获取GPU架构值的探究
近年来，随着深度学习和计算机视觉等领域的迅猛发展，GPU在数据处理与运算中扮演着越来越重要的角色。因此，对于GPU架构的理解，特别是如何获取GPU的架构值，成为开发者和研究人员关注的焦点。通过深入研究，我们能够有效提升计算效率和性能，提升项目的整体效能。
> 引用块：
> “在现代计算模型中，GPU已经成为加速计算的关键组成部分。”
> — 2023年，来自计算
GPU的瓶颈主要存在在如下的方面：1. 填充率，可以简单的理解为图形处理单元每秒渲染的像素数量。2. 像素的复杂度，比如动态阴影，光照，复杂的shader等等3. 几何体的复杂度（顶点数量）4. 当然还有GPU的显存带宽那么针对以上4点，其实仔细分析我们就可以发现，影响的GPU性能的无非就是2大方面，一方面是顶点数量过多，像素计算过于复杂。另一方面就是GPU
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2023-11-10 08:26:57
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项目github地址: aoce我是去年年底才知道有GPUImage这个项目,以前也一直没有在移动平台开发过,但是我在win平台有编写一个类似的项目oeip(不要关注了,所有功能都移植或快移植到aoce里了),移动平台是大势所趋,开始是想着把oeip移植到android平台上,后面发现不现实,就直接重开项目,从头开始,从Vulkan到CMake,再到GPUImage,开发主力平台也从Visual
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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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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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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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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概念GPU(Graphics Processing Unit)，也即显卡，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）上作图像运算工作的微处理器。它已经是个人PC和移动设备上不可或缺的芯片，有界面有显示的地方，一般就离不开它。高清电视、智能手机、个人电脑。GPU的产生是为了解决图形渲染效率的问题，但随着技术进步，GPU越来越强大，尤其是shader出现之后（这个允许
GPU是一个外围设备，本来是专门作为图形渲染使用的，但是随着其功能的越来越强大，GPU也逐渐成为继CPU之后的又一计算核心。但不同于CPU的架构设计，GPU的架构从一开始就更倾向于图形渲染和大规模数据的并行计算处理。而大规模的并行计算，离不开大规模的数据传输，只有深入了解了GPU的存储体系，才能真正发挥GPU的威力，写出高性能的软件产品。但是由于GPU存储体系相关的资料非常少，加之非常分散，所以在
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2023-07-30 18:27:42
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概述今天主要介绍一下GPU、CPU和两者之间的区别。1、CPU即中央处理器CPU( Central Processing Unit, 中央处理器)就是机器的“大脑”，也是布局谋略、发号施令、控制行动的“总司令官”。 CPU的结构主要包括运算器(ALU, Arithmetic and Logic Unit)、控制单元(CU, Control Unit)、寄存器(Register
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2023-05-26 14:40:59
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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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11月3日，摩尔线程举办了2022秋季发布会。发布会上，摩尔线程推出全新多功能GPU芯片“春晓”、基于MUSA架构打造的业内首款国潮显卡MTT S80和面向服务器应用的MTT S3000，以及元计算一体机MCCX。这是时隔7个月后，摩尔线程多功能GPU产品迭代创新实现的又一次跨越。 不只是硬件，摩尔线程还围绕MUSA发布了系列GPU软件栈与应用工具，包括MUSA开发者套件、云原生sGPU
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2023-10-07 18:55:00
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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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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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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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