“La descripción del algoritmo” en gpu es más de naturaleza amortizada, ya que vemos que un núcleo se ejecuta en varios multiprocesadores. Entonces, los parámetros que describen las características generales de la GPU podrían ser otra forma de medir la eficiencia, como
- Registro: compartido: relación de memoria global
- grado de divergencia de urdimbre en un bloque
- Relación de datos en línea / fuera de línea para el algoritmo. (Si los datos en línea generados son más, entonces puede dificultar la ejecución de múltiples núcleos a la vez o incluso bloques a la vez). En tales casos, el algoritmo resulta ser un algoritmo de uso intensivo de memoria.
Por supuesto, he mencionado solo la vista basada en parámetros para clasificar de manera eficiente los algoritmos de las GPU, pero en teoría puede usar álgebra de circuitos para descubrir cosas como la ruta crítica.
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