GPU内部构架全解析(号外篇)
GPU架构与技术详解
GPU架构与技术详解在计算机科学领域中，GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）是一种高性能的并行处理器，专门用于处理图形和影像数据。
GPU架构和技术是GPU的核心部分，是其能够实现高性能并行计算的基础，下面将详细介绍GPU架构和技术。
一、GPU架构1.传统的固定管线架构：-传统的固定管线架构是指，GPU的硬件流水线是由多个固定功能单元组成的，包括顶点处理单元、光栅化单元、像素处理单元等。
这种架构适用于以图形渲染为主的应用，但对于一些通用计算任务来说效率较低。
2.可编程管线架构：-可编程管线架构是指，GPU的硬件流水线可以根据应用的需求进行动态配置和编程。
这种架构使得GPU能够处理更加复杂的图形和计算任务，提高了其灵活性和性能。
3.统一架构：- 统一架构是可编程管线架构的演化，它将GPU的顶点处理和像素处理合并为一个可编程的流处理器（Streaming Processor）。
这样一来，GPU可以根据任务需求动态分配处理资源，从而提高性能和灵活性。
4.并行处理架构：-并行处理架构是指GPU利用多个流处理器并行处理任务。
在这种架构下，每个流处理器都可以独立执行计算任务，从而实现高性能的并行计算。
二、GPU技术1.CUDA：2. OpenCL：3. Vulkan：- Vulkan是一种跨平台的图形和计算API，可以实现高性能的图形渲染和并行计算。
Vulkan具有低延迟、高吞吐量和低CPU开销等特点，适用于对性能要求较高的应用，如游戏开发、虚拟现实等。
4.光线追踪：-光线追踪是一种先进的图形渲染技术，它可以模拟光线在物体表面上的反射和折射，从而实现更加真实的图形效果。
GPU的并行计算能力使得光线追踪技术能够得到更好的应用和加速。
5.深度学习：-近年来，GPU的并行处理能力在深度学习领域得到了广泛的应用。
GPU能够高效地进行矩阵乘法等基本计算操作，并且具备大规模并行处理的能力，因此成为了深度学习训练和推理的重要工具。
GPU架构与技术详解
GPU架构与技术详解GPU（Graphics Processing Unit）是一种专门用于处理图形计算的处理器。
GPU的架构与技术一直是图形学和计算机科学研究的重要分支。
本文将从宏观和微观两个层面，详细讲解GPU的架构及相关技术。
一、GPU的宏观架构GPU的宏观架构分为三个部分：处理器、显存和外部接口。
1.处理器GPU内部的处理器架构，主要分为SIMD（Single Instruction Multiple Data）和MIMD（Multiple Instruction Multiple Data）两种。
SIMD在处理数据时仅使用一种指令并且把数据分成多个数据段。
而MIMD则使用不同的指令处理不同的数据，每个线程可以独立运作，相互之间互不干扰。
同时，GPU中的处理器也分为标量、向量和矩阵处理器。
标量是最基本的处理器，向量处理器则可以同时处理多个相同类型的向量数据。
矩阵处理器则适用于大规模矩阵计算，是GPU计算高性能的核心部件。
2.显存GPU的显存是一种特殊的内存，它是专门为图形处理而设计的，并采用非常高效的访问方式。
显存的带宽比普通内存大几倍，使GPU能够更快速地访问和处理图形数据。
同时，显存还采用了多通道和多级缓存技术，进一步提高了图形渲染和计算性能。
3.外部接口GPU的外部接口通常包括PCI-Express和AGP。
PCI-Express是目前最常见的GPU外部接口，它提供高速的数据传输，能够满足大多数应用场景的需求。
而AGP则较少使用，在一些较老的计算机中还可以见到。
二、GPU的微观架构GPU的微观架构主要包括计算单元、纹理单元和像素单元三个部分。
1.计算单元计算单元是GPU中最基本的部件，它主要负责整数和浮点数的计算。
计算单元包括SIMD处理器、标量处理器、向量处理器和矩阵处理器。
计算单元在执行计算任务时，需要高质量的处理器设计，如各种运算单元、指令管理单元、调度单元和寄存器文件等。
2.纹理单元纹理单元是GPU中的特殊部件，它主要负责处理图像数据。
一文详解GPU结构及工作原理
一文详解GPU结构及工作原理
GPU全称是GraphicProcessing Unit－－图形处理器，其最大的作用就是进行各种绘制计算机图形所需的运算，包括顶点设置、光影、像素操作等。
GPU实际上是一组图形函数的集合，而这些函数有硬件实现，只要用于3D 游戏中物体移动时的坐标转换及光源处理。
在很久以前，这些工作都是由CPU配合特定软件进行的，后来随着图像的复杂程度越来越高，单纯由CPU 进行这项工作对于CPU的负荷远远超出了CPU的正常性能范围，这个时候就需要一个在图形处理过程中担当重任的角色，GPU也就是从那时起正式诞生了。
从GPU的结构示意图上来看，一块标准的GPU主要包括通用计算单元、控制器和寄存器，从这些模块上来看，是不是跟和CPU的内部结构很像呢？
事实上两者的确在内部结构上有许多类似之处，但是由于GPU具有高并行结构（highly parallel structure），所以GPU在处理图形数据和复杂算法方面拥有比CPU更高的效率。
