（一）硬件： GPU 相关： GPU 拥有更多的算术运算单元（ALU）,更适合做连续的同质的运算 （1）ALU : 连续的 同质的运算 （ ALU 在移动端被称为 Shader core） cycle 时钟周期： = 1 / 时钟频率 时钟频率 = （多少）赫兹 带宽 = 时钟频率 * 位宽 移动GPU的“核”： Compute Unit 简称CU 或者是SUC（1.1）GPU的线程： 和CPU
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2024-01-24 16:56:58
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酷睿微体系结构，基于Pentium M的微体系结构，是片内多个核(cmp)的实现。设计的原则是平衡能耗的基础上尽可能的提高性能，即提高每瓦特性能（能效比）。相比前代的主要改进：宽位动态执行（Wide Dynamic Execution）宽位动态执行实际上就是提高IPC，从而提高性能。(Perf = Freq x IPC)
增加了一组解码器。
拥有4组解码器，比上代Pentium Pro (P6
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2024-07-15 16:20:14
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(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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最近正在学习CUDA，这篇文章是对于GPU体系架构的笔记，参考了中科大的CUDA网课。总结如有错误或疏漏，欢迎各位指出。1.为什么需要GPU呢？在现代社会中，我们对于应用的需求越来越高，而计算机技术又是由应用进行驱动（Application Driven），我们急需强大的处理信息（计算）能力。由于这种对于计算能力的强烈需求，GPU应运而生。GPU（Graphic Processing Unit）
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2023-09-27 21:32:30
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GPU创业潮杂谈国产GPU频频传出好消息。景嘉微宣布其JM9系列第二款GPU已经完成流片、封装阶段工作。芯动科技在去年底推出一颗“风华1号”，填补了国产4K级桌面显卡和服务器级显卡两大空白。2020年成立的摩尔线程在1年后发布了第一代MUSA系统架构GPU，并可量产交付。壁仞科技也紧跟着宣布首款通用GPU芯片点亮成功。在市场和政策的推动下，曾经蒙尘的国产GPU开始闪烁自己的光芒。这是国产GPU的黄
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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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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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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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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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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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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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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FLOPS - FLoating-point OPerations per SecondGFLOPS - One bilion ()FLOPS 十亿TFLOPS - 1,000GFLOPS 一万亿 T->P->
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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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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为什么二者会有如此的不同呢？首先要从CPU和GPU的区别说起。 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
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2023-10-10 19:56:24
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