對於kepler架構gpu的新特性——hyperq，往上的討論貼子還是比較少的，官方文件中也只是有乙個sample，給出了**，但對於有些情況下，hyperq不能成功的原因沒有過多的涉及，我們今天就來談一談。hyperq允許多個cpu執行緒或程序同時向乙個gpu發射任務，提高了gpu的使用率。
我們來看乙個例子：
c/c++ code
? 1
2
3
4
5
6
for(inti = 0; i
如果是在fermi架構上執行上述**，每乙個流的三個kernel函式會序列執行，它們有各自的任務佇列，根據流的特性，只有a1 c0和a2 c1會具有並行性，如下圖：
c/c++ code
? 1
2
3
4
5
6
7
for(inti = 0; i
下圖是在fermi架構的時序圖：
可見，hyperq特性將同時執行所有流的kernel函式。
下面我們來討論兩個問題：
1. hyperq和流的關係：
hyperq和流的區別。我們看到上邊的例子都有流的參與，流可以實現「資料的傳輸和kernel函式同步執行」，即傳輸資料的同時，執行kernel函式；而hyperq則是更高大上的實現了kernel同時執行。如果程式的函式執行時間遠遠大於資料的傳輸時間，那麼hyperq就減少了很多很多的執行時間。二者實現的功能是不一樣的，這對於初次接觸hyperq的小夥伴們是容易迷惑的地方。
2. 只要是kepler架構的gpu，按照上述例子那樣寫**，就一定能實現kernel函式並行嗎？
不一定。這句話正確的描述應該是：「只要是kepler架構的gpu就可以支援hyperq特性，而hyperq能不能達到使kernel函式並行的目的是不一定的，要看gpu的資源狀況」。什麼意思？就是說：如果gpu還有資源，包括視訊記憶體、空閒的smx等，那麼是可以並行的，如果乙個kernel已經讓gpu滿載運作了，還怎麼加入第二個kernel，更不用說多個並行了。有興趣的小夥伴們可以自行將cuda中hyperq的例子使用的資源量加大，在觀察時序圖。因此，任何高大上的新特性，都是有使用前提的，不能一味的盲目使用。
上述兩點就是本人使用hyperq的心得，如果在資源允許、gpu沒有滿載的情況下，hyperq還是乙個很好的特性，減少了程式執行時間；但如果kernel函式的任務量很繁重，那麼hyperq就體現不出kernel並行的特點了，實際執行還是序列的。大家也來談談你們使用hyperq時遇到的問題吧~
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