上图展示了GPU和CPU在结构上的差异，CPU大部分面积为控制器和寄存器，与之相比，GPU拥有更多的ALU（Arithmetic Logic Unit，逻辑运算单元）用于数据处理，而非数据高速缓存和流控制，这。
了解电脑显卡中的GPU架构
了解电脑显卡中的GPU架构随着计算机技术的不断发展，电脑显卡已经成为了现代计算机中不可或缺的组件之一。
而在显卡中，GPU（图形处理器）架构则显得尤为重要。
本文将探讨GPU架构的概念、功能以及不同类型的GPU架构。
一、什么是GPU架构GPU架构是指在电脑显卡中用于处理图形和图像数据的架构。
它是显卡的核心组成部分，负责处理和加速计算机图形渲染、3D游戏以及其他图形相关的计算任务。
二、GPU架构的功能1. 并行计算能力：GPU架构具有强大的并行处理能力，能够同时处理多个任务和数据。
与传统的中央处理器（CPU）相比，GPU可以同时处理数百个线程，大大提高了图形处理的效率。
2. 图形渲染：GPU架构专注于图形渲染任务，可以加速计算机中的图形显示。
通过优化渲染算法和提高处理器的时钟频率，GPU可以实现流畅的图形效果和更快的画面刷新率。
3. 通用计算能力：除了图形渲染，现代的GPU架构还具备通用计算能力。
通过开发适用的计算框架和编程模型，GPU可以处理各种复杂的计算任务，如物理模拟、机器学习等。
三、不同类型的GPU架构1. NVIDIA的CUDA架构：CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种GPU计算架构。
它采用了SIMD （Single Instruction, Multiple Data）并行计算模型，并集成了大量的高速缓存和计算单元。
CUDA架构在科学计算和深度学习等领域取得了显著的成果。
2. AMD的GCN架构：GCN（Graphics Core Next）是AMD开发的GPU架构，专注于图形处理和通用计算。
它采用了多核心和多指令流的设计，支持高性能计算和异构计算。
3. 英伟达的Turing架构：Turing架构是英伟达最新的GPU架构，于2018年发布。
它引入了RT Core（用于光线追踪）和Tensor Core （用于深度学习）等新技术，大幅提升了图形渲染和人工智能计算的性能。
GPU架构与技术详解
GPU架构与技术详解GPU（Graphics Processing Unit）是一种专为处理图形和图像数据而设计的处理器。
它具有高度并行化的计算能力，能够在相同的时钟周期内处理多个任务，因此广泛应用于游戏、计算机辅助设计、科学计算等领域。
而GPU架构和技术是指GPU的内部结构和相关的技术细节，下面将详细介绍。
1.GPU架构（1）处理单元：GPU的核心部分是处理单元（Processing Unit），也称为流处理器（Stream Processor）。
处理单元是一个高度并行化的计算单元，它包含多个流多处理器（Streaming Multiprocessor，SM），每个SM包含多个处理核心（Processing Core）。
每个处理核心可以执行单个线程的指令，而SM则能够同时执行多个线程，充分利用GPU的并行计算能力。
（2）内存层次结构：GPU的内存层次结构包括全局内存、共享内存和寄存器等部分。
全局内存用于存储全局变量和数据，可以被所有处理单元访问。
共享内存用于同一个线程块中的线程之间共享数据，访问速度比全局内存更快。
寄存器用于存储线程的局部变量和计算结果。
（3）数据通路：GPU的数据通路包括输入/输出接口、数据总线、内存控制器等部分。
输入/输出接口用于连接GPU与主机系统，数据总线用于传输数据，内存控制器则负责管理内存访问和数据的读写。
2.GPU技术GPU的技术主要包括并行计算、片上内存、纹理映射、着色器等技术。
（1）并行计算：GPU的设计初衷是处理图形数据，但是由于其高度并行化的计算能力，广泛应用于通用计算领域。
GPU通过并行计算能够同时处理多个任务，大大提高计算效率。
（2）片上内存：为了减少对全局内存的访问，GPU引入了片上内存（On-Chip Memory）作为高速缓存。
片上内存位于SM内部，能够快速共享数据，提高访问速度。
（3）纹理映射：纹理映射（Texture Mapping）是一种将二维图像映射到三维模型表面的技术。
GPU架构解析范文
GPU架构解析范文在这篇文章中，我们将对GPU架构进行深入分析。
我们将讨论GPU的基本组成部分、存储器层次结构、线程调度和并行执行以及一些常见的GPU架构。
GPU基本组成部分GPU的基本组成部分由以下几个主要组件组成：1.图形核心：这是GPU最重要的部分，负责执行图形渲染和图像处理任务。
图形核心通常由大量的处理单元（也称为流处理器或CUDA核心）组成，这些处理单元具有高度的并行执行能力。
2.存储器：GPU拥有多个层次的存储器，包括全局内存、共享内存和寄存器文件。
全局内存是最慢的存储器，用于存储图形数据和计算任务的输入和输出。
共享内存是一种高速的本地存储器，用于在同一个线程块中多个线程之间共享数据。
寄存器文件是一种非常快的本地存储器，用于暂存线程中的变量和计算结果。
3.内存控制器：内存控制器负责管理GPU的存储器，包括内部和外部的存储器。
它负责读写数据以及将数据传输到各个处理单元。
线程调度和并行执行GPU通过线程调度和并行执行来提高性能。
