假設檢驗和GPGPU

Question

我對GPGPU和編程非常陌生。我很想知道是否可以使用CUDA在GPGPU（SIMD）中實施像單樣本Kolmogorov-Smirnov檢驗（K-S檢驗）和Levene檢驗的統計假設檢驗？如果是的話，會有什麼限制？

Answer 1

我剛剛閱讀了關於這些測試的網頁定義，但是如果我理解正確，可以通過SIMD表達的並行性（特別是由CUDA實現）來適當加速它們。

在K-S檢驗中，必須計算N個樣本函數和估計之間的差異，然後取最大差值。換句話說，必須對N個不同的值執行相同的操作，這正好是SIMD（單指令，多數據）。

在Levene的測試中，在N個不同的值上再次出現相同的差異，平方和乘法。

只要迭代彼此獨立，SIMD可以做的是一種關於N值集合的FOR語句。因此，例如，在CUDA中，編譯器可以將迭代分配給圖形設備的處理元素，以便在單次迭代時爲所有數據運行FOR循環，並行執行。

CUDA工具包提供了特定的C/C++編譯器（NVCC），其中將特殊指令分派給GPGPU而不是CPU，因此分配給其並行處理元素。