许所有线程执行所有代码。

在那种情况下，我同意没有太大的区别。

但是避免分支分歧可能更多地与更高级别的算法重组有关，而不仅仅是添加或删除一些 if 语句并使代码“安全”地在所有线程中执行。

我将提供一个例子。假设我知道奇数线程需要处理像素的蓝色分量，偶数线程需要处理绿色分量：

#define N 2 // number of pixel components
#define BLUE 0
#define GREEN 1
// pixel order: px0BL px0GR px1BL px1GR ...


if (threadIdx.x & 1)  foo(pixel(N*threadIdx.x+BLUE));
else                  bar(pixel(N*threadIdx.x+GREEN));

这意味着每个备用线程都采用给定的路径，无论是foo还是bar. 所以现在我的扭曲需要两倍的时间来执行。

但是，如果我重新排列我的像素数据，以便颜色分量可能以 32 个像素的块连续：BL0 BL1 BL2 ... GR0 GR1 GR2 ...

我可以写类似的代码：

if (threadIdx.x & 32)  foo(pixel(threadIdx.x));
else                   bar(pixel(threadIdx.x));

看起来我仍然有分歧的可能性。但是由于分歧发生在扭曲边界上，给定扭曲执行if路径或else路径，因此不会发生实际的分歧。

这是一个微不足道的例子，可能很愚蠢，但它说明了可能有一些方法可以解决扭曲分歧，而不涉及运行所有分歧路径的所有代码。

于 2013-06-20T21:45:03.730 回答