线程调度是指将多个线程分配给多个处理单元进行并行执行的过程。
每个线程都会执行相同的指令，但处理不同的数据。
GPU的硬件和软件是为了能够高效地进行线程调度和执行而设计的。
并行执行是指多个线程同时执行不同的指令。
GPU支持多种并行模型，包括单指令多数据（SIMD）、多指令多数据（MIMD）和单指令流多数据（SIMT）等。
这些模型允许GPU同时执行多个线程，从而加速图形渲染和图像处理任务。
常见的GPU架构目前市场上有几个常见的GPU架构，包括NVIDIA的Turing、Pascal和Maxwell架构，以及AMD的RDNA和GCN架构。
每个架构都有自己的特点和优劣势。
NVIDIA的Turing架构是NVIDIA最新的GPU架构之一、它通过引入RT Core和Tensor Core来提供更好的光线追踪和深度学习性能。
RTCore用于加速光线追踪算法，而Tensor Core用于加速深度学习任务。
GPU的体系结构与通用计算(GPGPU)
GPU的体系结构与通用计算（GPGPU）1、总体框架可编程图形流水线的总体框架如图3所示，左边用实线表示的流程就是传统的图形流水线的流程；在这种通用的流水线中，首先经过顶点级的光照计算和坐标变换，求出每个顶点的光照颜色值，同时还将顶点坐标从物体坐标系转换到裁剪空间(clip Space)。
然后，对每个三角形进行光栅化处理并将对三角形顶点的颜色进行双线性插值，得到了三角形中每一个象素的颜色值。
接着进行纹理映射，即根据每一个象素的纹理坐标值将纹理图颜色分配到每个象素上。
最后进行颜色混合计算(Blending)和雾化效果计算，得到的结果将会放进帧缓存(Frame buffer)并显示到屏幕上。
目前的可编程的图形硬件中，除了光栅化这一部分依然保持固化的硬件实现不变以外，其他部分都引入了可编程性。
也就是图中的虚线部分。
图3 可编程图形流水线的总体框架顶点着色器(Vertex Shader)的功能正是为了实现顶点的光照计算和坐标变换，在过去的硬件中，人们只能实现一些固定的光照模型和坐标系转换计算，但是在现在的可编程的图形硬件中，用户可以通过编写代码自由地设计自己所需要的光照模型和坐标系转换计算公式，只要不超出硬件的功能即可。
象素着色器(Pixel Shader)，功能相对比较复杂，同时限制较多。
它几乎包括了所有光栅化以后的操作:采样纹理，颜色混合计算(Blending)和雾化效果计算等，传统图形硬件中每个顶点的纹理坐标值需要人工指定或者根据空间坐标来计算，而在象素着色器中，允许采用多种纹理访问方式;每个象素的绘制信息(例如，象素颜色值、纹理坐标等)均保存在寄存器中，象素着色器通过完成这些寄存器之间的加法，乘法或者点积等运算操作，从而在象素级别上实现光照明模型的计算。
2、顶点着色器顶点着色器由算术逻辑单元和相应的寄存器组成。
顶点着色器和像素着色器都没有内存的概念，所有的运算都在寄存器之上进行。
每一个寄存器都是4维向量寄存器，指令集中的指令可以同时对4个分量进行运算，因此可以把它们看作是一个基于寄存器的向量处理器。
图形2.9GPU硬件架构概述
图形2.9GPU硬件架构概述GPU硬件架构概述GPU是什么？ GPU全称是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。
显卡就是由GPU、散热器、通讯元件、主板和显⽰器连接的各类插槽组成的。
GPU物理构架 由于纳⽶⼯艺的引⼊，GPU可以将数以亿记的晶体管和电⼦器件集成在⼀个⼩⼩的芯⽚内。
从宏观物理结构上看，现代⼤多数桌⾯级GPU的⼤⼩跟数枚硬币同等⼤⼩，部分甚⾄⽐⼀枚硬币还⼩。
当GPU结合散热风扇、PCI插槽、HDMI接⼝等部件之后，就组成了显卡，但显卡不能独⽴⼯作，需要装载在主板上，结合CPU、内存、显存、显⽰器等硬件设备，组成完整的PC机。
下⾯是历经多次变⾰的NVIDIA GPU架构：2008 - Tesla：最初给计算处理单元使⽤，应⽤于早期的CUDA系列显卡芯⽚中，但是并⾮真正意义上的图形处理芯⽚。
2010 - Fermi：第⼀个完整的GPU计算架构。
⾸款可⽀持与共享存储结合纯cache层次的GPU架构，⽀持ECC的GPU架构。
2012 - Kepler：相较于Fermi更快，效率更⾼，性能更好。
2014 - Maxwell：其全新的⽴体像素全局光照 (VXGI) 技术⾸次让游戏 GPU 能够提供实时的动态全局光照效果。
基于 Maxwell 架构的 GTX 980 和 970 GPU 采⽤了包括多帧采样抗锯齿 (MFAA)、动态超级分辨率 (DSR)、VR Direct 以及超节能设计在内的⼀系列新技术。
2016 - Pascal ：将处理器和数据集成在同⼀个程序包内，以实现更⾼的计算效率。
1080系列、1060系列都是基于Pascal架构。
2017 - Volta：配备640 个Tensor 核⼼，每秒可提供超过100 兆次浮点运算(TFLOPS) 的深度学习效能，⽐前⼀代的Pascal 架构快5 倍以上。
深入解析GPU架构理解显卡性能的关键
深入解析GPU架构理解显卡性能的关键在现代计算机科学和图形处理领域中，GPU（图形处理器）扮演着越来越重要的角色。
它不仅用于游戏和图形渲染，还能有效地进行并行计算。
