2021年9月17日 · 在NVIDIA GPU的模型里面，有3个特征是SIMD并不具备的： 1、单指令，多套寄存器组（SIMD是并行的元素都在同一个寄存器内）； 2、单指令，多个数据访问单元； 3、单指令，多种运算逻辑路径； 下面举例说明上述特性将如何解除掉一段可以并行化的程序的限制,并解释这些特性带来的额外成本。 假定我们需要把两个vector中的数据相加，C语言代码如下： Matlab 代码则可以用vector的写法： SIMD使用了“short vector”的写法，是对程序员极不友好的。 我们 …

CUDA 是 NVIDIA 发布的在其统一架构 GPU 上进行通用程序设计的并行编程环境。 CUDA 软件环境包括一组 Runtime API、一组设备驱动函数、以及一个库文件。 它们的层次关系如图下图所示。 由上图我们可以很清晰地看到，CUDA 驱动库函数直接控制底层硬件结构Runtime 函数是对驱动函数的封装。 应用程序可以直接调用底层驱动函数，也可以通过调用 Runtime函数间接操作底层硬件。 CUDA 还包括有多个数学工具库——诸如cuBLAS, cuFFT, cuRAND 。 英伟达还提供一个 …

SIMT（Single Instruction Multiple Threads，单指令多线程）是英伟达提出基于 GPU 的新概念。 与 SIMD 相比，二者都通过将同样的指令广播给多个执行单元来实现数据并行和计算。 主要的不同在于 SIMD 要求所有的向量元素在统一的同步组里（一个线程内）同步执行，而 SIMT 允许多个线程在一个 Warp 中独立执行。

最早看到SIMT应该是在Nvidia上，通过对这三家公司的 GPU架构 进行研究，最后得出这样一个结论，近5年这三家公司的GPU都是基于SIMT架构的。 SIMT和SIMD到底有什么区别。

In this blog we show how to use primitives introduced in CUDA 9 to make your warp-level programing safe and effective. NVIDIA GPUs and the CUDA programming model employ an execution model called SIMT (Single Instruction, Multiple Thread).

因此综合前面的分析，SISD、SIMD、SIMT、SPMD 和 DSA 相关概念就有了一个清晰的定义和区分： SIMD：指令的执行方式和对应映射的硬件体系结构。 SIMT：以 SIMD 指令为主，具有 Warp Scheduler 等硬件模块，支持 SPMD 编程模型的硬件架构。

2024年12月8日 · simd 通过向量化指令实现数据并行，而 simt 则是基于 simd 的硬件架构，通过线程束（warp）实现更灵活的多线程并行执行。 NVIDIA CUDA 编程模型基于 SPMD，利用 SIMT 硬件架构执行单指令多线程，允许程序员以单程序多数据的方式编写并行程序，从而简化并行计算的 ...

2024年11月28日 · 为了进一步探讨 simd/simt 与 ai 芯片之间的关系，本文将详细介绍 simd 单指令多数据和 simt 单指令多线程的计算本质，以及对 nvidia cuda 底层实现 simd/simt 的原理进行讲解。

2024年12月2日 · 本文深入解析了simd（单指令多数据）与simt（单指令多线程）的计算本质及其在ai芯片中的应用，特别是nvidia cuda如何实现这两种计算模式。 SIMD通过单指令对多个数据进行操作，提高数据并行处理能力；而SIMT则在GPU上实现了多线程并行，每个线程独立执行相同 ...

2011年11月10日 · SIMT is somewhere in between – an interesting hybrid between vector processing and hardware threading. My presentation of SIMT is focused on hardware architecture and its implications on the trade-off between flexibility and efficiency. I'll describe how SIMT is different from SIMD and SMT, and why – what is gained (and lost) through these ...