视频讲解
芯片上的发光单元共同生成像素，界面切换并行工作、等待内存与分支分歧三种情境。它让吞吐量问题变成看得见的节奏：一起工作、等待数据，或因不同路径而分批执行。
同类工作适合并行
大量像素执行相似计算，可分配给许多线程；实际加速还依赖数据布局和任务规模。
内存可能成为瓶颈
计算单元需要读取数据，等待内存会减少有效工作；更多并发工作有时能隐藏等待。
分支影响执行效率
同一 warp 内线程选择不同路径时可能分开执行，降低效率；这不等于每个 GPU 单元都完全停机。
GPU 并行工作与分支分歧
Tech with Mak · 作者原帖