GPU 程式設計：原理、開發與未來展望
GPU (圖形處理單元) 的出現，透過加速特定計算，推動了人工智慧、基因組學研究、電腦視覺等多個領域的進步。隨著更強大程式的開發，對 GPU 的需求也將不斷增加。
然而，GPU 程式設計環境卻顯得混亂。雖然存在多種可用的框架，但它們經常被限制在特定平台上，且通常難以使用，這種兼容性和便利性的缺乏為開發帶來挑戰。
GPU 的強大之處：平行運算
要理解 GPU 的運作原理，必須先了解平行運算的概念，即同時執行多個計算，而非依序執行。
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平行程式將任務分解成更小的子任務，這些子任務同時運行或在重疊的階段運行，從而縮短了總執行時間。
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平行運算會帶來一些額外開銷，因為系統需要分割數據並協調子任務。
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對於小型數據集，平行運算帶來的性能提升可能不足以彌補這些開銷，因此在這些情況下，循序程式通常更有效。
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此外，平行運算並非適用於所有問題。當數據依賴性較弱時（例如，要增加陣列中的元素），子任務可以獨立運行，程式設計也相對簡單。當數據依賴性較強時（例如，要對陣列中的元素進行排序），子任務之間必須同步和交換數據，這使得程式設計更為困難。
總體而言，平行運算在處理大量弱相關數據時表現出色。
GPU 的架構與應用
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GPU 的設計目的：GPU (圖形處理單元) 的發明是為了透過平行運算有效地處理圖像。
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CPU 與 GPU 的差異：CPU 包含少量強大的核心，旨在分別處理不同的任務，而 GPU 則包含大量較弱的核心，旨在對不同的數據執行相同的功能。
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GPU 的優勢與限制：這使得 GPU 在通用計算方面的靈活性不如 CPU，但在平行處理大量數據時效率更高。
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GPU 的應用擴展：儘管 GPU 最初是為了加速電腦圖形學而發明的，但自 2000 年代初以來，GPU 已被重新用於其他任務，例如線性代數、深度學習和密碼學。
儘管 GPU 被廣泛使用，但程式設計仍然有點複雜。
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專用框架的需求：您需要使用專門的框架來編寫程式碼，因為傳統的程式語言通常缺乏對 GPU 的支援。
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GPU 程式設計的挑戰：為 GPU 編寫程式碼比編寫循序程式更違反直覺。您需要考慮 GPU 的記憶體層次結構並手動平衡各個核心之間的計算，以有效地使用 GPU。
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混合方法的應用：許多使用 GPU 的專案結合了兩種方法。大部分程式碼都是用傳統的程式語言編寫的，一些繁重的計算則委託給 GPU 後端。
GPU 程式設計框架比較
以下是一些常見的 GPU 程式設計框架：
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OpenGL：
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歷史：由 Silicon Graphics 於 1992 年發布，最終移交給 Khronos Group。
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優勢：標準化了對 GPU 的訪問，提供跨平台支援。
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限制：創建應用程式可能很複雜，缺乏對性能的細粒度控制，最新更新較早，不支持現代 GPU 功能。
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應用：除了圖形應用程式，也可透過計算著色器用於通用計算。
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DirectX：
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開發者：微軟。
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平台限制：僅在 Microsoft 平台上受支援。
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優勢：提供對記憶體的顯式控制，更容易優化性能，支援現代 GPU 功能，驅動程式開銷較低。
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著色語言：HLSL。
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Metal：
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開發者：蘋果。
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平台限制：僅在 Apple 平台上受支援。
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優勢：提供高性能和多功能性。
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著色語言：MSL。
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Vulkan：
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開發者：Khronos Group。
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發布年份：2016 年。
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優勢：使開發人員可以對 GPU 進行明確的控制，功能更強大。
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限制：使用起來更具挑戰性，需要手動定義管道的每個步驟，著色器使用 SPIR-V 中間表示形式。
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WebGPU：
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開發者：萬維網聯盟。
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發布年份：2021 年。
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優勢：現代的跨平台 API，比 Vulkan 更符合人體工程學，可以顯式控制圖形管道，支持計算著色器。
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限制：仍然相當新，某些瀏覽器尚未支持。
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著色語言：WGSL。
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應用：可用於 Web 瀏覽器和桌面應用程式。
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CUDA：
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開發者：Nvidia 的專有框架。
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平台限制：僅適用於 Nvidia GPU。
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優勢：在 GPU 程式設計中至關重要，許多深度學習庫的首選框架。
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限制：僅限特定系統，難以交付給廣泛的受眾。
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程式設計：使用計算內核，代碼類似 C++，但使用特殊關鍵字和函數。
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OpenCL：
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最初開發者：Apple。
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目前管理者：Khronos Group。
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優勢：跨平台替代方案，不僅可以在 GPU 上運行內核，還可以在 CPU 甚至其他類型的加速器（例如 FPGA）上運行內核。
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程式設計：使用 OpenCL C 語言對計算內核進行程式設計。
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SYCL：
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開發者：Khronos Group。
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優勢：用於通用計算的現代 API，可以將計算內核無縫整合到 C++ 程式碼中。
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ROCm & oneAPI:
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ROCm 開發者: AMD
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oneAPI 開發者: Intel
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優勢: 開源
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GPU 程式設計的未來展望
GPU 程式設計是異構計算趨勢的一部分，異構計算包括使用專用硬體來加速某些任務。異構計算可能會更頻繁地用於加速程式。
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跨平台支援的改進：可以幫助開發人員更有效地使用 GPU。
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加速操作集成到常規代碼中：可將 GPU 加速操作無縫集成到常規代碼中，簡化程式維護。
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框架的多樣性：促進了創新，讓編碼比以往更高效。