如何让已经编写好的并发程序在 GPU 阵列上运行？答案

【问题标题】：How do I make an already written concurrent program run on a GPU array?如何让已经编写好的并发程序在 GPU 阵列上运行？
【发布时间】：2010-09-17 19:40:27
【问题描述】：

我有一个用 Erlang 编写的神经网络，我刚买了一张带有 240 核 GPU 的 GeForce GTX 260 卡。使用CUDA 作为胶水在显卡上运行它是不是很简单？

【问题讨论】：

很棒的问题，您可能想考虑在 erlang 社区中提出这个问题，它可能会激发 erlang 中一些真正显着的变化！ :-)
@none：我对此表示怀疑。 erlang 并发模型与 CUDA 或 OpenCL 等并发模型语言的使用效果不佳。我已经为 erlang 编写 openCL 绑定做了一些（尚未发表的）努力，但我目前看到的唯一真正的应用是做快速矩阵转换之类的东西。

标签： concurrency erlang cuda parallel-processing gpu

【解决方案1】：

不，使用 CUDA 并非易事。

CUDA 编程模型基本上使用 C（添加了一些内容），但为了充分利用 GPGPU 的功能，您必须确保您的算法遵循 CUDA 指南。（见NVidia CUDA Programming Guide）

例如，为了获得最佳内存性能（大约 70Gbps），您需要在流模式下通过合并访问内存，而且分支在 GPU 上的成本也非常高，因此您应该尽可能避免使用条件语句。查看 SDK 提供的指南和示例，它们将提供一个很好的起点

【讨论】：

是的，工作量很大。要获得显着的加速，您必须了解如何安排数据以及如上所述的半扭曲和合并的概念。另外我相信目标机器代码会根据 GPU 系列而变化...

【解决方案2】：

我希望我能告诉你如何使用 Erlang... ;-)，但至少，MS Research 的 Satnam Singh 已经使用 Haskell (Lava) 和 F# 完成了一些非常有趣的工作。也许这篇论文可以让您对它可以如何做到有一些直觉：

http://research.microsoft.com/en-us/people/satnams/

【讨论】：

链接断开。 Satnam 的主页在这里：research.microsoft.com/en-us/people/satnams