الفصل 3: نماذج البرمجة المتوازية في تصميم وحدات معالجة الرسومات (GPUs)

طورت وحدات معالجة الرسومات (GPUs) من كونها مُسرِّعات رسومات ثابتة الوظيفة إلى محركات حوسبة قابلة للبرمجة والتوازي بشكل كبير، قادرة على تسريع مجموعة واسعة من التطبيقات. لتمكين المبرمجين من استغلال التوازي الهائل في GPUs بفعالية، تم تطوير العديد من نماذج البرمجة المتوازية والواجهات البرمجية التطبيقية (APIs)، مثل NVIDIA CUDA و OpenCL و DirectCompute. توفر هذه نماذج البرمجة تجريدات تسمح للمبرمجين بالتعبير عن التوازي في تطبيقاتهم مع إخفاء التفاصيل المنخفضة المستوى للأجهزة GPU.

في هذا الفصل، سنستكشف المفاهيم والمبادئ الرئيسية وراء نماذج البرمجة المتوازية للأجهزة GPU، مع التركيز على نموذج التنفيذ SIMT (Single Instruction, Multiple Thread)، ونموذج CUDA البرمجي والواجهات البرمجية التطبيقية، وإطار عمل OpenCL. سنناقش أيضًا تقنيات لتطبيق الخوارزميات على معمارية GPU لتحقيق أداء وكفاءة عالية.

نموذج التنفيذ SIMT (Single Instruction, Multiple Thread)

نموذج التنفيذ SIMT هو النموذج الأساسي الذي تستخدمه أجهزة GPU الحديثة لتحقيق التوازي الهائل. في نموذج SIMT، ينفذ عدد كبير من الخيوط نفس البرنامج (يُسمى نواة) بشكل متوازٍ، ولكن لكل خيط عداد برنامج خاص به ويمكنه اتخاذ مسارات تنفيذ مختلفة بناءً على معرف الخيط والبيانات التي يعمل عليها.

النوى وهرمية الخيوط

نواة GPU هي وظيفة يتم تنفيذها بشكل متوازٍ بواسطة عدد كبير من الخيوط. عند إطلاق نواة، يحدد المبرمج عدد الخيوط المطلوب إنشاؤها وكيفية تنظيمها في هرمية من الشبكات والكتل (أو مصفوفات الخيوط التعاونية - CTAs) والخيوط الفردية.

• تمثل الشبكة المساحة المشكلة بأكملها وتتكون من كتلة واحدة أو أكثر.
• الكتلة هي مجموعة من الخيوط التي يمكن أن تتعاون وتتزامن مع بعضها البعض من خلال الذاكرة المشتركة والحواجز. يتم تنفيذ الخيوط داخل الكتلة على نفس النواة GPU (تُسمى وحدة معالجة المصفوفة).هذا ملف التعليمات البرمجية المكتوب بلغة "Markdown":

sor أو وحدة الحساب).

• لكل خيط هوية فريدة داخل كتلته وشبكته، والتي يمكن استخدامها لحساب عناوين الذاكرة واتخاذ قرارات التحكم في التدفق.

تتيح هذه التنظيم التسلسلي للمبرمجين التعبير عن كل من التوازي في البيانات (حيث يتم تطبيق نفس العملية على عناصر بيانات متعددة) والتوازي في المهام (حيث يتم تنفيذ مهام مختلفة بالتوازي).

يوضح الشكل 3.1 تسلسل الخيوط في نموذج التنفيذ SIMT.

            الشبكة
       ________________
      /   /   /   /   /
     /   /   /   /   / 
    /   /   /   /   /
   /   /   /   /   /
  /__/__/__/__/__/
    |   |   |   |
    |   | الكتلة |
    |   |   |   |
  الخيط الخيط ...

الشكل 3.1: تسلسل الخيوط في نموذج التنفيذ SIMT.