然而，要充分发挥GPU的潜力并理解其性能差异，对其架构进行深入分析是必不可少的。
一、GPU架构的基本组成GPU架构主要由处理器核心、存储器、缓存和片上互连等基本组成部分构建而成。
下面将对这些组成进行一一介绍。
1. 处理器核心：处理器核心是GPU的心脏，负责执行大量的计算任务。
每个处理器核心通常由多个执行单元（ALU）和流处理单元（SPU）组成，这些单元能够高效地执行向量运算和并行计算。
2. 存储器：存储器在GPU中起到存放数据的作用。
主要有全局内存、共享内存和常量内存等。
全局内存用于大规模数据存储，共享内存用于同一线程束的数据共享，而常量内存则用于存放常量数据，以提高存取效率。
3. 缓存：GPU中的缓存可以提高数据的访问速度和效率。
常见的缓存有纹理缓存、常量缓存和数据缓存等。
这些缓存能够减少主存和处理器之间的数据交互，从而加快数据处理速度。
4. 片上互连：片上互连是指连接GPU内部各个组件的通信通道。
它可以高效地传输大量的数据和指令，以确保各个组件之间的协同工作。
片上互连通常包括存储器总线、数据总线和控制总线等。
二、理解GPU架构对显卡性能的影响深入理解GPU架构对于评估显卡性能至关重要。
以下是几个可能影响性能的关键方面。
1. 成功率：GPU架构中的处理器核心数量直接影响到并行处理的能力。
拥有更多处理器核心的显卡可以同时执行更多的计算任务，进而提升性能。
2. 内存带宽：内存带宽是指GPU与主存之间数据传输的速度。
它取决于存储器的类型和带宽，对于需要大量数据传输的图形计算和并行计算任务尤为重要。
更高的内存带宽可以提高数据传输效率，从而加快计算速度。
3. 缓存：缓存的大小和速度对于提高性能至关重要。
更大的缓存可以存放更多的数据，减少存取延迟；而更快的缓存则可以提高数据处理速度。
GPU体系结构_IT168文库
GPU体系结构_IT168文库GPU（Graphics Processing Unit）是计算机中的图形处理单元，旨在加速图形和图像处理任务。
与传统的中央处理单元（CPU）相比，GPU具有更多的处理单元和更大的存储带宽，使其在处理并行计算任务时表现出色。
本文将重点介绍GPU的体系结构。
GPU的体系结构主要包括纹理单元、像素单元、顶点单元和着色单元四个主要组件。
纹理单元负责处理图像的纹理映射和纹理滤波，以提高图像质量。
像素单元则负责处理图像的像素着色和像素混合，以实现真实感渲染。
顶点单元则负责处理图形的顶点变换和顶点着色，以实现形状变换和灯光效果。
着色单元是GPU的核心组件，负责计算所有像素的颜色值，以最终渲染出图像。
着色单元是GPU中最重要的组件，也是执行计算任务的核心。
着色单元由若干个着色器单元组成，每个着色器单元负责处理一个像素的颜色计算。
在现代GPU中，着色单元通常采用可编程的着色器，以支持更加灵活和复杂的计算任务。
着色器可以根据特定的算法和输入数据来计算出像素的颜色值，实现各种图形效果，如阴影、反射、抗锯齿等。
GPU的内存系统也是其重要的组成部分，主要包括显存和缓存。
显存用于存储图像和纹理数据，以提供高速的存取速度。
缓存则用于存储GPU内部的计算数据和中间结果，以减少对主内存的访问次数，提高计算效率。
现代GPU通常拥有多级缓存结构，包括纹理缓存、顶点缓存和像素缓存等。
除了上述组件外，GPU还具有多个流处理器和并行处理单元，以支持并行计算。
流处理器是GPU的核心执行单元，每个流处理器都可以同时执行多个计算任务，以提高计算效率。
并行处理单元则是GPU中的多个流处理器的组合，在处理并行计算任务时可以同时执行多个任务，以实现更快的计算速度。
总结起来，GPU的体系结构包括纹理单元、像素单元、顶点单元和着色单元等多个组件，以及显存、缓存、流处理器和并行处理单元等多个重要部分。
这些组件和部分共同协作，以实现高效的图形和图像处理，广泛应用于游戏、影视、虚拟现实和科学计算等领域。
图形硬件与GPU体系结构04修改-PPT精品文档71页
Imagine is able to sustain performance of up to 18.3GOPS on key applications.
Imagine is designed to fit on a 2.56cm^2 0.18um CMOS chip and to operate at 400MHz.
Data Locality is a specific type of temporal locality common in signal and media processing applications where data is produced once, read once or twice later in the application, and never read again. Intermediate streams passed between kernels as well as intermediate data within kernel functions can capture this locality directly using the stream processing programming model.
