1、GPU架构概述GPU是一种众核架构，非常适合解决大规模的并行计算。GPU是CPU的协处理器，必须通过PCIe总线与基于CPU的主机（Host）相连来进行操作，形成异构架构，如下图所示。其中CPU为主机端（Host），负责逻辑控制、数据分发，GPU为设备端（Device），负责并行数据的密集型计算。其中，ALU为算数运算单元。GPU架构是围绕一个流式多处理器（SM）的可扩展阵列搭建的。下图是英伟
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2023-06-06 06:46:54
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一篇文章理解CUDA架构、编程与进阶使用一、CUDA架构二、CUDA编程基础1.矩阵加法2.矩阵乘法三、CUDA进阶 I——利用共享内存加速访存1.CUDA内存读写速度比较2.申请共享内存四、CUDA进阶 II——利用stream加速大批量文件IO读写耗时1. 认识CUDA stream2. CUDA stream API介绍五、CUDA进阶 III——调用cuBLAS库API进行矩阵计算 本文
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2023-10-07 18:04:39
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1、GPU的起源GPU缩写为Graphics Processing Unit的，一般称为视觉处理单元。GPU被广泛用于嵌入式系统、移动电话、个人电脑、工作站和电子游戏解决方案当中。现代的GPU对图像和图形处理是十分高效率的，这是因为GPU被设计为很高的并行架构这样使得比通用处理器CPU在大的数据块并行处理算法上更具有优势。1985年 8月20日 ATi公司成立，同年10月ATi使用ASIC技术开发
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2023-10-01 15:26:17
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GPU架构及CUDA基础理解cuda core，sm，sp显存显存（Global Memory）：显存是在GPU板卡上的DRAM，类似于CPU的内存，就是那堆DDR啊，GDDR5啊之类的。特点是容量大（可达16GB），速度慢，CPU和GPU都可以访问。计算单元计算单元（Streaming Multiprocessor）：执行计算的。每一个SM都有自己的控制单元（Control Unit），寄存器（
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2023-08-24 22:07:21
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GPU 编程可以称为异构编程，最近由于机器学习的火热，很多模型越来越依赖于GPU来进行加速运算，所以异构计算的位置越来越重要；异构编程，主要是指CPU+GPU或者CPU+其他设备（FPGA等）协同计算。当前的计算模型中，CPU主要用来进行通用计算，其更多的是注重控制，我们可以通过GPU和FPGA等做专用的计算。CPU负责逻辑性强的事物处理和串行计算，GPU则专注于执行高度线程化的并行处理任务（大规
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2023-07-07 22:57:20
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GPU特征处理技术 GPU和CPU有何不同？ 现代片上系统（SoC）通常集成中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）。设计不同，这可能更取决于处理的数据集的类型。 CPU经过优化，可以一次对几块数据执行大量分支任务。在CPU上运行的线程通常是唯一的，并且是独立执行的，通常独立于所有其他线程。任何给
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2021-06-08 06:21:00
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基本概念：GPU: Graphic Processing Unit;图形处理单元；GPGPU: General Purpose computations on GPU；通用计算图形处理单元；CPU与GPU的相同点：（1）都是计算机体系结构中的重要组成部分；（2）都是超大规模集成电路元件；（3）都能够完成浮点运能功能；
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2023-09-19 00:23:21
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GPU是一个外围设备，本来是专门作为图形渲染使用的，但是随着其功能的越来越强大，GPU也逐渐成为继CPU之后的又一计算核心。但不同于CPU的架构设计，GPU的架构从一开始就更倾向于图形渲染和大规模数据的并行计算处理。而大规模的并行计算，离不开大规模的数据传输，只有深入了解了GPU的存储体系，才能真正发挥GPU的威力，写出高性能的软件产品。但是由于GPU存储体系相关的资料非常少，加之非常分散，所以在
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2023-07-30 18:27:42
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概述今天主要介绍一下GPU、CPU和两者之间的区别。1、CPU即中央处理器CPU( Central Processing Unit, 中央处理器)就是机器的“大脑”，也是布局谋略、发号施令、控制行动的“总司令官”。 CPU的结构主要包括运算器(ALU, Arithmetic and Logic Unit)、控制单元(CU, Control Unit)、寄存器(Register
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2023-05-26 14:40:59
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文章目录一、微架构二、主频三、IPC(每个时钟周期执行的指令数)四、总结 一、微架构笔者主要从它们执行运算的速度与效率的两方面探讨这个论题。 CPU和GPU都是具有运算能力的芯片，CPU更像“通才”——指令运算(执行)为重+ 数值运算，GPU更像“专才”——图形类数值计算为核心。在不同类型的运算方面的速度也就决定了它们的能力——“擅长和不擅长”。芯片的速度主要取决于三个方面：微架构，主频和IPC