تنفيذ SIMT

في نموذج التنفيذ SIMT، ينفذ كل خيط نفس التعليمة ولكن يعمل على بيانات مختلفة. ومع ذلك، على عكس SIMD (تعليمة واحدة، بيانات متعددة) حيث تنفذ جميع عناصر المعالجة بالتزامن، يسمح SIMT للخيوط بأن يكون لها مسارات تنفيذ مستقلة وأن تتفرق عند تعليمات التفرع.

عندما تصادف مجموعة الخيوط (مجموعة من 32 خيطًا في أجهزة GPU من NVIDIA أو 64 خيطًا في أجهزة GPU من AMD) تعليمة تفرع، يقوم جهاز GPU بتقييم شرط التفرع لكل خيط في مجموعة الخيوط. إذا اتخذ جميع الخيوط نفس المسار (تقارب)، فستستمر مجموعة الخيوط في التنفيذ بشكل طبيعي. ومع ذلك، إذا اتخذ بعض الخيوط مسارات مختلفة (تفرقت)، فسيتم تقسيم مجموعة الخيوط إلى مجموعتين فرعيتين أو أكثر، كل منها يتبع مسارًا مختلفًا. يقوم جهاز GPU بجمع تنفيذ المسارات المتباينة، مع إخفاء الخيوط غير النشطة في كل مجموعة فرعية. عندما ينتهي جميع المسارات، تعاود المجموعات الفرعية التقارب وتستمر في التنفيذ بالتزامن.

يوضح الشكل 3.2 تنفيذ SIMT مع تفرع التحكم.

