前面的文章对AI芯片SIMD和SIMT计算本质进行了分析，结合英伟达CUDA实现对SIMD和SIMT进行了对比，本文将以英伟达GPU为例，讲解GPU的编程模型。GPU编程模型CUDA英伟达公司于2007年发布了CUDA，支持编程人员利用更为通用的方式对GPU进行编程，更好地发挥底层硬件强大

前面的文章对AI芯片SIMD和SIMT计算本质进行了分析，结合英伟达CUDA实现对SIMD和SIMT进行了对比，本文将以英伟达GPU为例，讲解GPU的编程模型。GPU编程模型CUDA英伟达公司于2007年发布了CUDA，支持编程人员利用更为通用的方式对GPU进行编程，更好地发挥底层硬件强大

前面的文章对AI芯片SIMD和SIMT计算本质进行了分析，结合NVIDIACUDA实现对SIMD和SIMT进行了对比，本文将对不同并行的编程方式进行讲解，以英伟达GPU为例，讲解GPU的编程模型。实现并行的编程方式从指令级别的执行方式来看，一共有三种不同的编程模型，串行（SISD）、数据并行（SI

为了进一步探讨SIMD/SIMT与AI芯片之间的关系，本文将详细介绍SIMD单指令多数据和SIMT单指令多线程的计算本质，以及对NVIDIACUDA底层实现SIMD/SIMT的原理进行讲解。SIMD计算本质SIMD是对多个进行同样操作的处理元素同时进行同等的计算操作，利用了数据级别的并行性，而不

本篇幅主要探讨SIMD和SIMT的主要区别与联系，SIMT与CUDA编程之间的关系，并且会讨论GPU在SIMT编程本质，SIMD、SIMT与DSA架构，DSA架构的主要形态。目前已经有大量的AI芯片研发上市，但是如何开发基于硬件的编译栈与编程体系，让开发者更好地使用AI芯片，更好的发挥AI芯片

前面的文章对AI芯片SIMD和SIMT计算本质进行了分析，结合英伟达CUDA实现对SIMD和SIMT进行了对比，本文将以英伟达GPU为例，讲解GPU的编程模型。GPU编程模型CUDA英伟达公司于2007年发布了CUDA，支持编程人员利用更为通用的方式对GPU进行编程，更好地发挥底层硬件强大

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