1. GPU 概述（GPU 和 CPU 的设计区别）：CPU 设计的时候是为了满足很强的通用性，处理各种不同的数据类型，特别典型的就是浮点运算，这个需要消耗比较多的时钟周期，不仅仅是数据运算，还有逻辑运算，基于这样的需求，CPU 设计的内部结构非常复杂，这可以类比一个国家的皇帝，需要处理大臣们的奏折，也需要处理很多后宫的事情，计算机普及到后来，大家对于图形显示的要求越来越高，特别是 3D 建模这种
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2024-03-21 21:59:14
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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）： 图片来自nVidia CUD
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2023-07-24 22:02:10
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随着FPGA(Field Programmable Gate Array)容量、功能以及可靠性的提高，其在现代数字通信系统中的应用日渐广泛。采用FPGA设计数字电路已经成为数字电路系统领域的主要设计方式之一。在信号的处理和整个系统的控制中，FPGA不但能大大缩减电路的体积，提高电路的稳定性，而且其先进的开发工具使整个系统的设计调试周期大大缩短。本文结合作者的经验和体会，指出FPGA设计中的一些难点
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2024-07-08 08:06:25
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一、FPGA（Fild Programmable Gate Array）,即现场可编程门阵列，它的基础是PAL,GAL,CPLD可编程器件的基础上进一步发展的产物。FPGA的特点： 1、FPGA是专用集成电路（ASIC：集成度高但完成后不可修改的一种电路设计）领域的一种半导体定制电路，既解决了定制电路的不足，有客服了原有可编程器件门电路数有限的缺点； 2、工作方式：查找表的工作方式； 3、程序语言
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2024-07-08 06:40:07
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前言CUDA并行程序设计系列是本人在学习CUDA时整理的资料，内容大都来源于对《CUDA并行程序设计：GPU编程指南》、《GPU高性能编程CUDA实战》和CUDA Toolkit Documentation的整理。通过本系列整体介绍CUDA并行程序设计。内容包括GPU简介、CUDA简介、环境搭建、线程模型、内存、原子操作、同步、流和多GPU架构等。本系列目录：【CUDA并行程序设计系列（
Nvidia CUDA初级教程4 GPU体系架构概述本节内容：为什么需要GPU三种方法提升GPU的处理速度实际GPU的设计举例：
NVDIA GTX 480: FermiNVDIA GTX 680: KeplerGPU存储器设计名词解释FLOPS - Floating-point OPerations per SecondGFLOPS - One billion (10e9) FLOPSTF
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2024-04-30 21:50:47
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大家或许有听过处理器(CPU)、绘图处理器(GPU)，但物理加速引擎大家或许没听过，而在2005年3月的「游戏开发者会议GDC」上就出现了这个新名词!它就是AGEIA公司在GDC2005游戏开发者大会上推出了物理处理器，被称为05年度图形领域的重大技术创新。随着，两大图形芯片厂商NVIDIA、ATI也各自推出了基于GPU基础之上物理加速技术。 物理加速技术，有两种，一种是PhysX，另一种是Hav
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2024-08-21 16:10:28
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//由于笔记我是由印象里面转移过来的，排版上请见谅
想要实现自己的光线？想要渲染出自己的正方体！？那么没错了。
我们需要的东西不是C语言，而是英伟达所提出的 Cg 语言了。
GPU 概念于20世纪70年代末80年代初被提出，采用单片集成电路作为图形芯片。【具有高并行结构,更多的ALU】
它能够很快的进行几张图片的合成和渲染【最初仅限于此】
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2024-05-25 17:09:58
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目录前言P1P2前言深入GPU硬件架构及运行机制 - 0向往0 - 博客园P1GPU全称Graphics Processing Unit，图形处理单元。它的功能最初与名字一致，是专门用于绘制图像和处理图元数据的特定芯片，后来渐渐加入了其它很多功能，综合起来如下几方面：图形绘制：这是GPU最传统的拿手好戏，也是最基础、最核心的功能。为大多数PC桌面、移动设备、图形工作站提供图形处理和绘制功能。物理模
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2023-07-14 17:17:46
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说到CUDA，这是这几年来新崛起的一个技术，但是到目前为止，关于它的能用的教程不是很多，网上的教程大多凌乱，特将自己的学习经历记录下，希望能为同样学习CUDA内容的同道中人提供一点点微薄的帮助。GPU和CPU的机构简图，可以明显的看出来两种处理设备差别很大。CPU有非常大的缓存和控制器单元，GPU的缓存和控制器单元很小。造成这种差别的原因是两种设备的设计哲学不同。CPU设计之初就是用来处理各种各样
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2024-08-05 21:57:27
