GPUにおけるカーネル

コンピューティングの文脈において「Kernel カーネル」には複数の意味があるが、CUDAやGPUプログラミングに関連して使用される場合は次のような意味を持つ。

GPUプログラミングにおけるカーネル

GPUプログラミングにおいて「Kernel カーネル」とは、GPU上で実行される特別な関数またはプログラムのことを指す。このカーネルは大量のデータに対して同時並列的に実行されるように設計されており、各スレッドがデータの一部を処理する形で動作する。

カーネルの特徴

1. 並列性: カーネルは、GPUの数千から数万のスレッドで同時に実行される。これにより、同時に多くのデータポイントを処理することができ、特に配列やリストのような大規模なデータ構造の処理に適している。
2. 専用の記述方式: GPU用のカーネルは、CUDA*1、OpenCLなど、特定のプログラミングモデルや言語を使用して記述される。これらの言語は、標準的なC/C++に似ていますが、並列処理を管理するための追加の構造や命令が含まれている。
3. 高効率: カーネルはデータを効率的にGPUメモリに転送し、計算を行うように最適化されている。

使用例

例えば、画像処理であれば、カーネルを使用して画像の各ピクセルにフィルタを適用するなどの処理が行われる。また、機械学習では大量のデータセットに対する行列計算や畳み込みなどをカーネルで実行している。

*1:NVIDA GPU用