Framebuffer
SGI Infinite Reality
产品2019发售，SGI图形设备的巅峰之作 Tile-based Rendering
HP VISUALIZE FX6
98年商业发售 分离式图形卡典范
光栅加速卡(Rast) 几何加速卡(GA) 纹理加速卡(TA)
__global__ void transformKernel( float* g_odata, int width, int height,
gpu 硬件结构
好几天，没有更新....人的惰性，就是这样，你不克服它，它就吞噬你...前两天，去学习交规两天，感觉理论和实际的差距...中国人就是这样～规则在其眼中都会有BUG的，而许多人就喜欢在BUG上行走今天说说GPU的硬件结构，也不是具体的硬件结构，就是与CUDA相关的几个概念thread block grid warp sp smsp: 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, streaming multiprocessor. 其他资源也就是存储资源，共享内存，寄储器等。
warp:GPU执行程序时的调度单位，目前cuda的warp的大小为32，同在一个warp 的线程，以不同数据资源执行相同的指令。
grid、block、thread：在利用cuda进行编程时，一个grid分为多个block，而一个block分为多个thread.其中任务划分到是否影响最后的执行效果。
划分的依据是任务特性和GPU本身的硬件特性。
下面几张硬件结构简图便于理解(图片来源于网上）以上两图可以清晰地表示出sm与sp的关系。
此图反应了warp作为调度单位的作用，每次GPU调度一个warp里的32个线程执行同一条指令，其中各个线程对应的数据资源不同。
此图是一个warp排程的例子。
一个sm只会执行一个block里的warp，当该block里warp执行完才会执行其他block里的warp。
进行划分时，最好保证每个block里的warp比较合理，那样可以一个sm可以交替执行里面的warp，从而提高效率，此外，在分配block时，要根据GPU的sm 个数，分配出合理的block数，让GPU的sm都利用起来，提利用率。
分配时，也要考虑到同一个线程block的资源问题，不要出现对应的资源不够。
GPU架构解析
AMD RV670 Shader
1*4D矢量+1*1D标量 +L1（一级缓存），支持 AA/AF
SP
ROP，不支持AA/AF
AMD显卡4D矢量+1D标量流处理器
AMD显卡图形处理 AMD显卡处理图形数据 时，可以达到最高效能 AMD显卡4D矢量+1D 标量流处理器 AMD显卡通用浮点处理 AMD显卡处理非图形数 据时效率降低 R G B
游 戏 程 序
游戏运行流程
显示器 1、CPU:在种 位置绘制何 种图型； 输出 显示卡 3、GPU:完 成绘制，输 出图型； 输出 输出 显 卡 驱 动 3D API 2、如何绘 制； DirectX OpenGL
游 戏 程 序
现在，游戏如何运行…
游戏运行流程
游戏程序 CPU 显卡
图形 音频 A.I PhyX CPU：音频 CPU：A.I CPU：PhyX
Alpha ALU
SP
SP
SP
SP
alu 1*1D
1*4D
float float
一条句柄数为2的 浮点指令
SP
SP
SP
SP
alu
当一条浮点指令中，句柄数不等于5的整数倍时，效率无法达到最 高，部份运算单元被闲置。
* 3D游戏不止于单纯的图形运算（例如，坐标+Z轴运算），假如再考虑到MDD除法等运算，实际情况会更 加复杂。所以，即便在游戏中，AMD显卡也很难以理论效率运行，其性能最低可能降至其理论性能的1/5。 假如按分支预测单元数量来核算AMD显卡的SP，则A卡的流处理单元（SP）数量=流处理器（SP）数量 /5。所以，AMD显卡以“流处理器（ Streaming Processors ）”数量的概念代替“流处理单元（Stream Processing Units）”以混淆视听，是不折不扣的谎言。RV740有800个流处理器，但其流处理单元数量仅 为800/5=160个。再加上其较低的SP频率，所以A卡效率低于N卡。
GPU架构解析范文
GPU架构解析范文随着科技的不断进步和发展，GPU（图形处理器）成为了计算机中不可或缺的组成部分。
GPU架构是指GPU芯片的内部结构和设计。
在这篇文章中，我们将对常见的GPU架构进行解析。
1.NVIDIA架构NVIDIA是目前市场上最流行的GPU制造商之一，其GPU架构主要包括以下几个系列：- Fermi架构（GF100、GF110等）：Fermi架构是NVIDIA的第一个支持双精度浮点数计算的GPU架构，适用于科学计算和高性能计算领域。
它采用了多处理器（Streaming Multiprocessor，SM）的设计，SM内部包含多个CUDA核心和共享内存。
- Kepler架构（GK104、GK110等）：Kepler架构在性能和能效上都有很大的提升。
它引入了动态并行性（Dynamic Parallelism）和GPU Boost技术，使得GPU可以更好地适应不同的计算负载。
此外，Kepler架构还增加了更多的CUDA核心和共享内存，进一步提升了性能。
- Maxwell架构（GM204、GM200等）：Maxwell架构主要强调能耗和性能的平衡。
通过增加SM数量，提高功率效率和性能密度，Maxwell架构在能效方面取得了显著的改进。
此外，Maxwell架构还引入了NVIDIA 的动态全局光照技术（Voxel Global Illumination），提供了更真实的图形效果。
