GPUプログラミング

GPUのメモリ合体アクセス(コアレッシング)の説明として正しいものはどれか。

  1. A2つのGPUのメモリを1つにまとめて容量を2倍にする
  2. Bメモリのデータを圧縮して容量を増やす
  3. Cワープの中の隣り合うスレッドが隣り合う番地を読むと、まとめて少ない回数のメモリアクセスで済む
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正解：C. ワープの中の隣り合うスレッドが隣り合う番地を読むと、まとめて少ない回数のメモリアクセスで済む

GPUのメモリは、32バイトや128バイトなどのまとまった単位で読み書きします。ワープの32本のスレッドがそれぞれ4バイトの続いた番地を読むと、合わせて128バイトのまとまりを1〜数回のアクセスで読めます。番地がばらばらだと、スレッドごとに別のまとまりを読むことになり、使わないデータまで運ぶので、実効的な帯域が何分の一にも落ちます。

  • A. 容量をまとめる話ではありません。
  • B. 圧縮とは関係ありません。
  • C. 正しい。帯域を有効に使うための基本です。
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