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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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）： id="iframe_0.
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2023-11-28 13:28:23
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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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最近在看视频拼接的代码，师兄说要用CUDA加速，于是开始学习CUDA编程，课程链接：UdacityCS344CUDA线程架构CUDA架构由Grid、Block、Thread组成。threadIdx代表一个block内线程索引值，在不同线程内该索引值都不同，最多存在三维，用.x、.y、.z表示blockDim代表一个block内的线程总数，最多存在三维blockIdx代表一个grid内块的索引值gr
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2024-08-05 10:24:05
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GPU调研报告 1. 基本信息 1.1 简介 显卡（Video card，Graphics card）全称显示接口卡，又称显示适配器（Video adapter），是计算机最基本配置、最重要的配件之一。其中显卡的"心脏"，即是处理器称为图形处理器GPU(Graphics Processing Unit)。 1.2 显卡结
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2023-07-22 13:06:50
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GPU结构设计1. 框架设计GPU 即 graphics process unit，图形处理单元，其主要功能在于图形渲染和合成，擅长于浮点运算和三角形生成填充处理；本部分主要回答：GPU如何实现让自己擅长于图形渲染和合成操作？1.1 GPU 发展演变技术的发展大多都有其需求依赖，GPU也是一样：1962年麻省理工学院的博士伊凡•苏泽兰发表的论文以及他的画板程序奠定了计算机图形学的基础。在随后的近2
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2023-11-07 19:19:46
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文章目录各种硬件CPUGPUNPUFPGA各芯片架构特点总结国产化分析华为Atlas 300寒武纪比特大陆 各种硬件CPUCPU（Central Processing Unit）中央处理器，是一块超大规模的集成电路，主要逻辑架构包括控制单元Control，运算单元ALU和高速缓冲存储器（Cache）及实现它们之间联系的数据（Data）、控制及状态的总线（Bus）。 简单说，就是计算单元、控制单元
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2024-04-02 06:59:22
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A100 GPU硬件架构 NVIDIA GA100 GPU由多个GPU处理群集（GPC），纹理处理群集（TPC），流式多处理器（SM）和HBM2内存控制器组成。 GA100 GPU的完整实现包括以下单元： 每个完整GPU 8个GPC，8个TPC / GPC，2个SM / TPC，16个SM / GP
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2020-12-30 13:36:00
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# 如何实现NVIDIA GPU卡硬件架构
作为经验丰富的开发者，我将会指导你如何实现NVIDIA GPU卡硬件架构。首先我们来看整个实现流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 下载并安装NVIDIA GPU驱动程序 |
| 2 | 安装CUDA工具包 |
| 3 | 配置CUDA环境变量 |
| 4 | 编写并运行一个简单的CUDA程序 |
接下来我会逐步介
原创
2024-06-25 04:01:06
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想象一个GPU就像一家，它的任务是处理图形和计算任务（“干活”）。
gpu是什么?图形处理器（英语：Graphics Processing Unit，缩写：GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，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）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。一个光栅显示系统离不开图形处理器，图形处理器是图形系统结构的重要元件，是连接计算机和显示终端的纽带。应该说有显示系统就有图形处理器(俗称显卡)，但是早期
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2024-05-02 10:56:14
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在 Linux 中，查询 GPU 的硬件架构可以帮助我们理解计算性能以优化我们的应用。作为一名 IT 技术专家，了解如何获取这些信息是非常重要的。本文将详细描述如何查找 Linux 下 GPU 的硬件架构，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化。
## 问题背景
在很多数据科学和深度学习的场景中，使用 GPU 进行计算能显著提升性能。用户在执行大规模计算时，常常遇到以下
# CPU# 显卡 NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100参数性能对比2021-12-25 41简介： NVIDIA Tesla系列GPU适用于高性能计算（HPC）、深度学习等超大规模数据计算，Tesla系列GPU能够处理解析PB级的数据，速度比使用传统CPU快几个数量级，NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100是
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2023-10-17 22:04:29
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GPU (图形处理单元) 是现代计算机体系结构中至关重要的组件，主要用于图形渲染和并行计算。随着深度学习和高性能计算的迅猛发展，对其内部硬件架构的理解变得越来越重要。本文将对“GPU内部硬件架构图”问题进行详细解析，涵盖技术原理、架构解析、源码分析及应用场景，帮助读者深入理解其内部机制。
## 背景描述
在现代计算机中，GPU的内部硬件架构承载着大量计算任务，与CPU协同工作，提升整体运算性能
成熟且完善的平台生态是 GPU 厂商的护城河。相较于持续迭代的微架构带来的技术壁垒硬实力，成熟的软件生态形成的强大用户粘性将在长时间内塑造 GPU厂商的软实力。以英伟达 CUDA 为例的软硬件设计架构提供了硬件的直接访问接口，不必依赖图形 API 映射，降低 GPGPU 开发者编译难度，以此实现高粘性的开发者生态。目前主流的开发平台还包括 AMD ROCm 以及 OpenCL。CUDA（Compu
(部分内容转自网络)一 硬件层次划分GPU硬件架构:一个GPU上包含多个SM(STREAMING MULTIPROCESSOR),一个SM包含8个SP(STREAMING PROCESSOR) sp: 最基本的处理单元，streaming processor 最后具体的指令和任务都是在sp上处理的。GPU进行并行计算，也就是很多个sp同时做处理sm:多个sp加上其他的一些资源组成一个sm
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2024-04-09 21:59:20
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0、CUDA 10.1 发布，NVIDIA 推出的并行计算架构CUDA 10.1 发布了。CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商 NVIDIA 推出的运算平台。作为一种通用并行计算架构，CUDA 使 GPU 能够解决复杂的计算问题。 它包含了 CUDA 指令集架构（ISA）以及 GPU 内部的并行计算引擎。CUAD 10.1 包含了一个新的
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2024-05-23 11:44:15
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renderlayerbacking如下：注：renderlayerbacking负责管理renderlayer所需要的所有的后端存储，因为后端存储可能需要多个存储空间，在webkit中，存储空间使用graphiclayer来表示。那么为什么一个renderlayerbacking对象需要那么多层？原因有很多，例如webkit需要将滚动条独立开来称为一个层，需要两个容器层来表示renderlaye
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2024-07-05 09:33:07
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Windows 10 May 2020(20H1/Version 2004)功能更新中，微软引入了 Windows Display Driver Model (WDDM 2.7)改进，为 GPU 添加了硬件加速调度(HAGS)功能。在近日更新的官方支持文档中，微软公布了有关该功能的更多细节。 硬件加速 GPU 调度是 WDDM 2.7 的主要功能，它允许集成/独立显卡直接管理自己的显存，从而让你
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2024-01-10 15:59:58
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