之前对这个的概念不够，被问倒了，今天学习补充一下。
个人理解
基于个人的学习经历来说，他们的目的非常明确且一致，都是为了在加快运算速度。
但是两者有一个显著的差别，simd最开始是为了从单指令单数据 拓展到 多指令多数据 后，想要追求更加高效的并行方式。在此前提下在编码层把多指令砍到单指令，在硬件层面上砍掉了单指令以外的所有指令硬件，包括取值，译码，发射等硬件和流程。
通过指令集的方式，取代了砍掉的硬件。
这尽管会带来高效，但也同时带来了编程困难。用并行的思维去解决同步的问题尚且不提，更重要的是，他对高级语言支持不好，你敲代码方式几乎完全变了，包括你的所有变量，所有常用函数，并且会迎来大量的库不相通，不支持的问题。
举个例子：
#include <iostream>
#include <immintrin.h> // 包含SIMD指令集的头文件
int main() {
const int size = 8; // 向量大小
alignas(32) float a[size] = {1.0f, 2.0f, 3.0f, 4.0f, 5.0f, 6.0f, 7.0f, 8.0f}; // 输入向量a
alignas(32) float b[size] = {2.0f, 2.0f, 2.0f, 2.0f, 2.0f, 2.0f, 2.0f, 2.0f}; // 输入向量b
alignas(32) float result[size]; // 结果向量
__m256 simd_a, simd_b, simd_result; // 声明SIMD向量变量
// 加载数据到SIMD向量变量
simd_a = _mm256_load_ps(a);
simd_b = _mm256_load_ps(b);
// 执行SIMD加法操作
simd_result = _mm256_add_ps(simd_a, simd_b);
// 将结果存储回内存
_mm256_store_ps(result, simd_result);
// 打印结果向量
for (int i = 0; i < size; i++) {
std::cout << result[i] << " ";
}
std::cout << std::endl;
return 0;
}
(平时经常用的是neon指令集，这一段是找的x86上的指令集，但是万变不离其宗，
这里是一个c++的simd用法，他需要用特殊的数据类型去定义变量，还需要重新load，运算，store。
它类似于底层原语，里面的操作是不允许存在分支的，所有的操作都是作为一条指令存在。
而 simt(单指令多线程) ，是一种区别于simd的一种编程模型，它将simd的底层架构封装成高级语言，让其编程尽量像其他高级语言一样方便。
并且simt有一个区别于simd的一个很大的特点，就是它的内存不需要是连续的，而simd因为只是对指令的简单封装，仍然需要。
另外提到simd时，有提到simd不允许有分支，因为它是指令的简单封装，而simt却因为高级封装，可以轻松地做到进行逻辑判断。
（另外提一句，逻辑判断这个特性，固然很好，但太多发散的逻辑会让程序变得很慢，因为这显然跟单指令这个概念相违背，我们更多的是只用两个分支，一个执行，一个空转，这样能更好的发挥性能。
以下是一个例子
__global__ void kernelWithBitMask(unsigned int* data, unsigned int bitmask) {
unsigned int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
// 使用位掩码中的特定位来控制线程的行为
if (bitmask & (1 << tid)) {
// 执行特定的操作或路径
data[tid] = tid;
}
// 其他情况进行空转
// other code
}
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simd
SIMD（单指令多数据）是一种计算机指令集架构，它的设计目标是实现在单个指令执行多个操作数的能力，从而提高并行计算的效率。SIMD的概念是在计算机科学中广泛应用的，它可以在不同层面上实现，包括硬件层面、指令级别和编程模型。
在硬件层面，SIMD是通过特殊的处理器设计来实现的。这些处理器具有多个处理单元，每个处理单元都能够同时执行相同的操作指令，但是操作的数据可以是不同的。这样，当需要进行相同类型的操作时，SIMD处理器可以并行地处理多个数据元素，提高计算效率。
在指令级别上，SIMD指令集架构为处理器提供了特殊的指令，用于执行并行操作。这些指令可以一次处理多个数据元素，例如同时对一组整数或浮点数进行加法、乘法、位运算等。SIMD指令可以在单个指令周期内执行多个操作，从而加速并行计算。
