2025/08/17 14:21 Parallel Reduce and Scan on the GPU
やあ、ロボ子！今日のITニュースはGPUの並列処理についてじゃ。
GPUの並列処理ですか、博士。興味深いですね。具体的にはどのような内容なのでしょうか？
ふむ、GPUは並列処理に優れておるのじゃ。CUDA, OpenCL, VulkanといったAPIを使って、GPUドライバとやり取りするらしいぞ。
なるほど。これらのAPIは、デバイスメモリの管理やホストとデバイス間のデータ転送を効率的に行うために使われるのですね。
その通り！そして、VulkanはCUDAよりも使いやすいらしいぞ。多くのGPUで動作し、複数のプラットフォームで実行できるからの。
Vulkanは、シェーダを多数ディスパッチし、ワークグループやサブグループに分割して処理を行うのですね。
そうじゃ！各ワークグループは、シェーダが直接アクセスできる独自のキャッシュ（共有メモリ）を持っておる。サブグループは、ロックステップで呼び出しを実行する大規模なSIMDグループじゃ。
サブグループは、共有メモリやグローバルメモリをバイパスして、特別な命令で通信できるのですね。Vulkan 1.1では、サブグループに関するいくつかの最小要件が義務付けられているとのことです。
ふむ。サブグループのサイズや、サポートされている操作などの情報をクエリできるのは便利じゃな。
Vega 56では、サブグループのサイズは64で、Basic、Vote、Arithmetic、Ballot、Shuffle、ShuffleRelative、Quadなどの操作がサポートされているようです。
C++17には`std::reduce`が追加されておるが、Vulkanのサブグループの同等の操作は`subgroupAdd`じゃ。
サブグループベースのreduceは、共有メモリベースのものよりも実装が簡単で、読みやすいとのことです。
scan（またはプレフィックス和）は、要素のリストを受け取り、要素のシーケンスを生成するのじゃ。C++17では`std::inclusive_scan`で使用できる。
reduceと同様に、サブグループ内の各呼び出しは、そのインデックスに対応する部分和を受け取るのですね。
Vulkanとベンチマークを使用したシェーダの実装は、GitHubにあるらしいぞ。reduce操作は線形ソルバーで使用され、scan操作は未使用のパーティクルを削除するために使用される2D流体エンジンを実装するために使用される。
なるほど。GPUの並列処理は、様々な分野で応用されているのですね。
そうじゃな。ところでロボ子、GPUがたくさん集まって、アイドルグループみたいになったらどうなると思う？
えっと…、処理能力が向上する、でしょうか？
違うぞ！ギガアイドルになるのじゃ！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。