GPU存储结构示意图 gpu 体系结构

CUDA参考学习资料：

1. CUDA编程-基础与实践 樊哲勇
2. https://github.com/brucefan1983/CUDA-Programming
3. CUDA Best Practice Guide , NVIDIA Corp.
4. CUDA C Programming Guide, NVIDIA Corp.

1.CPU内核组成

• Fetch/Decode：取指令、译码单元
• ALU： 逻辑运算器(Arithmetic Logic Unit)
• Execution Context： 执行上下文池
• Data cache：数据缓存
• 流水线优化单元：如乱序执行、分支断定预测、memory预存取等。

CPU瓶颈
以前，芯片的更新遵循摩尔定律：芯片的集成密度每2年翻一番，成本下降一半，但现在同样面积下芯片的数量越来越多，芯片的能量密度越来越高，散热问题越来越严重；而且芯片运算效率越高，需要读取的数据量越多，要求存储设备的读写速度越来越快，很难要求，传统的单核处理器遇到上述等物理约束， 时钟频率（perf/clock）无法保持线性增长。

2.GPU内核组成

由于上述CPU的多种瓶颈，只能向多核并行系统发展，因而产生GPU（Graphics Processing Unit）。由于GPU只执行简单任务，因此，可以将上述复杂的流水线去掉，进行精简优化 ，得到GPU的内核组成如下，这样在执行单一指令流时候可以更快。

GPU更关注计算，因此通过将多核组合在一起来增加ALU部分核数，而多核之间需要通信，因此增加了shared memory部分,CUDA核结构图如下：

上图中每个黄色小方块代表一个CUDA core，也叫Streaming Processor（SP），它在每个时钟周期执行一次乘加指令。

CPU和GPU芯片结构对比如下：

GPU将更多的空间分配给CUDA core，以空间换时间，提高并行度，加速计算。

3.GPU组成示例

下面是一个GA 100的结构图，由多个Streaming Multiprocessor (SM)组成。

每个SM的架构如下：

• 一个GPU中有128个SM，8个GPC，每个GPC有8个TPC，每个TPC有2个SM，因此，每个GPC中有16个SM。
• 每个SM中有64个FP32的CUDA core，一个GPU中有8192个FP32 CUDA core
• 每个SM中有4个3代Tensor Core，一个GPU中有512个3代Tensor Core。
• 6个HBM2(HBM 是 GDDR 存储器的替代品，可用于 GPU 和加速器，HBM2 是目前该类别中最常用的标准，支持高达 2.4Gbps 的数据速率)，12个512-bit的memory 控制器
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