         مجموعة الخيوط
   ________________
  /   /   /   /   /
 /   /   /   /   / 
/   /   /   /   /
   |   |   |
   | تفرع |
   |   |   |
  / \ / \ / \
 /   X   \   \
/   / \   \   \
   /   \   \
  /     \   \
 /       \   \
/         \   \
           \
```هذا هو الترجمة العربية للملف:

   إعادة التقارب

الشكل 3.2: تنفيذ SIMT مع تدفق التحكم المتباعد.

آلية معالجة هذا التباعد تسمح لـ SIMT بدعم تدفق التحكم الأكثر مرونة من SIMD، ولكن هذا يأتي على حساب كفاءة SIMD المنخفضة عند حدوث التباعد. على البرمجيين أن يحاولوا تقليل التباعد داخل الـ warp لتحقيق أداء مثالي.

التسلسل الهرمي للذاكرة

لدى وحدات المعالجة الرسومية (GPU) تسلسل هرمي معقد للذاكرة لدعم متطلبات النطاق العريض والسرعة المنخفضة للحمل المتوازي. يتكون التسلسل الهرمي للذاكرة عادة من:

• الذاكرة العالمية: أكبر ولكن أبطأ مساحة للذاكرة، قابلة للوصول من جميع الخيوط في نواة. الذاكرة العالمية يتم تنفيذها عادة باستخدام ذاكرة GDDR أو HBM عالية النطاق.
• الذاكرة المشتركة: مساحة ذاكرة سريعة ومدمجة على الرقاقة، مشتركة بين جميع الخيوط في كتلة. تستخدم الذاكرة المشتركة للاتصال بين الخيوط وتبادل البيانات داخل الكتلة.
• ذاكرة الثابت: مساحة ذاكرة للقراءة فقط، تستخدم لإرسال بيانات للقراءة فقط إلى جميع الخيوط.
• ذاكرة النسيج: مساحة ذاكرة للقراءة فقط، مثالية للموقعية المكانية، وتتم الوصول إليها عبر ذاكرة التخزين المؤقت للنسيج. تستخدم ذاكرة النسيج بشكل أكثر شيوعًا في أحمال العمل الرسومية.
• الذاكرة المحلية: مساحة ذاكرة خاصة لكل خيط، تستخدم لإراقة السجلات والكيانات البيانية الكبيرة. عادة ما يتم تخطيط الذاكرة المحلية إلى الذاكرة العالمية.

الاستخدام الفعال للتسلسل الهرمي للذاكرة أمر حاسم لتحقيق أداء عالي على وحدات المعالجة الرسومية. يجب على البرمجيين أن يهدفوا إلى تحقيق الحد الأقصى من استخدام الذاكرة المشتركة والحد الأدنى من الوصولات إلى الذاكرة العالمية لتقليل زمن الاستجابة وعوائق النطاق الترددي.

الشكل 3.3 يوضح التسلسل الهرمي لذاكرة وحدة المعالجة الرسومية.

     |   الذاكرة    |
     |   المشتركة   |
      ____________
           |
      ____________ 
     |            |
     |   الذاكرة    |
     |   المحلية    |
      ____________

الشكل 3.3: التراتبية الهرمية لذاكرة وحدة المعالجة الرسومية.

نموذج البرمجة CUDA وواجهات البرمجة التطبيقية

CUDA (Compute Unified Device Architecture) هي منصة للحوسبة المتوازية ونموذج البرمجة الذي طورته NVIDIA لحوسبة عامة على وحدات المعالجة الرسومية. CUDA توفر مجموعة من الإضافات إلى لغات البرمجة القياسية، مثل C و C++ و Fortran، والتي تمكن المبرمجين من التعبير عن التوازي واستخدام القوة الحسابية لوحدات المعالجة الرسومية NVIDIA.

نموذج البرمجة CUDA

نموذج البرمجة CUDA يعتمد على مفهوم النواة (kernels)، وهي وظائف يتم تنفيذها بشكل متوازي من قبل عدد كبير من الخيوط (threads) على وحدة المعالجة الرسومية. يحدد المبرمج عدد الخيوط التي سيتم إطلاقها وتنظيمها في شبكة من كتل الخيوط.

CUDA تقدم عدة مفاهيم رئيسية لتسهيل البرمجة المتوازية:

• الخيط (Thread): الوحدة الأساسية للتنفيذ في CUDA. لكل خيط عداد برامج خاص به، وسجلات، وذاكرة محلية.
