gpgpu 上 opencl 中的 SIMD-8、SIMD-16 或 SIMD-32

Question

我阅读了几个关于这个主题（SIMD 模式）的 SO 问题，但仍然需要稍微澄清/确认事情的工作原理。

Why use SIMD if we have GPGPU?

SIMD intrinsics - are they usable on gpus?

CPU SIMD vs GPU SIMD?

如果我在 SIMD-8 模式下编译代码，以下几点是否正确？ 1）这意味着不同工作项的8条指令正在并行执行。

2) 这是否意味着所有工作项都只执行相同的指令？

3) 如果每个工作项代码包含 vload16 load 然后 float16 操作，然后仅 vstore16 操作。 SIMD-8 模式仍然有效。我的意思是说，GPU 是否真的要为所有 8 个工作项执行相同的指令（vload16/float16/vstore16）？

我应该如何理解这个概念？

Answer 1

过去，许多 OpenCL 供应商需要使用向量类型才能使用 SIMD。现在 OpenCL 供应商正在将工作项打包到 SIMD 中，因此不需要使用向量类型。是否优先使用向量类型可以通过查询来检查：CL_DEVICE_PREFERRED_VECTOR_WIDTH_<CHAR, SHORT, INT, LONG, FLOAT, DOUBLE>。

在 Intel 上，如果使用矢量类型，矢量化器首先对其进行标量化，然后重新矢量化以利用宽指令集。这在其他平台上可能会类似。