GPU和CPU本质上有很大的不同,CPU具有较大的缓存(cache)和较快的计算核心,可以处理较复杂的运算。然而GPU不具备这样的条件,缓存较小且单核心计算速度也没有CPU快,只是取而代之的GPU具有大量的计算核心(通称CUDA Core),故其优势在于适合进行同时间的大量运算。一颗顶级的CPU核心数量可达56核心(Intel Xeon Platinum 9282),计算线程(Threads)达1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            【网易智能讯 3月28日消息】北京时间3月28日凌晨,人工智能计算公司英伟达(NVIDIA)在美国加州圣何塞召开GTC大会。在会上,英伟达CEO黄仁勋穿着熟悉的黑皮衣登场,又宣布了一系列针对人工智能计算的新技术与新合作。网易智能将重点梳理如下:推出RTX实时光线追踪技术RTX(ray-tracing)实时光线追踪技术,能够在运行专业设计及内容创作类应用程序的同时,提供实时光线追踪。这项技术在不久前            
                
         
            
            
            
            一、计算核心增加二者都由寄存器、控制器、逻辑单元构成,但比例很大不同,决定了CPU擅长指令处理,函数调用上;GPU在数据处理(算数运算/逻辑运算)强力很多。NIVIDA基于Maxwell构架的GPU代号GM200的显示核心主要由4个图形处理集群(GPC ),16个流处理集群(SMM)和4个64bit显存控制器组成。每个流处理集群中包含了4个调度器(Warp),每个调度器又控制着32个逻辑计算核心(            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Rockchip RK3568 是一款通用型MPU,产品集成GPU、NPU,支持4K、HDMI、LVDS、MIPI、PCIe3.0、USB3.0、千兆以太网、CAN-BUS、UART等丰富外设接口。 RK3568的高温工作情况如何呢?本文将基于万象奥科HD-RK3568-CORE 系列核心板做详细高温测试!
    Rockchip RK3568             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            以Fermi GPU为例:左侧是一个粗略的GPU架构图,可以看到GPU由“显存”和“计算单元”组成,有以下几个部分:DRAM:Dynamic Random Access Memory,即GPU的显存,容量较大,速度慢,CPU和GPU都可以访问。DRAM相当于CPU的RAM,里面存放的数据断电就没有了。SM:streaming multiprocessor,即计算单元,一个GPU有多个SM。CPU可            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            硬件架构不同,以Intel的某款8核处理器为例,CPU中有很大一部分面积都被缓存占去了,相比之下,8个核心占的面积并不算大。所以CPU的主要时间并不是计算,而是在做数据的传输。再来看GPU的架构,从下图可以看出,GPU中缓存只占了很小的一部分的空间,绝大多数的空间都被计算单元SMX占用,因此GPU更适合用来做运算。2. CPU适合那种逻辑复杂,但运算量小的任务;而GPU适合运算量大,但逻辑简单的任            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            推荐文章:探索高效模拟GPU计算的新境界——GPGPU-Sim项目地址:https://gitcode.com/gpgpu-sim/gpgpu-sim_distribution1、项目介绍欢迎来到GPGPU-Sim的世界,一个专注于模拟现代图形处理单元(GPU)的高性能工具。这个开源项目支持CUDA和OpenCL编写的工作负载,并内置了性能可视化工具AerialVision以及可配置和扩展的能源模            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                   前段时间在一个很古老的笔记本(lenovo Y400 GT650M*2)上安装NVIDIA内核驱动和CUDA,安装过程也是一波三折,首先是NVIDIA内核一直无法加载,提示原因是内核签名失败,最后发现是因为UEFI开启了secure boot选项,后来关闭这个feature之后内核正常加载了,nvidia-smi也            
                
         
            
            
            