- Pascal架构（GP102、GP104等）：Pascal架构是NVIDIA最新的GPU架构，它继续在能效和性能方面创新。
Pascal架构采用了更先进的FinFET工艺，使得GPU的功耗更低，性能更强大。
此外，Pascal架构还增加了更多的CUDA核心和共享内存，支持更快的存储和访问速度。
2.AMD架构AMD是另一个重要的GPU制造商，其GPU架构主要包括以下几个系列：- TeraScale架构：TeraScale架构是AMD早期的GPU架构，主要用于游戏和多媒体应用。
一文详解GPU结构及工作原理
一文详解GPU结构及工作原理GPU（Graphics Processing Unit，图形处理单元）是一种专门用于图像处理和计算的处理器。
与传统的CPU（Central Processing Unit，中央处理器）相比，GPU具有更多的并行处理单元，能够更高效地进行并行计算，适用于处理大规模的图形计算任务。
GPU的结构主要分为以下几个部分：图形处理核心、存储器以及内部总线。
首先是图形处理核心，也称为流处理器。
它是GPU中最重要的部件之一，负责进行图像计算和处理。
图形处理核心通常由大量的小型处理单元组成，这些处理单元可以同时执行多个任务，从而实现高效的并行计算。
每个处理单元通常包含整数单元（ALU）和浮点单元（FPU），能够执行整数和浮点计算操作。
其次是存储器，包括全局内存、共享内存和常量内存。
全局内存是GPU中最大的存储器，可以保存整个计算任务所需的数据。
共享内存是与处理核心直接相关的存储器，它可以用来存储多个处理单元之间共享的数据。
常量内存则用于保存不会被修改的数据，以提高数据的访问效率。
最后是内部总线，用于将各个部件连接在一起并传送数据。
内部总线的带宽直接影响了GPU的计算性能，高带宽能够更快地传输数据，提高计算速度。
通常，GPU的内部总线被设计成具有高吞吐量和低延迟的特点。
GPU的工作原理如下：1.程序启动：GPU的计算任务由CPU发起，通过将任务数据和指令传输到GPU的全局内存中。
2.数据传输与处理：GPU从全局内存中读取任务数据，并将其加载到共享内存中。
然后，GPU的流处理器开始执行指令，对任务数据进行并行计算处理。
3.计算结果存储：GPU将计算结果存储在全局内存中，以便CPU可以读取和使用。
4.数据传输返回：计算完成后，CPU可以从全局内存中读取计算结果，进行后续的处理和显示。
总结起来，GPU的工作过程可以简化为数据传输、并行计算以及数据传输返回的流程。
GPU通过大量的流处理器和高速的内部总线实现了高效的并行计算，能够在图像处理和计算方面提供出色的性能。
arm mali gpu架构原理
arm mali gpu架构原理ARM Mali GPU架构原理ARM Mali GPU（Graphics Processing Unit）是一种用于移动设备和嵌入式系统的图形处理单元。
它采用了先进的并行处理技术，能够提供高性能的图形渲染和计算能力。
本文将介绍ARM Mali GPU的架构原理，包括核心组成部分、工作原理和优势特点。
一、核心组成部分ARM Mali GPU的核心组成部分包括多个处理单元和层次化的内存系统。
处理单元是GPU的计算核心，负责执行图形渲染和计算任务。
内存系统包括多级缓存和主存储器，用于存储和管理图形数据和指令。
1. 处理单元：ARM Mali GPU采用多个处理单元的并行结构，以提高计算性能和效率。
每个处理单元包括多个流处理器，用于并行执行指令和数据操作。
处理单元之间通过片上互连网络进行通信和协同工作。
2. 内存系统：ARM Mali GPU的内存系统采用多级缓存和主存储器的层次化结构。
缓存是为了提高访问速度而设置的临时存储器，可以暂时保存频繁使用的数据和指令。
主存储器是GPU与主机系统之间的数据交换区域，用于存储图形数据和指令。
二、工作原理ARM Mali GPU的工作原理可以简单概括为接收、处理和输出三个阶段。
1. 接收阶段：ARM Mali GPU从主机系统接收图形数据和指令。
这些数据和指令通常以命令流的形式传输，包含了图形对象的描述、渲染方式和计算任务等信息。
2. 处理阶段：ARM Mali GPU根据接收到的指令流和数据，通过多个处理单元并行执行计算任务。
其中，图形渲染任务包括几何变换、光照计算、纹理映射等操作；图形计算任务包括图像处理、物理模拟、深度学习等操作。
3. 输出阶段：ARM Mali GPU将处理结果输出到显示设备或主存储器。
显示设备可以是手机屏幕、电视机或其他图像显示设备，主存储器用于将结果传递给主机系统。
三、优势特点ARM Mali GPU相比其他图形处理单元具有以下优势特点：1. 高性能：ARM Mali GPU采用了并行处理的架构，能够同时处理多个图形渲染和计算任务。
一文详解GPU结构及工作原理
一文详解GPU结构及工作原理GPU（Graphics Processing Unit）是图形处理单元的简称，是一种特殊的处理器，用于处理图像和图形相关的任务。
与一般处理器（CPU）相比，GPU的结构和工作原理有很大的不同。
GPU的结构：1.流处理器：GPU中最重要的部分是流处理器，也称为CUDA核心。
每个流处理器可以执行多个线程，每个线程独立运行，并且可以并行处理大量的数据。
不同的GPU可能有不同数量的流处理器。
2.纹理单元：GPU还包含用于处理纹理映射的纹理单元。
纹理单元用于将纹理图像映射到三维对象上，以实现更真实的渲染效果。
3.像素渲染管线：GPU中的像素渲染管线用于处理像素的光栅化、着色和混合等过程。
