在2017年11月，英特尔就放出信号，对GPU再次开始重视，当时它从AMD挖来显卡高手拉加·库德里(Raja Koduri)。在显卡产业，库德里一直都是备受尊敬的领导者，很少有人想到英特尔会在3年之内就拿出有形产品。据美国媒体PCWorld报道，英特尔通过Twitter向外界证实称：“英特尔首款独立GPU将会在2020年推出。”嵌入式开发Raja Koduri在去年11月8日被任命为英特尔首席架构
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2024-05-15 07:27:38
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iOS图形处理框架概述：OpenGL ES，Metal，Core Graphics，Core Image，GPUImage，Scene Kit (3D) ，Sprite Kit (2D)，OpenCV;https://www.jianshu.com/p/24d691ae0720界面图形框架 -- UIKit
核心动画框架 -- Core Animation
苹果封装的图形框架 -- Core Gr
1 GPU架构的发展架构名发布年份显卡名称每个SM中SP的数量Tesla2008Fermi2010GTX400 GTX500GF100：32；GF10X：48Kepler2012GTX600 GTX700192Maxwell2014GTX800 GTX900 Jetson-Nano128Pascal2016GP100 GTX1000 MX150 MX250 Jetson-TX2Volta2017G
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2023-07-13 12:20:56
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GPU设计原理计算机架构分类Flynn于1972年提出了计算平台的Flynn分类法，主要根据指令流和数据流来分类，共分为四种类型的计算平台，如下图所示：[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-NNTYad5j-1在这里插入图片描述652234310996)(https://raw.githubusercontent.com/WongHuLin/picture/
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2023-12-22 21:36:23
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一、前言 区块链，深度学习发展迅猛，GPU登上了舞台。二、GPU是什么？ GPU即 Graphics Process Unit，译为“图形处理器”。GPU是显示卡的核心部件，它决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。今天的GPU不仅具备高质量和高性能图形处理能力，
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2023-12-10 09:54:03
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CPU中更多的晶体管用于数据缓存和流程控制，只有少数用于算数逻辑单元，而GPU中大部分晶体管用于算数逻辑单元。GPU计算，并不是单独的GPU计算，而是CPU+GPU的异构计算[heterogeneous]，单独的GPU无法进行计算，GPU必须在CPU的调度下才能完成任务，在cpu和gpu组成的异构计算平台中，将起控制作用的cpu称为主机host，将起加速作用的gpu称为设备device，主机和设备
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2024-05-13 14:41:06
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CPU（Central Processing Unit）：现代计算机的三大核心部分之一，作为整个系统的运算和控制单元。CPU 内部的流水线结构使其拥有一定程度的并行计算能力。GPU（Graphics Processing Unit）：一种可进行绘图运算工作的专用微处理器。GPU 能够生成 2D/3D 的图形图像和视频，从而能够支持基于窗口的操作系统、图形用户界面、视频游戏、可视化图像
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2024-03-29 11:20:08
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在GPU出现以前，显卡和CPU的关系有点像“主仆”，简单地说这时的显卡就是画笔，根据各种有CPU发出的指令和数据进行着色、材质的填充、渲染、输出等。 较早的娱乐用的3D显卡又称“3D加速卡”，由于大部分坐标处理的工作及光影特效需要由CPU亲自处理，占用了CPU太多的运算时间，从而造成整体画面不能非常流畅地表现出来。&
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2024-02-08 22:30:56
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1、什么是GPU加速计算 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）上图像运算工作的微处理器，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。随着人工智能的发展，如今的GPU已经不再局限于3D图形处理了。GPU 加速计算是指同时利用图形处理器 (GPU) 和 CPU
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2023-09-08 16:53:19
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GPU架构与CPU不同，专注于高并行计算，适合处理大量简单、重复的任务。其核心设计目标是
1 GPU运行机制总述市面上有很多GPU厂家，他们产品的架构各不相同，但是核心往往差不多，整明白了一个基本上就可以触类旁通了。1.0 GPU计算流程（CPU协同GPU计算）一个典型的计算流程是这样的:数据从CPU的内存拷贝到GPU的内存
CPU把计算指令传送给GPU
GPU把计算任务分配到各个CUDA core并行处理计算结果写到GPU内存里, 再拷贝到CPU内存里.1.1 Host与Devic
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2024-03-29 12:24:05
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CPU擅长逻辑处理控制，GPU适合高强度的并行计算任务，为什么会存在这种差别？今天搜集了些相关资料，摘抄总结如下。一、什么是GPUGPU这个概念是由Nvidia公司于1999年提出的。GPU是显卡上的一块芯片，就像CPU是主板上的一块芯片。那么1999年之前显卡上就没有GPU吗？当然有，只不过那时候没有人给它命名，也没有引起人们足够的重视，发展比较慢。自Nvidia提出GPU这个概念后，GPU就进
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2024-03-04 10:59:18
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早在1990年，无处不在的交互式3D图形还只是科幻小说里的东西。十年后，基本上每台新电脑都包含一个图形处理单元(GPU，即Graphics processing unit)。直到今天，GPU的原始计算能力已经超越最强大的CPU，并且差距还在稳步增大。今天，GPU可以直接使用图形硬件来实现许多并行算法。那些利用底层计算能力的适当的算法常常会获得巨大的速度提升。任何3D图形系统的任务都是根据一个场景的
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2024-03-14 06:54:40
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1.设计gpu的时候，我花了很多时间思考，编程语言的需求是什么以及我们如何支持这些编程语言。2.硬件对编程方式的限制：物理定律和硬件本质在很大程度上决定了我们对这些机器的编程方式。3.why gpu computing works 为什么gpu计算是可行的。如果你理解发生了什么，你才能更好地使用它。4.最后，我才意识到，实际上标题应该是 where's my data 我的数据在哪里。
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2024-02-11 21:03:25
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核弹厂有一篇关于自家GPU架构和逻辑管线的非常好的文章，如果你想要对GPU的结构有一个比较完整系统的认识，请一定不要错过这篇Life of a Triangle，本文主要参考此处进行总结归并。管线结构总图并行管线流中每一条都彼此独立，每一条都有自己的时间线，有一些可能会比其他的有更多分支。如果我们将GPU进行处理所基于的三角形部分的单元或者drawcall当前正在处理的单元进行代码着色的话，看起来
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2024-08-22 06:32:45
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前言本次分享将带领大家从0到1完成一个目标检测任务的模型训练评估和推理部署全流程，项目将采用以PaddleDetection为核心的飞浆深度学习框架进行开发，并总结开发过程中踩过的一些坑，希望能为有类似项目需求的同学提供一点帮助。项目背景和目标背景：目标检测是计算机视觉的一个基础任务。本次选用的案例来自智慧交通中的交通灯检测，由于自动驾驶场景中对实时性有更高要求，本次采用YOLO系列神经网络进行模
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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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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