                 If you have ever done much comparison shopping for a new CPU, you may have noticed that cores all seem to have the speed rather than a combination of different ones. Why is that? Today’s SuperUse            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、CPU和GPU1、CPU:中央处理器作为计算机系统的运算和控制核心,是信息处理、程序运行的最终执行单元运算特点:1)需要少量的运算单元,具有强大的逻辑运算能力2)需要足够的控制单元实现复杂的数据控制和数据转发3)需要足够的缓存单元去存放一些已经计算完成的结果,或者是后面马上要用到的数据2、GPU:显卡/图像处理单元,用于渲染计算机图形1)大量的运算单元:负责处理大量简单的计算2)少量的控制单元            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            显卡的性能由两个部分决定,一是核心,二是显存。
       核心和显存的关系就像电脑中的CPU与内存的关系。核心负责处理运算图形数据,而显存则负责缓存图形数据,核心在运算时要用到的数据都是在显存中调用的,所以显存的性能直接决定了核心调用数据的效率,间接影响了显卡的性能。
       当我们运行的3D游戏画面非常细腻时,其复杂的图形运算就需要性能强大的核心来应付,而这时候核心的数据吞吐量是非常            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            原文:西川善司翻译:Trace 校对注解:千里马肝2月21日正式发表(当地时间)  在美国纽约举办了Play Station 4(PS4)的发布会。虽然还有很多不确定的部分,但从当天发布会上公开的和笔者采访取得的信息当中,都是围绕产品规格进行解释,那么就试着从图形的角度上来预测一下PS4时代的游戏会变成怎样的吧!PS4的图形性能大约是PS3的8倍!在纽约市内的剧场举行            
                
         
            
            
            
            GPU架构概述英伟达GPU的架构是围绕一个流式多处理器(Streaming Multiprocessors,SM)的可扩展阵列构建的,通过复制这种架构的构建来实现GPU的硬件并行。一个典型的SM包括以下几个组件:核心共享内存/一级缓存寄存器文件加载/存储单元特殊功能单元线程束调度器一个GPU中通常有多个SM,每个SM上支持许多个线程并发地执行,CUDA采用单指令多线程(Single-Instruc            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            显卡(Video card、Display card、Graphics card、Video adapter),是个人电脑最基本组成部分之一,用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动显示器,并向显示器提供逐行或隔行扫描信号,控制显示器的正确显示,是连接显示器和个人电脑主板的重要组件,是“人机对话”的重要设备之一信息查询硬件型号命令查询,终端执行:lspci |grep -i 'VGA'  #            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            英特尔的集成显卡似乎总是个笑话,但这次确实不一样了。第二代智能处理器的CPU性能相比现在提升了10-30%,进化到第六代的“核芯显卡”图形性能则会轻松翻好几番。上代Westmere芯片虽然也自带了图形核心,但与CPU是双内核封装,只是通过45纳米工艺、更多着色硬件、更高频率提升了性能。第二代智能处理器则将CPU、GPU封装在同一内核中,且全部都采用32纳米工艺,特别是显著提高了每时钟周期执行指令数            
                
         
            
            
            
            而文章的作者在开头提出了13个问题,笔者为了不让自己在学习后过快地遗忘,决定还是写一篇笔记记录所学,以供日后复习之用,顺便也向各位安利这篇好文。*笔记中大部分的描述都取自原文章,以保证正确性。如果有部分内容存在理解错误,还请各位大佬指出。*本笔记原发布于CSDN,转到知乎后可能存在双水印问题,还请各位多多包涵。1、GPU是如何与CPU协调工作的?CPU与GPU的交流通过MMIO(M            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            什么是 
GPU 
 GPU(GraphicsProcessing Unit)是图形处理器的简称,这个概念是由NVIDIA公司在发布GeForce256绘图处理芯片时首先提出。 GPU使显卡减少了对CPU的依赖,并分担了部分原本是由CPU所担当的工作,尤其是在进行3D图形处理时,功效更加明显。GPU所采用的核心技术有硬件座标转换与光源、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            CUDA Learning.#@author:       gr
#@date:         2014-04-06
#@email:        forgerui@gmail.com1. IntroductionCPU和GPU的区别。GPU拥有更多的核心数,可以对简单逻辑、大量数据进行并行计算,大大提高了计算能力。有更多的SM会有更好的性能。2. General1.1. kernel核函数通            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # GPU核心架构简介
GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器)是计算机中一种专门用于处理图形和影像的处理器,其核心架构在近年来也被广泛应用于深度学习、科学计算等领域。本文将介绍GPU核心架构的基本原理、常见的架构类型以及相关应用。
## GPU核心架构原理
GPU的核心架构与CPU相比有很大的区别。GPU主要由大量的小型处理单元组成,这些处理单元可以同时处理多            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            早期内存通过存储器总线和北桥相连,北桥通过前端总线与CPU通信。从 Intel Nehalem 起,北桥被集成到 CPU 内部,内存直接通过存储器总线和 CPU 相连。所以,在 AMD采用 Socket FM1,Intel 采用 LGA 1156 插槽之后的处理器都集成了北桥,独立的北桥已经消失,主板上仅余下南桥。  计算机体系的主要矛盾在于 CPU 太快了,而磁盘太慢了。所以它俩是不能够直接通信            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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