假设检验和GPGPU

Question

我对GPGPU和编程非常陌生。我很想知道是否可以使用CUDA在GPGPU（SIMD）中实施像单样本Kolmogorov-Smirnov检验（K-S检验）和Levene检验的统计假设检验？如果是的话，会有什么限制？

Answer 1

我刚刚阅读了关于这些测试的网页定义，但是如果我理解正确，可以通过SIMD表达的并行性（特别是由CUDA实现）来适当加速它们。

在K-S检验中，必须计算N个样本函数和估计之间的差异，然后取最大差值。换句话说，必须对N个不同的值执行相同的操作，这正好是SIMD（单指令，多数据）。

在Levene的测试中，在N个不同的值上再次出现相同的差异，平方和乘法。

只要迭代彼此独立，SIMD可以做的是一种关于N值集合的FOR语句。因此，例如，在CUDA中，编译器可以将迭代分配给图形设备的处理元素，以便在单次迭代时为所有数据运行FOR循环，并行执行。

CUDA工具包提供了特定的C/C++编译器（NVCC），其中将特殊指令分派给GPGPU而不是CPU，因此分配给其并行处理元素。