Что такое warp и почему важна warp divergence?

Warp — это группа из 32 потоков (threads) в архитектуре NVIDIA CUDA, которые исполняются одновременно на одном мультипроцессоре GPU. Все потоки в warp выполняют одну и ту же инструкцию в один такт, что обеспечивает высокую параллельность и эффективность вычислений.

Warp divergence возникает, когда потоки внутри одного warp принимают разные ветвления условных операторов (например, if-else). В этом случае GPU вынужден последовательно выполнять каждую ветвь для соответствующих потоков, что снижает параллелизм и производительность.

Важно минимизировать warp divergence, чтобы сохранить эффективность выполнения кода на GPU. Например, при написании CUDA-кода стоит стараться, чтобы потоки внутри warp выполняли одинаковые инструкции и избегать разветвлений, зависящих от индекса потока.