30、并行计算模型与图形处理单元算法实现解析

并行计算模型与图形处理单元算法实现解析

在当今的计算领域，并行计算和图形处理单元（GPU）的应用愈发广泛。本文将深入探讨两种重要的计算概念：GCA - w 大规模并行模型以及在 GPU 上实现细粒度算法的相关内容。

GCA - w 大规模并行模型

GCA - w 是一种新的并行计算模型，即具有对邻居进行写访问的全局元胞自动机（Global Cellular Automata with write access to the neighbors），它是 GCA 模型的扩展，与元胞自动机（CA）模型相关。

模型特点

在 GCA 和 GCA - w 模型中，邻居与所考虑的元胞动态链接，数据和链接信息由局部规则修改，元胞可以自行决定下一代的邻居。GCA - w 模型克服了元胞只能修改自身状态的限制，使得整个元胞数组中的任何全局元胞都可以成为信息传输的目标。与普通 GCA 模型相比，写访问无需以 O(log n) 的减速进行模拟，可直接在 O(1) 时间内完成。此外，“休眠”元胞可以以分散的方式动态转变为活动元胞，“休眠”资源可以动态分配给其他活动元胞，从而提高资源利用率或降低功耗。

计算过程

最初只有元胞 (k = 0) 处于活动状态。在第一代中，它执行三个操作：
1. 向其右侧邻居 (k = 1) 写入 d <= 1。
2. 激活右侧邻居。
3. 使自身失活。

这样，在每一代中，最右端会激活一个新的元胞。

以下是相关代码实现：

type cell = (da