Un estudio reciente analiza cómo gestionan las GPUs de NVIDIA la divergencia de warps —situación en la que los hilos de un mismo warp toman caminos distintos dentro de una bifurcación— a lo largo de cinco generaciones de arquitectura: Pascal (línea base previa al Independent Thread Scheduling o ITS), Ampere, Hopper y Blackwell, en sus variantes para centros de datos y consumo. El trabajo combina microbenchmarks con precisión de ciclo, contadores de hardware y análisis estático del código SASS generado por el compilador para separar el comportamiento estable de los cambios arquitectónicos reales.
Los resultados muestran que, en todas las generaciones probadas, las rutas divergentes se serializan de forma lineal con el número de caminos k, siguiendo el modelo T(k) ≈ sk, sin penalización superlineal por reconvergencia. La eficiencia de ejecución del warp decrece como 32/k, la penalización es independiente de la ocupación del hardware, y la predicación elimina el coste de serialización. El mismo patrón aparece en Pascal, lo que indica que este modelo de coste visible para el programador es anterior al ITS introducido en Volta.
Donde sí hay cambios sustanciales es en la maquinaria de reconvergencia emitida por el compilador: Pascal emplea una pila de instrucciones SSY/SYNC por warp, mientras que las arquitecturas posteriores recurren a instrucciones sobre registros de barrera. La reconvergencia diferida más allá del post-dominador inmediato cae de 29 casos en Ampere a 2 en Blackwell. Esta última introduce además una clasificación de barreras de convergencia en dos niveles, instrucciones de rama uniforme y sincronización explícita de warps con máscara parcial, elementos ausentes en Ampere y Hopper. Experimentos controlados de manipulación de bits sugieren que la nueva clase de barrera es una clasificación estática del compilador sin efecto observable en tiempo de ejecución. La conclusión de los autores es que la divergencia mantiene un coste de rendimiento estable y predecible aun cuando la ISA de flujo de control y los mecanismos de reconvergencia de NVIDIA continúan evolucionando.