为什么 GPU 做矩阵乘法的速度比 CPU 快？答案

【问题标题】：Why can GPU do matrix multiplication faster than CPU?为什么 GPU 做矩阵乘法的速度比 CPU 快？
【发布时间】：2018-12-22 22:48:20
【问题描述】：

我已经使用 GPU 一段时间了，但现在我很好奇。

为什么 GPU 做矩阵乘法的速度比 CPU 快得多？是因为并行处理吗？但是我没有写任何并行处理代码。它会自己自动完成吗？

任何直觉/高级解释将不胜感激！

【问题讨论】：

是的，因为是大规模并行计算。您可能没有编写任何并行代码，但 tf 或 torch 内置模块已针对在 gpu 上运行（并行化）进行了优化
我真的不明白那些投反对票或希望结束这个问题的人。对于某些人来说，这是一个重要的问题。
@Aaron 将关闭它，因为答案解释了它 - 并且有关 CuDa 编程的后续问题更适合 SO。并不是说这将是一个“坏”的问题，“太宽泛”的意思是，人们可以写一本关于它的书

【解决方案1】：

GPU 能够进行大量并行计算。比 CPU 所能做的要多得多。看看这个假设 1M 个元素的向量相加示例。

假设您使用 CPU 最多可以运行 100 个线程：（100 更多，但让我们假设一段时间）

在一个典型的多线程示例中，假设您在所有线程上并行添加。

这就是我的意思：

c[0] = a[0] + b[0] # let's do it on thread 0
c[1] = a[1] + b[1] # let's do it on thread 1
c[101] = a[101] + b[101] # let's do it on thread 1

我们能够做到这一点是因为 c[0] 的值不依赖于除 a[0] 和 b[0] 之外的任何其他值。因此，每个添加都独立于其他添加。因此，我们能够轻松地并行化任务。

正如您在上面的示例中看到的那样，所有 100 种不同元素的添加同时发生，从而节省了您的时间。这样，添加所有元素需要 1M/100 = 10,000 步。

现在考虑一下今天的 GPU 大约有 2048 个线程，所有线程可以在恒定时间内独立完成 2048 种不同的操作。因此放弃了。

在您的矩阵乘法中。您可以并行化计算，因为 GPU 有更多的线程，并且在每个线程中您有多个块。所以很多计算都是并行的，因此计算速度很快。

但我没有为我的 GTX1080 编写任何并行处理！它自己做吗？

几乎所有机器学习框架都使用所有可能操作的并行实现。这是通过 CUDA 编程实现的，NVIDIA API 在 NVIDIA GPU 上进行并行计算。你不显式写，都是底层做的，你根本不知道。

是的，这并不意味着您编写的 C++ 程序会自动并行化，仅仅因为您有 GPU。不，你需要使用CUDA编写它，然后它才会被并行化，但大多数编程框架都有它，所以你最终不需要它。

【讨论】：

我不认为你的线程类比是正确的。计算受 CPU 处理器限制，而不是线程限制。因此，在具有 2048 个线程的 4 核 CPU 上，您只能并行进行 4 次并行数学运算。这在 SIMD 中有所上升。但是，GPU 由许多较小的处理器组成，这意味着它可以高度并行计算。
x86 处理器每个内核有 2 个线程，因此 4 核处理器有 8 个线程，如果有效利用，它们都可以并行运行。上面 100 个 CPU 线程的类比是现实的，在 64 核处理器中，实际上可以运行 128 个并行线程。您也可以在 CPU 中创建任意数量的线程，比如 2048 个线程，但其中只有 128 个（在 64 核上）将并行运行，其余线程将同时执行。所以我认为它不受处理器限制，而是处理器并行运行的线程数。
比如Apple M1每个核心有1个线程，所以8核M1只能跑8个线程。显然，计算不受核心限制，而是处理器可以并行运行的总线程数。为简单起见，请忽略 SIMD 指令。

【解决方案2】：

实际上，这个问题让我参加了 UW（Luis Ceze 博士）的计算机体系结构课程。现在我可以回答这个问题了。

总而言之，这是因为硬件专业化。我们可以定制芯片架构以平衡专业化和效率（更灵活与更高效）。例如，GPU 高度专门用于并行处理，而 CPU 旨在处理多种不同类型的操作。

另外，FPGA、ASIC 比 GPU 更专业。（你看到处理单元的块了吗？）

【讨论】：

【解决方案3】：

GPU 设计传统上侧重于最大化浮点单元和进行多维数组运算。它们最初是为图形设计的，线性数学很有用。

CPU 针对一般计算和单线程执行进行了优化。每个执行单元都庞大而复杂。

【讨论】：