【发布时间】：2013-02-04 05:27:19
【问题描述】：
我想知道是否可以在 GPU 代码中使用 SIMD 内在函数，例如 CUDA 内核或 openCL 内核。这可能吗？
【问题讨论】：
【发布时间】：2013-02-04 05:27:19
【问题描述】：
不，SIMD 内部函数只是 ASM 代码的微小包装。它们是特定于 CPU 的。更多关于他们的信息here。
一般来说，你为什么要这样做？ CUDA 和 OpenCL 已经包含许多实际上是“GPU 内在函数”的“函数”（例如，所有这些函数都是 single-point-math intrinsics for the GPU）
【讨论】：
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另外，准确地说，CUDA 本身就已经使用 SIMD。您编写的代码以锁步方式同时在多个线程上运行，因此一条指令同时对多个数据值进行操作，每个数据值都在不同线程的上下文中处理。
您使用 OpenCL C 语言中内置的矢量数据类型。例如 float4 或 float8。如果您使用 Intel 或 AMD 设备驱动程序运行，这些应转换为供应商 OpenCL 设备驱动程序的 SSE/AVX 指令。 OpenCL 包括几个函数，例如 dot(v1, v2) 应该使用 SSE/AVX 点生成指令。是否有您认为无法从 OpenCL C 语言中获得的特定内在特性？
【讨论】：
大多数情况下不会，因为 GPU 编程语言使用不同的编程模型 (SIMT)。但是，AMD GPU do have an extension to OpenCL 为某些字节粒度操作提供了内在函数（因此允许将 4 个值打包到 32 位 GPU 寄存器中）。这些操作用于视频处理。
【讨论】：
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一些分别对四个字节或两个半字进行操作的 SIMD-in-a-word 函数最近发布在 NVIDIA 的注册开发者网站上：devtalk.nvidia.com/default/topic/528624/announcements/…
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谢谢，不知道！
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1.1 版 SIMD-in-a-word 函数已发布。此版本使支持的操作数量翻倍：devtalk.nvidia.com/default/topic/535684/announcements/…
是的，您可以在 CPU 或 GPU 的内核代码中使用 SIMD 内部函数，前提是编译器支持使用这些内部函数。
通常使用 SIMD 的更好方法是在内核中使用 Vector 数据类型，以便编译器根据可用性决定使用 SIMD，这也使内核代码具有可移植性。
【讨论】：