• الكتلة (Block): مجموعة من الخيوط التي يمكن أن تتعاون وتتزامن مع بعضها البعض. يتم تنفيذ الخيوط ضمن كتلة على نفس وحدة المعالجة المتدفقة (streaming multiprocessor) ويمكن أن تتواصل من خلال الذاكرة المشتركة.
• الشبكة (Grid): مجموعة من كتل الخيوط التي تنفذ نفس النواة. تمثل الشبكة مساحة المشكلة الكاملة وقد تكون ذات بعد واحد أو اثنين أو ثلاثة أبعاد.

CUDA توفر أيضاً متغيرات مضمنة (مثل threadIdx و blockIdx و blockDim و gridDim) تسمح للخيوط بتحديد هوياتها وحساب عناوين الذاكرة بناءً على موقعها في تراتبية الخيوط.

الشكل 3.4 يوضح نموذج البرمجة CUDA.

            الشبكة
       ________________
      /   /   /   /   /
     /   /   /   /   / 
    /   /   /   /   /
   /   /   /   /   /
  /__/__/__/__/__/
    |   |   |   |
    |   | الكتلة |
    |   |   |   |
  الخيط الخيط ...

الشكل 3.4: نموذج البرمجة CUDA.

التراتبية الهرمية لذاكرة CUDA

واجهة CUDA تكشف للمبرمج تسلسل ذاكرة وحدة المعالجة الرسومية، مما يتيح له التحكم الصريح في توضع البيانات وحركتها. المساحات الرئيسية للذاكرة في CUDA هي:

- الذاكرة الشاملة: متاحة لجميع الخيوط في نواة وتستمر عبر إطلاقات النواة. للذاكرة الشاملة أعلى وقت استجابة وتُستخدم عادةً للبنى البيانية الكبيرة.
- الذاكرة المشتركة: ذاكرة سريعة ومُضمّنة على الشريحة مشتركة بين جميع الخيوط في كتلة. تُستخدم الذاكرة المشتركة للتواصل بين الخيوط وتبادل البيانات داخل الكتلة.
- الذاكرة الثابتة: مساحة ذاكرة للقراءة فقط تُستخدم لبث بيانات القراءة فقط إلى جميع الخيوط. يتم تخزين الذاكرة الثابتة في ذاكرة التخزين المؤقت وتوفر وصول منخفض الوقت الاستجابة.
- ذاكرة النسيج: مساحة ذاكرة للقراءة فقط مُحسّنة للموقعية المكانية وتُوصَل إليها عبر ذاكرة التخزين المؤقت للنسيج. يُستخدم ذاكرة النسيج بشكل أكثر شيوعًا في أعمال الرسومات.
- الذاكرة المحلية: مساحة ذاكرة خاصة لكل خيط، تُستخدم لتفريغ السجلات وللبنى البيانية الكبيرة. عادةً ما يتم تخصيص الذاكرة المحلية للذاكرة الشاملة.

يمكن للمبرمجين تخصيص ونقل البيانات بين ذاكرة المضيف (وحدة المعالجة المركزية) وذاكرة الجهاز (وحدة المعالجة الرسومية) باستخدام واجهات برمجة تطبيقات runtime CUDA، مثل cudaMalloc وcudaMemcpy وcudaFree.

يوضح الشكل 3.5 تسلسل ذاكرة CUDA.

الشكل 3.5: تسلسل ذاكرة CUDA.

### المزامنة والتنسيق في CUDA

توفر CUDA أدوات مزامنة وتنسيق للتمكين من التعاون والتواصل بين الخيوط:

- المزامنة الحاجزية: الدالة __syncthreadsوظيفة `s()` تعمل كحاجز للتأكد من أن جميع الخيوط في كتلة ما قد وصلت إلى نفس النقطة قبل المتابعة.

- العمليات الذرية: تدعم CUDA العمليات الذرية (مثل `atomicAdd`، `atomicExch`) التي تسمح للخيوط بإجراء عمليات قراءة-تعديل-كتابة على الذاكرة المشتركة أو العالمية دون تدخل من خيوط أخرى.
- بدائل مستوى الحزمة: توفر CUDA وسائل مساعدة على مستوى الحزمة (مثل `__shfl`، `__ballot`) التي تمكن من التواصل والتزامن الفعال داخل الحزمة.

استخدام مزامنة المزامنة ووسائل المنسق بشكل صحيح أمر أساسي لكتابة برامج موازية صحيحة وفعالة في CUDA.

يُظهر المثال 3.1 نواة CUDA بسيطة تقوم بإضافة متجهات.

