本篇是GPGPU 架构汇总的总章，参考的是AMD公布OpenCL 手册，该手册总结了AMD. Nvdia 早年的GPGPU体系架构，以及Opencl 各个API 与硬件结构的映射关系。本篇除了整理这两家的GPU 架构，也会增加Intel dGPU的架构（牙膏厂终于回过神了。。。。） 对于现代的 GPU，通常的它的控制逻辑单元比较简单
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2023-07-27 15:03:42
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1. 动态类型，自不必多说，我们通常所定义的id类型即为动态类型，任何对象队可以被id指针所指，只有到运行时再将相应的id类型转换为静态类型，才可以调用静态类型所对应的方法。2. 动态绑定，能使程序直到执行时才确定对应对象调用的实际方法。 这里面有一个关键的IMP类型，这个是对应实现方法在内存中的地址(Implementation缩写)。动态绑定我们需要把objc/runtime.h加到源文件中。
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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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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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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1、系统架构演化随着互联网的发展，网站应用的规模也在不断的扩大，进而导致系统架构也在不断的进行变化。从互联网早起到现在，系统架构大体经历了下面几个过程:单体应用架构—>垂直应用架构—>分布式架构—>SOA架构—>微服务架构，当然还有悄然兴起的Service Mesh(服务网格化)。1.1 单体应用架构互联网早期，一般的网站应用流量较小，只需一个应用，将所有功能代码都部署在一
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2023-07-21 17:15:44
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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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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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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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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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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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内容包括：
1.OpenCLspec和多核硬件的对应关系
AMD GPU架构
Nvdia GPU架构
Cell Broadband Engine
2.一些关于OpenCL的特殊主题
OpenCL编译系统
Installable client driver
首先我们可能有疑问，既然OpenCL具有平台无关性，我们为什么还
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精选
2012-09-07 22:13:44
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参考资料：NVIDIA CUDA Programming Guide, NVIDIA. (https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/)国科大《并行与分布式计算》课程、NVIDIA 在线实验平台
文章目录GPU & CUDAG80 Graphics ModeG80 CUDA ModeCUDA Programming Mode
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2023-10-02 18:52:31
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FLOPS - FLoating-point OPerations per SecondGFLOPS - One bilion ()FLOPS 十亿TFLOPS - 1,000GFLOPS 一万亿 T->P->
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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华为从成立到现在正好走过30年的历程，这么些年，其战略不断在依据环境的变化而调整，而组织结构也在追随着战略进行优化，从而始终都能让华为处于一个发展的进程中，因而这么多年，华为始终是中国企业发展史上的一面旗帜。 我因为在华为公司工作过三年时间，所以也比较关注华为的组织结构发展。我在的那段时间，正是华为处在一个走出混沌的过程中，各项管理工作都在进行规范，包括组织结构也是如此。当时我在华为的时
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。 上次讲到了什么是Android设备的卡顿以及定位卡顿的原因的工具。这次来看看与屏幕绘制相关。 GPU过度绘制(Overdraw)是什么？Overdraw是指在一帧的时间内(1/60s)像素被绘制了多次。理论上的最优是只绘制一次，但是重叠的布局会导致某些像素被绘制多次，当绘制像素的时常超过1/60s时，就会出现丢帧。为了避免出现丢帧，使得程序运行的更加流畅，
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2023-09-25 10:26:44
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该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼RV870核心控制引擎R870的图形架构可以拆分为以下几个模块，一个一个来看都有什么改进：Command Processor(指令处理器)Graphics Engine(图形装配引擎)Ultra-Threaded Dispatch Processor(超线程分配处理器)Stream Processing Units(流处理器)Texture U
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2023-07-14 15:35:11
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CPU与GPU的计算模块差别
以上为CPU架构与GPU架构的主要区别： 图一可见：CPU在ALU的计算一个步骤之外还有许多额外的开销。 图二展示了CPU，AVX(高级矢量扩展指令集)，以及GPU的计算模块。可以看出GPU在ALU的数量上具有相当大的优势，因此在计算密集度高的场景上有可以有相对高的计算能力。 以上为完整的GPU结构。 图三中的每一个绿色小块都是一个SM，而每个SM的详细结构如图四。C
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2023-08-15 14:23:00
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