它包括光栅化器、像素着色器、片段处理器等部分。
4.帧缓冲：GPU中的帧缓冲用于存储渲染的图像，以便在显示器上显示。
帧缓冲通常包括颜色缓冲和深度缓冲。
GPU的工作原理：1.并行计算：GPU是为并行计算任务而设计的。
它可以同时执行多个线程，并行地进行计算。
通过GPU的流处理器，可以在每个线程上同时执行多个指令，从而加快计算速度。
2.数据并行：GPU的并行计算是基于数据的。
每个线程都处理不同的数据，因此可以独立地进行计算，而不会发生冲突。
这使得GPU在处理图像、视频等数据密集型任务时具有很高的效率。
3. 高峰性能：GPU在处理大规模并行任务时表现出色。
它可以同时执行大量的计算，并利用硬件加速技术，如流处理器的SIMD（Single Instruction, Multiple Data）架构，以实现极高的计算性能。
4.调度和资源管理：GPU内部有专门的调度器和资源管理器，用于管理并分配计算和内存资源。
调度器负责将不同的任务分配给可用的流处理器，以便更好地利用GPU的计算能力。
资源管理器负责管理帧缓冲和纹理等存储资源。
总结：GPU是一种用于图形处理的特殊处理器，具有并行计算、数据并行、高峰性能和调度资源管理等特点。
《GPU体系结构》课件2
欢迎学习《GPU体系结构》课程。在这个课程中，我们将深入挖掘GPU是什么、 它的作用、它如何工作以及在实践中的应用，以及GPU未来的发展方向。
什么是GPU
定义和作用
GPU代表图形处理器。它的作用是为计算机图形学和高性能计算提供快速处理。与CPU相比， GPU可同时进行数百个计算任务。
GPU在未来的应用前景
GPU的发展趋势指向高效数字化、 AI发展和创新的应用，可以考虑 在金融、医疗、娱乐、工业、科 研等领域中加以应用。
2
深度学习
GPU高速处理矩阵和向量运算来训练深度神经网络以及其他机器学习模型。
3
高性能计算
GPU 可以用于各种科学和工程计算，包括天气模拟、基因组学、流体力学、金融 风险建模等。
GPU的性能指标
吞吐量
GPU可以同时执行数百个计算 任务，得益于大规模的并行计 算性能。
带宽和延迟
VRAM带宽和延迟对GPU性能至 关重要。高带宽和低延迟意味 着GPU每秒钟可以访问大量数 据。
GPU设计的基本原理
GPU的主要组成部分包括GPU芯 片，VRAM，像素渲染引擎，调 色板，纹理、光线跟踪引擎，可 编程着色器以及GPU命令处理器。
GPU设计涉及专业定制的内存、 高速专用接口、大规模的并行计 算和可编程着色器等原则。
GPห้องสมุดไป่ตู้的应用场景
1
计算机图形学
在数字媒体、动画、游戏等领域中，GPU处理大量图形计算任务。
GPU与CPU的区别
CPU设计用于通用处理，而GPU设计用于特定类型的计算。GPU通过并行处理、专业定制的 内存体系结构和硬件调度来优化特定计算类型的处理。
GPU架构和设计
架构的发展历程
gpu的各个模块的工作原理__理论说明
gpu的各个模块的工作原理理论说明1. 引言1.1 概述引言部分将对GPU的各个模块的工作原理进行理论性的说明，旨在揭示GPU 的核心组成部分及其相互之间的关系。
通过深入探究GPU的基本模块以及并行计算架构、内存管理与调度机制等方面，我们可以更好地理解GPU是如何实现高效图形处理和并行计算的。
1.2 文章结构文章主要由以下几个部分组成：2. GPU的基本模块：介绍了GPU核心、纹理单元和像素填充单元等基本模块，这些模块为后续章节中GPU工作原理的说明提供了基础。
3. GPU的工作原理：详细解释了GPU采用的并行计算架构、数据并行性和线程块以及指令流水线等关键概念，帮助读者全面了解GPU是如何进行高效并行计算和图形处理的。
4. GPU的内存管理与调度机制：重点介绍了显存结构与分配策略、内存访问模式和数据传输机制，以及内存层次结构与高速缓存优化技术。
这些内容有助于读者深入了解GPU在处理大量数据时如何进行有效的内存管理与优化。
5. 结论：对各个GPU模块的工作原理进行总结，并展望了GPU技术的发展前景，提供个人思考和观点。
1.3 目的本文旨在通过深入阐述GPU的各个模块的工作原理，使读者对于GPU是如何实现高效并行计算和图形处理有一个全面准确的理解。
同时，通过对GPU技术发展前景的展望与思考，引发读者对于该领域进一步研究和探索的兴趣。
2. GPU的基本模块2.1 图形处理核心（GPU核心）图形处理核心（Graphics Processing Unit，简称为GPU）是GPU的关键组件。
它主要负责执行图形渲染和计算任务。
GPU核心由大量的着色器单元（Shader Unit）组成，每个着色器单元都是一个独立的并行处理单元。
在图形渲染过程中，GPU核心通过执行各种着色器程序来对几何数据进行转换、光照计算和纹理映射等操作。
这些着色器程序包括顶点着色器、像素着色器、几何着色器等。
顶点着色器负责对模型中的顶点位置进行变换，并计算与光源之间的交互影响。
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GPU大百科全书番外篇：那年AN 那些事儿CBSi中国·ZOL 作者：中关村在线顾杰责任编辑：林光楠【原创】2011年07月29返回分页阅读文章产品：GeForce GTX 560nVIDIA显示芯片来，战个痛快前言：GPU大百科全书系列的连载已经进行了4期了，在这4期的连载中，我们领略了GPU流水线在处理图形过程中的前三步重要步骤，包括几何处理，光栅化和像素处理。
尽管笔者竭尽所能将故事说的尽可能通俗易懂，但是在水平有限，因此笔者在这里再次诚挚的感谢能够坚持阅读的读者们。
