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GPU 是如何实现并行的？它实现的方式较之 CPU 的多线程又有什么分别？
本文将做一个较为细致的分析。
GPU 并行编程的核心在于线程，一个线程就是程序中的一个单一指令流，一个个线程组合在一起就构成了并行计算网格，成为了并行的程序，下图展示了多核 CPU 与 GPU 的计算网格：
二者的区别将在后面探讨。
下图展示了一个更为细致的 GPU 并行计算架构:
该图表示，计算网格由多个流处理器构成，每个流处理器又包含 n 多块。
下面进一步对 GPU 计算网格中的一些概念做细致分析。
1. 线程
线程是 GPU 运算中的最小执行单元，线程能够完成一个最小的逻辑意义操作。
2. 线程束
线程束是 GPU 中的基本执行单元。GPU 是一组 SIMD 处理器的集合，因此每个线程束中的线程是同时执行的。这个概念是为了隐藏对显存进行读写带来的延迟所引入的。
目前英伟达公司的显卡此值为 32，不可改动，也不应该对其进行改动。
3. 线程块
一个线程块包含多个线程束，在一个线程块内的所有线程，都可以使用共享内存来进行通信、同步。但一个线程块能拥有的最大线程/线程束，和显卡型号有关。
4. 流多处理器
流多处理器就相当于 CPU 中的核，负责线程束的执行。同一时刻只能有一个线程束执行。
5. 流处理器
流处理器只负责执行线程，结构相对简单。
1. 任务数量
CPU 适合比较少量的任务，而 GPU 则适合做大量的任务。
2. 任务复杂度
CPU 适合逻辑比较复杂的任务，而 GPU 则适合处理逻辑上相对简单的任务 (可用比较少的语句描述)。
3. 线程支持方式
由于 CPU 中线程的寄存器组是公用的，因此CPU 在切换线程的时候，会将线程的寄存器内容保存在 RAM 中，当线程再次启动的时候则会从 RAM 中恢复数据到寄存器。
而 GPU 中的各个线程则各自拥有其自身的寄存器组，因此其切换速度会快上不少。
当然，对于单个的线程处理能力来说，CPU 更强。
4. 处理器分配原则
CPU 一般是基于时间片轮转调度原则，每个线程固定地执行单个时间片；而 GPU 的策略则是在线程阻塞的时候迅速换入换出。
5. 数据吞吐量
GPU 中的每个流处理器就相当于一个 CPU 核，一个 GPU 一般具有 16 个流处理器，而且每个流处理器一次能计算 32 个数。
1. 了解 CUDA 的线程模型是 GPU 并行编程的基础。
2. 根据待处理数据类型来组织线程结构是非常非常重要的，而这并不轻松，尤其是当出现了需要共享的数据时。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/muchen/p/6138691.html