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2023-07-30 22:19:04
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1 GPU基本概念1.1 CUDACUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 CUDA核心数量决定了GPU并行处理的能力，在深度学习、机器学习等并行计算类业务下，CUDA核心多意味着性能好一些。1.2 Tensor(张量) 内
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2023-07-14 19:15:41
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主参考：ubuntu16.04安装tensorflow-gpu-1.7.1-cuda 9.0+cudnn v7.1+Anaconda3辅助参考：ubuntu16.04下安装CUDA，cuDNN及tensorflow-gpu这里系统各项环境为：ubuntu16.04系统，显卡为GTX1080.装的是9.0的CUDA+7.1的CUDNN开始安装步骤前，需要先确认自己电脑配置：1.查看显卡（确认你有一个
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2024-06-30 13:06:54
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11.10 点云局部特征描述子基准评估体系过去 20 年间，业界提出了大量的点云局部特征描述算法，但这些算法大多采用各自的测试数据集及测试准则，目前尚没有一个基准评估体系。针对此，本文设计了一个点云局部特征描述子基准评估体系[3] 。首先，采用来自Minolta Vivid、立体视觉、Space Time，以及 Kinect 等多种传感器的 8 个数据集构成了测试数据集；其次，设计了对特征鉴别力、
2016年3月30日，杭州宏杉科技有限公司在京正式发布了CloudSAN解决方案。作为全球存储领域中少数具有从低端到高端全系列产品及解决方案研发能力的高科技企业，宏杉科技此次发布的新方案一举打破传统阵列存储和分布式存储的界线，为企业级云计算提供了最佳存储环境和基础。全面融合阵列式与分布式存储优势 CloudSAN推动存储进入新时代随着云计算在全球范围内的高速发展，特别是“互联网+”在行业应用的深入
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2023-08-09 23:52:31
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概念 GPU(Graphics Processing Unit)，也即显卡，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上作图像运算工作的微处理器。它已经是个人PC和移动设备上不可或缺的芯片，有界面有显示的地方，一般就离不开它。高清电视、智能手机、个人电脑。GPU的产生是为了解决图形渲染效率的问题，但随着技术进步，GPU越来越强大，尤其是shader出现之后（这个允
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2023-08-15 12:37:52
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最近研究GPU架构，关于GPU的基本原理（顶点->纹理->像素->光栅 这个pipeline）可以参考我之前阅读的一些文章，相信读了他们，会对什么是GPU，GPU的工作原理等之类的问题有了一定的感性认识，具体如下：
1 GPU大百科全书系列
http://vga.zol.com.cn/251/2511984.html
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2023-10-06 23:08:57
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CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构（示意图）：GPU采用了数量众多的计算单元和超长
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2023-07-19 17:26:33
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一、CPU与GPU对比CPU是一个有多种功能的优秀领导者。它的优点在于调度、管理、协调能力强，计算能力则位于其次。而GPU相当于一个接受CPU调度的“拥有大量计算能力”的员工。下图是处理器内部结构图：DRAM即动态随机存取存储器，是常见的系统内存。Cache存储器：电脑中作高速缓冲存储器，是位于CPU和主存储器DRAM之间，规模较小，但速度很高的存储器。算术逻辑单元ALU是能实现多组算术运算和逻辑
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2023-11-02 13:43:56
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目前市场上的NVIDIA显卡都是基于Tesla架构的，分为G80、G92、GT200三个系列。Tesla体系架构是一块具有可扩展处器数量的处理器阵列。每个GT200 GPU包含240个流处理器（streaming processor,SP），每8个流处理器又组成了一个流多处理器(streaming multiprocessor,SM)，因此共有30个流多处理器。GPU在工作时，工作负载由PCI-E
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2023-07-13 20:43:19
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最近正在学习CUDA，这篇文章是对于GPU体系架构的笔记，参考了中科大的CUDA网课。总结如有错误或疏漏，欢迎各位指出。1.为什么需要GPU呢？在现代社会中，我们对于应用的需求越来越高，而计算机技术又是由应用进行驱动（Application Driven），我们急需强大的处理信息（计算）能力。由于这种对于计算能力的强烈需求，GPU应运而生。GPU（Graphic Processing Unit）
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2023-09-27 21:32:30
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