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目录人总是会变得，厉害了我的哥，GPU设计走起GPU Geometry 过程实战参考：人总是会变得，以前的我会认为：一，读书时，其实是软硬件不分家，工作后，软件要学的东西很多啊，精力不够啊，放弃硬件吧二,芯片设计，关键是光刻机，光是懂设计有什么用三，没有实物，光学习，真的很难掌握现在的我会认为：？？？？？？？？我不听，我不听，我就是不听厉害了我的哥，GPU设计走起所以今天想稍微学习一下GPU的设计
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2024-07-02 07:00:12
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在PC个人电脑时代，英特尔（Inter）是无可争议的芯片巨头，凭借着X86架构在数据中心CPU中的压倒性地位，一度垄断全球90%的市场份额。然而在人工智能时代，以英伟达（NVIDIA）为首的GPU、AI芯片企业疯狂涌入，改变了行业格局。NVIDIA简直是草根逆袭的典范，怎么说？英伟达成立于1993年，晚于超威半导体（AMD）24年、英特尔（INTC）25年。但截至2021年6月29日，英伟达市值已
作者 | Ben Dickson 译者 | 大小非 人工智能的兴起触发了市场对 GPU 的大量需求，但 GPU 在 AI 场景中的应用面临使用寿命短、使用成本高等问题。现场可编程门阵列 (FPGA) 这一可以定制化硬件处理器反倒是更好的解决方案。随着可编程性等问题在 FPGA 上的解决，F
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2024-04-05 10:57:28
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目录前言安装配置Anaconda下载和安装删除安装配置PyTorchconda虚拟环境安装PyTorch其余可能出现的问题Jupyter NotebookmatplotlibOpenCV2dlibeinops 前言近期有大量深度学习的实验需要在远程GPU集群上面跑，集群设备系统为Linux Ubuntu，GPU型号为RTX或GTX。针对每一块新申请到的设备都需要重新配置我需要的环境，在此做一下统
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2024-03-15 08:21:00
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本文参加2022CUDA on Platform线上训练营学习笔记 矩阵转置的GPU实现一、矩阵转置(Matrix Transpose)基础二、矩阵转置的CPU端实现三、矩阵转置的GPU端实现(share Memory)1、核函数的编写2、核函数的启动3、核函数性能计数四、代码参考五、实践心得 欢迎各位大犇提意见一、矩阵转置(Matrix Transpose)基础 上图中将m * n的矩阵A通过矩
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2024-03-20 10:27:08
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一、FPGA基础概念1、FPGA是什么FPGA 就是“可反复编程的逻辑器件”。FPGA（Field Programmable GateArray）是在PAL、GAL等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路（ASIC）领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。FPGA 取自 Field Programmable Gate Ar
为什么需要GPU几年前我启动并主导了一个项目，当时还在谷歌，这个项目叫谷歌大脑。该项目利用谷歌的计算基础设施来构建神经网络。规模大概比之前的神经网络扩大了一百倍，我们的方法是用约一千台电脑。这确实使深度学习取得了相当大的进展。用到相当多的计算机。不久之后我发现，之前我并没意识到，用一千台电脑是一项非常昂贵的技术。因此，我和我的朋友，意识到，利用一种不同的技术，仅用三台电脑，而非一千台，就可以做到这
信号与图像处理很多信号与图像处理算法的计算密度非常高，随着GPU通用计算的快速发展，越来越多的算法实现了在GPU上运行，获得令人满意的加速。在NVIDIA推出CUDA技术之前，尽管开发不方便，不少研究者利用图形API和各种Shader语言（HLSL、GLSL、Cg等）实现了一些图像分割、CT图像重建、快速傅立叶变换、图像以及音视频编解码等算法。AMD的Brook+尤其是CUDA技术的推出极大地方便
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2024-10-22 16:03:45
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FPGA的用处比我们平时想象的用处更广泛，原因在于其中集成的模块种类更多，而不仅仅是原来的简单逻辑单元查找表（LUT）。而且还有一些其他资源，例如：DSP:实际上就是乘加器，FPGA内部可以集成多个乘加器，而一般的DSP芯片往往每个core只有一个。换言之，FPGA可以更容易实现多个DSP core功能。在某些需要大量乘加计算的场合，往往多个乘加器并行工作的速度可以远远超过一个高速乘加器。SERD
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2024-06-03 22:28:37
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图形学基础|移动端GPU架构 文章目录图形学基础|移动端GPU架构一、前言二、移动端GPU架构2.1 为什么移动端选择TBDR2.2 FrameData2.3 PowerVR的HSR技术三、基于TBDR的渲染优化参考博文 一、前言现代移动端GPU架构大多为TBDR（Tile-Base-Deffered-Rendering）。本文摘录了一些相关博文的介绍。以下是笔者的笔记。二、移动端GPU架构2.1
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2023-09-05 15:14:15
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