动态并行何时值得使用
不规则且自适应的工作负载
动态并行何时值得使用 是 CoddyKit 上的免费 CUDA Academy 课时。 这是第 2 节课，共 4 节。 你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。 这是 CUDA Academy 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 CUDA Academy 课程共包含 4 节课。
并非总是合适的工具
动态并行功能强大，但并非没有代价。了解何时使用它，与了解如何使用同样重要。
不规则的工作负载
对于不规则工作负载，动态并行最有价值，因为在内核运行之前，您无法知道每个区域的工作量。
自适应细化
可以想想自适应网格细化：需要更多细节的区域可以在数据要求的位置启动更多线程。
if (needsDetail(cell)) refine<<<1, 64>>>(cell);遍历树和图
层次结构问题同样适用。拥有许多子节点的节点可以启动一个内核，并行处理该子树。
避免往返主机端
它的优势在于：当每个阶段的规模取决于上一阶段的结果时，可以避免阶段之间代价高昂的主机端往返。
每次启动都有开销
但是，每次嵌套启动都会带来实际的开销。大量微小的子内核启动可能比节省的成本还高。
优先使用大型启动
如果确实需要启动，就要让它发挥作用：一次大型启动通常胜过数百次完成相同总工作量的小型启动。
process<<<256, 256>>>(big); // not 256 tiny launches留意深度
深度嵌套会成倍增加开销，还可能触及启动深度限制。可以的话，请保持树结构较浅。
网格步幅循环方案
通常，与嵌套启动相比，使用网格步幅循环的扁平内核能以更低的成本处理可变大小。
for (int i = id; i < n; i += stride) work(i);进行测量，不要想当然
请始终对两个版本都进行性能分析。巧妙的单次启动设计有时会胜过动态并行。
一个简单的经验法则
当工作高度依赖数据，且每个子任务都包含大量工作时，请使用它。否则，请将内核扁平化。
快速检查
动态并行通常在什么时候能够带来收益？
回顾：何时使用
对于包含大量子任务的不规则、依赖数据的工作，可以考虑使用动态并行。请注意启动开销，保持嵌套较浅，并进行性能分析。🎯
用 AI 导师学习 C++ — 免费
在浏览器中编写并运行真实代码，获得全天候 AI 导师的即时帮助，并在网页或应用中继续学习。
- 课程
- 30
- 课程
- 120
常见问题解答
「动态并行何时值得使用」课时是免费的吗？
是的 — 「动态并行何时值得使用」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 CUDA Academy 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 CUDA Academy 课程共包含 4 节课。
「动态并行何时值得使用」这节课中我会学到什么？
不规则且自适应的工作负载 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 CUDA Academy，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。
学习 CUDA Academy 需要有经验吗？
无需任何先前经验。CoddyKit 上的 CUDA Academy 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。 这是第 2 节课，共 4 节。
「动态并行何时值得使用」课时需要多长时间？
大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。
我能在这节 CUDA Academy 课中编写并运行代码吗？
能。每节 CUDA Academy 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。