Masalah yang Cocok untuk GPU

GPU memang kuat, tetapi paling unggul pada bentuk masalah tertentu. Dengan belajar mengenali bentuk tersebut, Anda dapat menghindari banyak usaha yang sia-sia. 🔍

Kasus idealnya adalah pekerjaan yang sangat paralel: banyak item yang masing-masing ditangani dengan cara sama, tanpa ada item yang bergantung pada item lain.

Jika Anda dapat mengatakan terapkan langkah yang sama ini pada setiap elemen, berarti masalah tersebut sangat cocok. Pola yang teratur ini dapat dipetakan dengan sempurna ke ribuan thread.

Tugas GPU terbaik memiliki unit kerja yang independen. Saat elemen 5 tidak memerlukan hasil elemen 4, thread dapat berjalan bebas tanpa menunggu.

Filter gambar adalah contoh yang sangat cocok: setiap piksel dapat dicerahkan atau diburamkan secara mandiri, sehingga jutaan piksel dapat diproses secara bersamaan. 🖼️

Menambahkan, menskalakan, atau mengalikan vektor dan matriks berukuran sangat besar sangat ideal. Setiap keluaran hanya bergantung pada beberapa masukan, sehingga cocok untuk inti paralel.

Jaringan saraf sebagian besar terdiri atas perkalian matriks besar yang diulang jutaan kali. Perhitungan yang berat dan teratur seperti ini adalah bidang keunggulan GPU.

Tugas yang penuh ketergantungan, ketika setiap langkah memerlukan langkah sebelumnya, menyulitkan GPU. Hanya sedikit pekerjaan yang dapat dijalankan secara paralel, sehingga inti menjadi menganggur.

Kode dengan percabangan berat dan alur pengendalian yang tidak teratur menyebabkan divergensi warp, sehingga GPU kehilangan sebagian besar keunggulan kecepatannya.

Bahkan tugas yang sempurna dapat gagal memberi keuntungan jika penyalinan data ke GPU memerlukan biaya lebih besar daripada pekerjaan yang dihemat. Selalu pertimbangkan beban tambahan pemindahan tersebut terlebih dahulu.

Tanyakan: apakah ada banyak item, operasi yang sama, dan sedikit ketergantungan di antara item-item tersebut? Jika ya, GPU kemungkinan besar akan memberi peningkatan besar.

GPU menyukai pekerjaan yang sangat paralel: banyak item, operasi yang sama, dan sedikit ketergantungan. Perhatikan biaya pemindahan data dan hindari logika dengan banyak percabangan. 👍