SIMT和SIMD之总结篇

最新推荐文章于 2025-07-27 09:45:22 发布
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分类专栏： CUDA 性能优化
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/a812073479/article/details/80572054
本文对比了SISD（单指令单数据）与SIMD（单指令多数据）处理方式的区别，特别是在指令执行效率上的不同。进一步介绍了SIMT（单指令多线程）作为SIMD的一种扩展形式，并提供了相关资源链接。

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一、SISD与SIMD

      以加法指令为例，单指令单数据（SISD）的CPU对加法指令译码后，执行部件先访问内存，取得第一个操作数；之后再一次访问内存，取得第二个操作数；随后才能进行求和运算。而在SIMD型的CPU中，指令译码后几个执行部件同时访问内存，一次性获得所有操作数进行运算。另外，可以从一个操作数扩展到一组操作数上去，即一个向量，这组数据都在相同的地址空间上，如都在同一个寄存器中（所以SIMD中的向量中的元素相互之间可以自由通信）.

其他相关链接：

1、SIMD

      https://blog.youkuaiyun.com/a812073479/article/details/80549466

2、C++中使用SIMD的几种方法

      https://blog.youkuaiyun.com/a812073479/article/details/80549436

3、intel的MMX、SSE等技术的参考手册

      https://software.intel.com/sites/landingpage/IntrinsicsGuide/#expand=0,79&techs=SSE2

二、SIMD与SIMT

      SIMT实质上是SIMD的一个扩展，具体可参考：https://blog.youkuaiyun.com/a812073479/article/details/80572035