```c
__global__ void vectorAdd(int *a, int *b, int *c, int n) {
    int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (i < n) {
        c[i] = a[i] + b[i];
    }
}

int main() {
    int *a, *b, *c;
    int n = 1024;
    
    // تخصيص الذاكرة على المضيف
    a = (int*)malloc(n * sizeof(int));
    b = (int*)malloc(n * sizeof(int));
    c = (int*)malloc(n * sizeof(int));
    
    // تهيئة المتجهات المدخلة
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        a[i] = i;
        b[i] = i * 2;
    }
    
    // تخصيص الذاكرة على الجهاز
    int *d_a, *d_b, *d_c;
    cudaMalloc(&d_a, n * sizeof(int));
    cudaMalloc(&d_b, n * sizeof(int));
    cudaMalloc(&d_c, n * sizeof(int));
    
    // نسخ المتجهات المدخلة من المضيف إلى الجهاز
    cudaMemcpy(d_a, a, n * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_b, b, n * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    
    // تشغيل النواة
    int blockSize = 256;
    int numBlocks = (n + blockSize - 1) / blockSize;
    vectorAdd<<<numBlocks,blockSize>>>(d_a, d_b, d_c, n);
    
    // نسخ المتجه النتيجة من الجهاز إلى المضيف
    cudaMemcpy(c, d_c, n * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
    
    // تحرير ذاكرة الجهاز
    cudaFree(d_a);
    cudaFree(d_b); 
    cudaFree(d_c);
    
    // تحرير ذاكرة المضيف
    free(a); 
    free(b);
    free(c);
    
