详细解析GPU的算法的3大优势以及并行化的研究问题
gpu计算的目的即是计算加速。相比于cpu，其具有以下三个方面的优势：
1
并行度高：gpu的core数远远多于cpu，从而gpu的任务并发度也远高于cpu；
2
内存带宽高：gpu的内存系统带宽几十倍高于cpu；
3
运行速度快：gpu在浮点运算速度上较之cpu也具有绝对优势。
另一方面，gpu采用的simd（single instruction multiple data）架构，这决定了其对执行的任务具有特定的要求（如不适合判断逻辑过多的任务，数据大小不可控的任务等）。而且，应用程序在gpu上也需有特定的实现，包括算法的gpu并行化，程序的定制等。因此，针对gpu并行处理的研究成为一大研究热点。
现有gpu采用simd方式执行，即所有线程块在同一时刻执行相同的程序，从而若这些线程块处理的数据量相差大，或计算量分布不均，便会带来线程块的负载不均，进而影响整个任务执行效率。这类问题实则常见的skew handling或load inbalance问题。
应用算法的gpu并行化之所以成为一个研究问题而不仅仅是工程问题，这其中的主要的问题在于
1gpu不支持内存的动态分配，从而对于输出结果大小不确定的任务是一个极大的挑战；2gpu的simd特性使得很多算法不易很好实现，即如何充分利用gpu线程块的并行度；3共享数据的竞争读写，共享数据的锁机制带来大量的等待时间消耗。
gpu作为一种协处理器，其的执行受cpu调度。在实际应用中，gpu更多的也是配合cpu工作，从而基于cpu/gpu异构系统的统一任务调度更具实用意义，也是有关gpu的重要研究方面。
gpu采用simd架构，各线程块在同一时刻执行相同的instruction，但对应的是不同的数据。但事实上，gpu线程块具有如下特征：
每个线程块只对应于一个的流处理器（sm），即其只能被该对应的sm执行，而一个sm可以对应多个线程块；sm在执行线程块时，线程块中的线程以warp（每32个线程）为单位调度及并行执行；
线程块内的线程可同步，而不同线程块的同步则只能由cpu调用同步命令完成；
不同线程块的运行相互独立。
因此，为不同的线程块分配不同的任务，使得gpu做到任务并行，最大化gpu的利用成为可能并具有重要的研究意义。
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