找了几张GPU架构图，对理解图形渲染管线很有帮助
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2018-06-25 09:02:00
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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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刚开始接触深度学习概念时，基本大多数时候也就提到GPU，也基本是用GPU来进行深度学习算法训练或部署人脸识别系统的。近几年，随着人工智能(尤其是人脸识别)的爆炸式发展，诞生了许多新的东西，其中这芯片，就让很多人都摸不着头脑。除了CPU，GPU之外，还有TPU，NPU等，真的是CPU/GPU/TPU/NPU傻傻分不清楚啊。今天，闻西就来帮大家理理这些让人分不清楚的芯片到底都是啥？怎么区别它们？CPU
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2024-05-23 14:26:34
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GPU硬件结构 GPU实际上是一个SM的阵列，每个SM包含N个计算核，现在我们的常用GPU中这个数量一般为128或192。一个GPU设备中包含一个或多个SM，这是处理器具有可扩展性的关键因素。如果向设备中增加更多的SM，GPU就可以在同一时刻处理更多的任务，或者对于同一任务，如果有足够的并行性的话，GPU可以更快完成它。 具体而言，以Fermi架构的GPU为例，其结构如下图。
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2023-08-04 20:31:37
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文章目录关于GPU架构简介GPC, TPC, SM, CUDA Core流多处理器 SM 的架构线程组的分派SM和线程组线程组的数量选择线程组的分派和线程数量规划线程组的执行单位：warp 关于本文从GPU架构去理解Computer Shader的线程组概念，分析了线程组和线程的数量如何规划，以及Dispatch函数和numthreads的参数的含义。（目前还是初步的理解，有可能存在错误，此文会
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2023-07-12 00:17:09
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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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目录前言GPU架构GPU处理单元概念GPUGPU线程与SMGPU线程SM加法统一内存乘法最后前言在实际CUDA编程之前, 先来了解下GPU的结构. 和CPU相比显得粗暴又强大(手动滑稽). GPU架构GPU处理单元 从这张GPU概念内核图开始讲起, 会发现和CPU内核是不同的, 少了三级缓存, 分支预测等等. 但是增加了ALU的数量, 扩大了上下文存储池(Pool of context s
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2023-08-15 14:52:11
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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
在过去的几年来，随着深度学习和大数据处理的快速发展，多GPU计算架构逐渐成为加速计算的重要解决方案。多GPU计算可以显著提高模型训练效率，缩短计算时间，广泛应用于图像处理、自然语言处理等多个领域。本文将详细记录解决“多GPU计算架构图”问题的过程，内容将涵盖技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和应用场景等方面。
### 背景描述
在2020年至2023年的这段时间内，深度学习框架如Tenso
视学算法报道 编辑：技术组【新智元导读】近日，微软最新的第5代图灵模型（T-NLRv5）同时问鼎SuperGLUE和GLUE两个排行榜，并且在GLUE基准的MNLI和RTE上首次实现了和人类相当的水平！SuperGLUE以及GLUE榜单的第一名又易主了！近日，最新的微软图灵模型（T-NLRv5）在SuperGLUE和GLUE排行榜上又重新夺回第一。值得注意的是，
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2023-10-12 13:46:24
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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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CPU 如何读写数据的？先来认识 CPU 的架构，只有了解了 CPU 的 架构，才能更好地了解 CPU 是如何读写数据的，对于现代 CPU 的架构图如下：可以看到，一个 CPU 里通常会有多个 CPU 核心是，比方上图中的 1 号和 2 号 CPU 核心，并且每个 CPU 核心都有自己的 L1 Cache 和 L2 Cache，而 L1 Cache 通常分为 dCache（数据缓存） 和 iCac
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2023-12-20 09:18:36
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在当今深度学习发展的浪潮中，GPU训练平台的架构至关重要。现代深度学习模型需要巨大的计算能力，GPU作为并行计算的强大工具，成为了训练模型的首选平台。本文旨在通过分析GPU训练平台的架构图，以期展示其设计与实现过程。
### 背景描述
在过去的十年里，GPU的计算能力不断提升，以下是其演变的时间轴：
1. **2012年**：深度学习的崛起，AlexNet通过GPU训练在ImageNet比赛
在新骁龙 8 发布之后，安卓阵营可谓是炸开了锅，各大手机厂家都在积极拥抱新骁龙 8 并为即将发布的新旗舰预热，虽然上一代骁龙 888 在性能方面几乎已能满足所有人的使用需求，但新骁龙 8 的出现，却有着不一样的意义。相比之下，新骁龙 8 的发布，CPU方面比上一代提升了20%，GPU跑分更是领先上一代40%，而大家最为关注的能耗表现，CPU、GPU功耗分别降低了30%和25%。不仅如此，新骁龙 8
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2024-01-29 00:18:42
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# 实现“架构图和架构图”流程及代码指南
## 1. 整体流程
在实现“架构图和架构图”过程中，我们需要明确以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个类图 |
| 2 | 添加类、属性和方法 |
| 3 | 连接类之间的关系 |
| 4 | 输出生成的架构图 |
接下来，我将逐步介绍每个步骤需要做什么以及相应的代码指南。
## 2. 创建一个类
原创
2024-03-23 03:45:12
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# GPU服务器网络架构图的科普
## 引言
随着人工智能（AI）、机器学习（ML）和大数据分析等领域的快速发展，对计算能力的需求日益增加。GPU（图形处理单元）服务器正成为这些高性能计算任务的主要选择。本文将了解GPU服务器的网络架构，并通过代码示例展示如何有效利用GPU资源。
## GPU服务器的基本组成
GPU服务器通常由多个关键组件组成，包括：
1. **GPU**：负责处理高强
OpenGL渲染管线OpenGL本身并不是一个API，他仅仅是一个由Khronos组织制定并维护的规范；OpenGL规范严格规定了每个函数改如何执行，以及他们的输出值，至于内部具体每个函数是如何实现的，将有OpenGL库的开发者自行决定。因为OpenGL规范并没有规定实现的细节，具体的OpenGL库允许使用不同的实现，只要其功能和结果与规范相匹配。CPU & GPUGPU具有高并行结构（h
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2023-09-15 19:25:03
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简单理解
原创
2024-06-21 11:42:49
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