三、SIMT ,SIMD,SPMD

参考链接：https://devtalk.nvidia.com/default/topic/467828/simt-simd-spmd-/

【大模型推理加速技术】SIMD 与SIMT
王尚权 qq:2515162716
11-08 715
为了实现SIMD操作，硬件确实需要增加ALU（算术逻辑单元）单元的数量，这些单元可以同时处理多个数据元素。增加的ALU单元使得处理器可以在单一时钟周期内对多个数据元素进行操作，从而提高计算吞吐量。硬件结构的变化为了实现SIMD操作，处理器的硬件结构需要进行一些变化：增加ALU单元：处理器需要增加多个ALU单元，这些单元可以同时处理多个数据元素。例如，对于8位整数的SIMD操作，处理器可能需要8个ALU单元，每个单元处理一个8位整数。
High Performance Histograms on SIMT and SIMD Architectures - M.E.R. Berger, Master's Thesis (2015)-计算机科学
04-22
High Performance Histograms on SIMT and SIMD ArchitecturesM.E.R. BergerHigh Performance Histograms on SIMT and SIMD ArchitecturesMaster’s Thesis in Computer ScienceParallel and Distributed Systems ...
SIMT和SIMD
kebu12345678的博客
01-15 1万+
百度百科：SIMT SIMT中文译为单指令多线程，英文全称为Single Instruction Multiple Threads GPU中的SIMT体系结构相对于CPU的SIMD中的概念。为了有效地管理和执行多个单线程，多处理器采用了SIMT架构。此架构在第一个unified computing GPU中由NVIDIA公司生产的GPU引入。 不同于CPU中通过SIMD（
向量化编程：SIMD（Single Instruction, Multiple Data）深度解析
qq2745567641的博客
07-07 1156
本文深入探讨了SIMD（单指令多数据）技术在提升计算性能中的关键作用。首先介绍了SIMD的基本概念与发展历程，从早期的MMX到现代AVX-512指令集的演进。随后详细解析了Intel和ARM平台的SIMD指令集特点与适用场景。在编程模型方面，重点阐述了内联函数、自动向量化和汇编三种实现方式的技术特点与适用条件。最后提供了性能优化的核心原则，包括最大化并行度、优化数据布局等实用建议，并辅以矩阵乘法优化示例，帮助开发者充分利用SIMD技术提升计算密集型应用的性能。
SIMD与SIMT
芝士不禁脑汁
12-03 1136
SIMD适用于数据级并行性较高的任务，在执行相同操作时可以显著提高性能，特别是在处理向量数据时。SIMT适用于线程级并行性的任务，尤其是在GPU计算中，适合处理独立线程的计算，每个线程可以有独立的数据和执行路径。两者的主要区别在于执行的并行单位：SIMD侧重于在一个指令下并行处理多个数据元素，而SIMT侧重于在多个线程下执行相同的指令，处理不同的数据。SIMT常见于GPU计算，SIMD则多用于CPU架构的并行化计算。
simd vs simt
四哥的专栏
09-09 816
SIMD 架构是指在同一时间内对多个数据执行相同的操作，适用于向量化运算。例如，对于一个包含多个元素的数组，SIMD 架构可以同时对所有元素执行相同的操作，从而提高计算效率。在实际应用中，根据具体的计算需求和硬件环境选择合适的架构可以提高计算性能。SIMT 架构是指在同一时间内执行多个线程，每个线程可以执行不同的指令，但是这些线程通常会执行相同的程序。版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。常见的 SIMD 架构包括。
SIMT与SIMD的区别？
bdfpxsfh的专栏
03-12 3266
来源： SIMD指令和SIMT指令有什么区别？在出现SIMD和SIMT之前，占主导地位的是SISD（Single instruction single data）。但很快人们发现，在一些逻辑简单但计算量大的场景下，这些计算可以并行完成。因此，直接想到的解决方案就是多块芯片并行计算，即多核系统，与此对应的编程模型是多线程编程。多核系统的产生使得编程变得轻松，只需解决多线程互斥、同步等一些小问题即可。但很快有人意识到，从硬件的角度看，这么做很不划算。我们只是为了并行计算，按理说只需要多块计算元件和寄存器就行了，
SIMT与SIMD架构下高性能直方图计算优化
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请用计算机系统结构的知识点回答以下问题：SIMT想提高并行度，可以增加什么？SIMT和SIMD的区别和联系是什么？
05-30
SIMT（Single Instruction Multiple Thread）是一种并行计算模型，...SIMT和SIMD的联系在于它们都可以在一个时钟周期内执行多个操作，不同之处在于SIMD是对多个数据执行相同的操作，而SIMT是对多个线程执行相同的操作。
SIMD与SIMT的区别和联系
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本文主要介绍SIMD与SIMT的区别与应用。本文主要介绍了SIMD与SIMT的基本原理及使用。
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ZOMI酱
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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。
SIMD 与 SIMT：高性能计算集群中的并行利刃
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SIMD和SIMT是高性能计算的两大并行技术。SIMD通过单指令多数据实现批量处理，适合图像处理、科学计算等高度同质化任务，效率提升可达4-8倍；SIMT则通过单指令多线程支持大规模并行计算，允许轻微分支，在图形渲染、深度学习等场景中比CPU快数十倍。二者在大模型训练、气候模拟等复杂任务中协同工作：SIMD处理基础运算，SIMT加速核心计算。随着技术发展，它们将持续推动计算能力的突破。
SIMD＜SIMT＜SMT: NVIDIA GPU的并行机制
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原文出处： SIMD < SIMT < SMT: parallelism in NVIDIA GPUs 一、概述 英伟达GPU称为它们的并行编程模型为SIMT(Single Instruction,Multiple Threads)。与我们熟知的SIMD（Single Instruction,Multiple Data）以及SMT(Simultaneous Multithreading)相比，SIMT带来了一些新的特性，在并行机制上总结如下： ...
SIMD
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对处理器来说指令集是赋予硬件活力的催化剂，就像灵魂之于肉体。因此，AMD与Intel在指令集研发的斗争上从来没有停息过，只是随着AMD的推土机微架构逐渐浮出水面，x86领域的SIMD(Single Instruction Multiple Data单指令多数据流)指令之争将暂时告一段落。据现有消息来看推土机架构的指令集规格比Sandy Bridge乃至后续的Ivy Bridge都要完整。这不禁
OPENCL之SIMT与SIMD在架构上的主要区别是什么？
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总结来说，SIMT与SIMD的主要区别在于执行单元的组织方式、软件暴露的信息、灵活性和控制能力以及性能优化方面。SIMT提供了更高的灵活性和更细粒度的控制，而SIMD则在特定应用场景下表现出色。
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SIMD： (Single Instruction Multiple Data，单指令多数据流)能够复制多个操作数，并把它们打包在大型寄存器的一组指令集，例：3DNow!、SSE。 以同步方式，在同一时间内执行同一条指令。 SIMD在性能上的优势： 以加法指令为例，单指令单数据（SISD）的CPU对加法指令译码后，执行部件先访问内存，取得第一个操作数；之后再一次访问内存，取得第二个操作数；随后才能进行求和运算。而在SIMD型的CPU中，指令译码后几个执行部件同时访问内存，一次性获得所有操作数进行运算
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