在编程模型上，SIMD可以通过使用特殊的编程语言扩展或库来实现。这些扩展或库提供了对SIMD指令的抽象和支持，使程序员可以方便地编写并行计算的代码。常见的SIMD编程模型包括SIMD向量指令扩展（如x86的SSE和AVX指令集）、SIMD向量数据类型（如C语言的SIMD扩展）以及高级的SIMD库（如Intel的MKL和AMD的ACML）等。
SIMD广泛应用于各种领域，特别是需要高性能并行计算的应用程序，例如图像和视频处理、信号处理、科学计算、机器学习和游戏开发等。通过利用SIMD的并行计算能力，可以大大提高程序的执行速度和效率，同时减少能源消耗和硬件资源的需求。
simt
SIMT（单指令多线程）是一种并行计算模型，主要用于图形处理器（GPU）和一些其他并行处理器架构。它允许多个线程同时执行相同的指令，但每个线程可以操作不同的数据。SIMT的设计灵感来自于SIMD（单指令多数据）和MIMD（多指令多数据）的结合，它提供了一种灵活的方式来利用并行计算资源。
SIMT架构旨在通过执行单个指令，在多个线程上同时进行数据操作，从而实现高度并行的计算。在SIMT模型中，同一条指令被同时发送给多个线程，每个线程独立地对其分配的数据进行计算，这些线程通常称为线程束（thread warps）。线程束由一组线程组成，一般包含32或更多的线程。
在SIMT模型中，程序被分解为一组线程，每个线程都有自己的程序计数器（PC）和寄存器，以及访问独立内存的能力。线程以数据并行的方式执行，即每个线程同时执行相同的指令，但操作的数据可以是不同的。这种方式使得SIMT能够有效地处理大规模数据并行任务。
SIMT的执行模式通常涉及将一组线程分配给一组处理单元，如GPU中的处理核心。每个处理核心都可以同时执行多个线程，但是每个线程的指令和数据可以是不同的。处理核心可以根据可用的硬件资源情况，动态地调度和执行线程，以实现最佳的并行计算效率。
SIMT模型的主要优势之一是它的灵活性。不同于传统的SIMD模型，SIMT模型允许每个线程独立地执行不同的控制流路径，即支持条件分支和循环。这使得SIMT模型更适合处理复杂的算法和任务，而不仅仅是简单的数据并行操作。
SIMT模型在图形处理器中得到了广泛应用，尤其是NVIDIA的CUDA架构和AMD的GCN架构。这些架构使用SIMT模型来实现高度并行的图形渲染和通用计算任务。此外，SIMT也被用于其他领域的并行处理器，如FPGA（可编程逻辑门阵列）和一些多核处理器架构。
总结来说，SIMT是一种并行计算模型，它允许多个线程同时执行相同的指令，但操作的数据可以是不同的。通过这种方式，SIMT模型能够有效地利用并行计算资源，并在各种领域中实现高性能的并行计算。
两者的区别
SIMD（单指令多数据）和SIMT（单指令多线程）都是并行计算模型，用于提高计算效率和性能。它们有一些共同点，但也存在一些区别。
共同点：
并行计算：无论是SIMD还是SIMT，它们都旨在实现并行计算。它们允许多个操作数同时进行相同的操作或指令，从而在单个指令周期内处理多个数据元素。
提高效率：SIMD和SIMT都可以大大提高计算效率。通过同时处理多个数据元素，它们能够充分利用并行计算资源，加速计算过程。
应用领域：SIMD和SIMT广泛应用于图像和视频处理、科学计算、机器学习、游戏开发等需要高性能并行计算的领域。
区别：
并行度粒度：SIMD的并行度粒度更细，它在指令级别上进行并行操作，即一个指令同时作用于多个数据元素。而SIMT的并行度粒度更大，它在线程级别上进行并行操作，即多个线程同时执行相同的指令。
控制流灵活性：SIMD的控制流比较受限，它通常适用于数据并行操作，不太适合复杂的条件分支和循环结构。而SIMT模型支持更灵活的控制流，每个线程可以独立执行不同的控制流路径，包括条件分支和循环。
硬件支持：SIMD通常需要特殊的处理器设计和指令集支持，例如x86的SSE和AVX指令集。SIMT则更常见于图形处理器（GPU）架构，如NVIDIA的CUDA和AMD的GCN，这些架构提供了对SIMT模型的硬件支持。
程序设计模型：SIMD可以通过编程语言的SIMD扩展或库来实现，并且需要程序员显式地编写SIMD指令的代码。而SIMT通常使用高级并行编程模型，如CUDA编程模型，它提供了更高级的抽象和工具，简化了并行程序的编写。
总体而言，SIMD和SIMT都是为了实现并行计算而设计的，并在不同的应用领域中发挥作用。SIMD更适合于数据并行操作，具有较细粒度的并行度，而SIMT更适合于线程级别的并行操作，具有更大的并行度和更灵活的控制流。选择使用哪种模型取决于具体的应用场景和需求。