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在GPU的SIMT执行模型下，Karatsuba算法的递归分解会引发线程分歧，有效计算效率可能降至峰值的1/4甚至更低
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7/17/2026
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Unverified在GPU的SIMT执行模型下，同一warp中的32个线程需在同一时钟周期执行相同指令，Karatsuba的条件分支会引发线程分歧导致有效计算效率降至峰值的1/4甚至更低82% similarUnverifiedGPU的SIMD架构在推理阶段面临结构性错配，推理时batch size较小导致算力利用率不足，内存带宽成为核心瓶颈72% similarUnverified算法效率的快速提升使得同等能力的模型所需计算量下降，以FLOP为唯一阈值的监管标准可能很快失去精准性71% similarUnverifiedGPU非确定性操作在设计上优先考虑性能而非确定性，强制固定执行顺序会引入大量同步屏障显著降低并行效率70% similarUnverified非确定性指同一输入在不同运行中可能产生略有差异的输出，在使用GPU并行计算、dropout层或随机采样策略的模型中尤为常见69% similar
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