    رج
```Here is the Arabic translation of the provided Markdown file, with the code comments translated:

في 0؛
}

هذا الرمز CUDA يطلق vectorAdd نواة مع numBlocks كتل و blockSize خيوط لكل كتلة. تقوم النواة بإجراء إضافة عنصر بعنصر للمتجهات الإدخال a و b وتخزن النتيجة في المتجه c. يتم استخدام بناء الجملة <<<...>>> لتحديد أبعاد الشبكة والكتلة عند إطلاق نواة.

مجارٍ CUDA والأحداث

توفر مجارٍ CUDA والأحداث آلية للتنفيذ المتزامن والمزامنة للنوى والعمليات الذاكرية:

• المجارٍ: تسلسل العمليات (إطلاق النوى، نسخ الذاكرة) التي تنفذ بترتيب. يمكن للمجارٍ المختلفة التنفيذ بشكل متزامن، مما يسمح بالتداخل بين الحساب ونقل الذاكرة.
• الأحداث: علامات يمكن إدراجها في مجرى لتسجيل إكمال العمليات المحددة. يمكن استخدام الأحداث لأغراض المزامنة والتوقيت.

توفر المجارٍ والأحداث للمبرمجين إمكانية تحسين أداء تطبيقات CUDA الخاصة بهم من خلال تداخل الحساب ونقل الذاكرة واستغلال القدرات الكاملة لأجهزة GPU.

يوضح المثال 3.2 استخدام مجارٍ CUDA لتداخل تنفيذ النواة ونقل الذاكرة.

// إنشاء مجريين
cudaStream_t stream1, stream2;
cudaStreamCreate(&stream1);
cudaStreamCreate(&stream2);
 
// نسخ بيانات الإدخال إلى الجهاز بشكل غير متزامن
cudaMemcpyAsync(d_a, a, size, cudaMemcpyHostToDevice, stream1);
cudaMemcpyAsync(d_b, b, size, cudaMemcpyHostToDevice, stream2);
 
// إطلاق النوى في مجارٍ مختلفة
kernelA<<<blocks, threads, 0, stream1>>>(d_a);
kernelB<<<blocks, threads, 0, stream2>>>(d_b);
 
// نسخ النتائج مرة أخرى إلى المضيف بشكل غير متزامن
cudaMemcpyAsync(a, d_a, size, cudaMemcpyDeviceToHost, stream1);
cudaMemcpyAsync(b, d_b, size, cudaMemcpyDeviceToHost, stream2);
 
// مزامنة المجارٍ
cudaStreamSynchronize(stream1);
cudaStreamSynchronize(stream2);

في هذا المثال، يتم إنشاء مجريين CUDA. يتم نسخ بيانات الإدخال إلى الجهاز بشكل غير متزامن باستخدام كل مجرى. بعد ذلك، يتم إطلاق النوى في المجارٍ المختلفة، مما يؤدي إلى تداخل الحساب ونقل الذاكرة.بالترجمة إلى اللغة العربية:

إطار OpenCL

OpenCL (لغة الحوسبة المفتوحة) هي معيار مفتوح وخالي من الرسوم المطلوبة للبرمجة المتوازية عبر منصات متجانسة، بما في ذلك وحدات المعالجة المركزية والبطاقات الرسومية والFPGA والمسرعات الأخرى. توفر OpenCL نموذج برمجة موحد ومجموعة من واجهات برمجة التطبيقات التي تسمح للمطورين بكتابة شفرة متوازية محمولة وفعالة.

نموذج برمجة OpenCL

نموذج برمجة OpenCL شبيه بنموذج CUDA، مع بعض الاختلافات الرئيسية في المصطلحات والتجريدات:

• Kernel: وظيفة يتم تنفيذها بالتوازي بواسطة عدد كبير من عناصر العمل (الخيوط) على جهاز OpenCL.
• Work-item: الوحدة الأساسية للتنفيذ في OpenCL، تشبه الخيط في CUDA.
• Work-group: مجموعة من عناصر العمل التي يمكن أن تتزامن وتشارك البيانات من خلال الذاكرة المحلية. تشبه مجموعات الخيوط في CUDA.
• NDRange: يحدد مساحة الأدلة وتنظيم عناصر العمل لتنفيذ Kernel. يمكن أن يكون ذلك أحادي أو ثنائي أو ثلاثي الأبعاد.

تعرف OpenCL أيضًا على نموذج ذاكرة هرمي مشابه لـ CUDA:

• ذاكرة عالمية: يمكن الوصول إليها من قبل جميع عناصر العمل في جميع مجموعات العمل، وتشبه الذاكرة العالمية في CUDA.
• ذاكرة محلية: مشتركة بين جميع عناصر العمل في مجموعة العمل، وتشبه الذاكرة المشتركة في CUDA.
• ذاكرة خاصة: خاصة بعنصر عمل واحد، تشبه السجلات في CUDA.
• ذاكرة ثابتة: ذاكرة قراءة فقط متاحة لجميع عناصر العمل.

يتم تجميع Kernel OpenCL في وقت التشغيل بواسطة وقت التشغيل OpenCL. يمكن لبرنامج المضيف استعلام الأجهزة OpenCL المتاحة، واختيار جهاز مناسب، وإنشاء سياق، وبناء Kernel لذلك الجهاز المحدد. يمكّن هذا تطبيقات OpenCL من أن تكون قابلة للنقل بشكل كبير عبر منصات الأجهزة المختلفة.

يوضح المثال 3.3 Kernel OpenCL الذي يؤدي جمع المتجهات، مشابه لمثال CUDA في المثال 3.1.

__kernel void vectorAdd(__global const int *a, __global const int *b, __global int *c)
{
    // تعيين معرف عنصر العمل
    int i = get_global_id(0);
 
    // تنفيذ جمع المتجهات
    c[i] = a[i] + b[i];
}
```هذا هو الترجمة العربية للملف المركون:
 
```c
// الكلمة المفتاحية `__kernel` تعرّف وظيفة نواة OpenCL. الكلمة المفتاحية `__global` تحدد أن المؤشر يشير إلى الذاكرة العالمية. الوظيفة `get_global_id` تعيد الفهرس العالمي للعنصر الحالي، والذي يستخدم لحساب عناوين الذاكرة للمتجهات الإدخال والإخراج.
 
### تطبيق الخوارزميات على معمارية وحدات المعالجة المركزية الرسومية
 
إن تطبيق الخوارزميات على معمارية وحدات المعالجة المركزية الرسومية بكفاءة أمر حاسم لتحقيق أداء عالي. والاعتبارات الرئيسية تشمل:
 
- إظهار التوازي الكافي: يجب تحليل الخوارزمية إلى العديد من الخيوط الدقيقة التي يمكن تنفيذها بشكل متزامن لاستخدام قدرات المعالجة المتوازية للوحدة المركزية الرسومية بشكل كامل.
 
- تقليل التباين في الفروع: يمكن أن يؤدي التفرع المتباين داخل الحزمة/الموجة إلى التسلسل وانخفاض كفاءة SIMD. يجب هيكلة الخوارزميات بحيث تقلل من التباين في الفروع قدر الإمكان.
 
- استغلال التراتبية الذاكرية: الوصول إلى الذاكرة العالمية مكلف. يجب أن تعظم الخوارزميات استخدام الذاكرة المشتركة والسجلات لتقليل الوصول إلى الذاكرة العالمية. كما يجب تنظيم البيانات في الذاكرة لتمكين الوصول الموحد إلى الذاكرة.
 
- التوازن بين الحسابات والوصول إلى الذاكرة: يجب أن تكون الخوارزميات لديها نسبة عالية من العمليات الحسابية إلى عمليات الذاكرة لإخفاء تأخير الذاكرة بفعالية وتحقيق إنتاجية حسابية عالية.
 
- تقليل نقل البيانات بين المضيف والجهاز: نقل البيانات بين ذاكرة المضيف وذاكرة الجهاز بطيء. يجب على الخوارزميات تقليل هذه التحويلات من خلال إجراء أكبر قدر ممكن من الحسابات على وحدة المعالجة المركزية الرسومية.
 
هناك أنماط تصميم خوارزميات متوازية شائعة الاستخدام عند تطوير نوى وحدة المعالجة المركزية الرسومية:
 
- الخريطة: ينفذ كل خيط نفس العملية على عنصر بيانات مختلف، مما يسمح بمعالجة متوازية بسيطة لمجموعات بيانات كبيرة.
 
- التقليل: يستخدم التقليل المتوازي لحساب قيمة واحدة (مثل المجموع أو الحد الأقصى) من مجموعة إدخال كبيرة بكفاءة.
```فيما يلي الترجمة العربية للملف:
 
الخيوط تؤدي إلى تخفيضات محلية، والتي يتم دمجها لإنتاج النتيجة النهائية.
 
- المسح: يُعرف أيضًا باسم المجموع السابق، ويُستخدم لحساب المجموع المتراكم للعناصر في مصفوفة. خوارزميات المسح المتوازي الفعالة هي كتل بناء أساسية لمعظم التطبيقات المسرعة بالبطاقة الرسومية.
 
- القالب: كل خيط يحسب قيمة بناءً على عناصر البيانات المجاورة. حسابات القالب شائعة في المحاكاة العلمية وتطبيقات معالجة الصور.
 
- التجميع/التبديد: يقرأ الخيوط من (التجميع) أو يكتبون إلى (التبديد) مواقع تعسفية في الذاكرة العالمية. هناك حاجة إلى تخطيط بيانات ونماذج وصول دقيقة للكفاءة.
 
## الخاتمة
 
تُظهر نماذج البرمجة للبطاقة الرسومية مثل CUDA و OpenCL قدرات المعالجة المتوازية للبطاقات الرسومية الحديثة للمطورين، مما يمكنهم من تسريع مجموعة واسعة من التطبيقات. توفر هذه نماذج البرمجة تجريدات تسمح بتخطيط أحمال العمل المتوازية بدقة على أجهزة البطاقة الرسومية بفعالية.
 
فهم نموذج التنفيذ والتسلسل الهرمي للذاكرة والبدائل التزامنية التي توفرها هذه نماذج البرمجة أمر ضروري لكتابة شفرة بطاقة رسومية عالية الأداء. يجب على المطورين النظر بعناية في عوامل مثل تنظيم الخيوط وتباين الفروع وأنماط الوصول إلى الذاكرة وتصميم الخوارزميات لاستغلال القوة الحسابية للبطاقات الرسومية بالكامل.
 
مع استمرار تطور معمارية البطاقات الرسومية، يجب أن تتقدم نماذج البرمجة والأدوات أيضًا لتمكين المطورين من استخدام ميزات وقدرات الأجهزة الجديدة بفعالية. سيكون البحث المستمر في مجالات مثل تصميم لغة البرمجة وتحسين المجمع والتشغيل الذاتي أمرًا حاسمًا لتحسين إنتاجية المبرمج وقابلية النقل للأداء في عصر الحوسبة المتجانسة.