在本期的GPU大百科全书中，我们将会以一个全新的视角，来面对一系列长达10年之久并还在继续的关于设计之争的大论战。
也许你会觉得，技术的进步和产品的分歧只是一场很热闹的游戏，除了昭示某方看似一念之差所犯下的错误以及给各种争论带来弹药之外，好像并没有别的意义，我们这么反复咀嚼吵架剩下的东西一点意思都没有。
其实不然，10年来NVIDIA与ATI/AMD在shader领域相关的IC设计之争以及此消彼长，其本质上并不是，或者应该说不仅仅是各公司自身设计实力所导致的。
到底是什么导致了这场长达10年的纷争中的每一次胜负？这些胜负又意味着些什么？这种导致胜负的因素会不会对今后的继续影响GPU的发展？我们在今天的GPU大百科全书所要解析和面对的，就是这存在于喧哗吵闹背后的真实。
●来，战个痛快NVIDIA与ATI，以及后来收购ATI的AMD，这对冤家的恩怨纠葛几乎伴随了整整一代人的成长。
自从3Dfx，S3，Trident，Matrox以及SIS这些曾经叱咤风云的图形大鳄们退出历史舞台之后，NVIDIA和ATI/AMD 就完全霸占了IC舞台中最抢眼的一部分。
已经消逝的3Dfx在先前的文章中，我们仅仅使用了最程式化的流水线介绍法来展现相关单元的运作方式以及技术特点，并未涉及任何实际的产品。
对于几何部分以及光栅化这两个相对封闭而且更新节奏较慢的单元来说，这么做不仅能够避免把话题过早的引向争论，而且可以消弭差异化所带来的理解方面的问题。
但当我们的来到像素处理部分时，这对冤家在设计上的差异已经非常表象化，而且到了完全无法忽略的地步。
伴随着像素处理单元发展的，是一场又一场惊心动魄的战争。
这是一场关于像素的战争既然不能忽略，那就让我们直面这份差异。
来，战个痛快！产品：GeForce GTX 560nVIDIA显示芯片第一次争论●第一次争论shader的第一次出现，对任何人来说都是欢欣鼓舞的事情，可以实现各种过去想都不曾想过的特效不仅让程序员们兴奋不已，更令硬件供应商摩拳擦掌——这下好了，又有敦促消费者升级以及更换硬件的完美借口啦。
当然，光有借口是不够的，厂商必须设计出实际的产品，才能最终让消费者打开荷包任其舔舐。
而设计产品就要有计划和设计目的，产品必须符合一定的要求和规范才能成为产品。
对于图形供应商来说，规范和要求似乎没啥可选择的余地，满足DirectX和Open GL似乎是唯一的要求。
无论怎么看，这本来都应该是挺简单的一件事。
Pixel Shader1.4实现的水面效果但是活雷锋大商人微软是顽皮的，他似乎并不喜欢让一切都如剧本般一帆风顺的进行下去，于是便为这个本来应该是挺简单的事情添加了一份变数——在发布包含Pixel Shader1.0/1.1的DirectX8.0之后1年，微软又发布了升级后包含Pixel Shader1.4的DirectX8.1。
相对于Pixel Shader1.0/1.1，Pixel Shader1.4的改进其实并不明显，除最大指令支持度上进行了升级之外，Pixel Shader1.4并未带来更多实质性的进步。
但即便仅存在些许的进步，毕竟他是微软发布的一个新版本API，游戏规则的改变势必会影响到厂商对硬件设计层面的决策和部署，如果某个硬件对于新的API支持不足，厂商就要对市场作出解释，以当时的情况来看，第一个需要作出解释的厂商，是NVIDIA。
NV25“狼来啦”NVIDIA于2002年4月发布的NV25并不支持的Pixel Shader1.4，这款新构架虽然效能卓越，但其API支持度甚至还不如半年前竞争对手ATI发布的R200，这种奇特的现象不仅让市场无法理解，而且也让竞争对手抓住了小辫子。
NVIDIA给出的对NV25不支持Pixel Shader1.4的解释是Pixel Shader1.4改进极少且响应欠佳，在没有获得多少支持度的前提下推出对应的硬件没有意义。
说白了，就是Pixel Shader1.4现在还没用，我们的新构架满足有用的API的需求就可以了。
以现在的眼光来看，NVIDIA在当时所作出的宣传其实并没有错，Pixel Shader1.4本身的更新确实不大，而且也并未带来本质性的特效提升。
经营了1年半之久的Pixel Shader1.0/1.3在当时已经获得了非常好的支持度，推出适应的硬件其实也没有错。
从结局来看，NV25也确实因为其强劲的性能、灵活有效的市场划分和对手各种糟糕的表现而获得了几乎完胜的销售成绩。
可以说第一次针对硬件的争论，是以NVIDIA的胜利而告终的。
NV25芯片结构尽管这场并不算很大争论最终的胜利属于NVIDIA，但同时也给NVIDIA传达了一个相当错误的信号：NVIDIA误以为自身的影响力，已经可以凌驾在舆论以及微软之上了——既然我说Pixel Shader1.4暂时没用，市场就能接受这种言论并且很自觉的买我的帐，那这块市场岂不是我说了算了？这个错误的信号，为今后故事的发展埋下了一个巨大的伏笔，它直接导致了NVIDIA在未来第一场真正的战斗中犯下的其发展史上最大的一次战略错误。
产品：GeForce GTX 560nVIDIA显示芯片有关精度的唇枪舌剑●有关精度的唇枪舌剑如果说Pixel Shader1.4之争仅仅是支持度的问题的话，接下来所发生的这场争执就不再那么简单了。
它不仅将NVIDIA与微软的分歧摆上了台面，更影响了NVIDIA整整一代产品的表现，它就是初代DirectX9.0的浮点精度。
Pixel Shader2.0实现的效果2002年12月，微软发布了全新一代图形API——DirectX 9，如果说DirectX 8.1的Pixel Shader1.4改动来的太小，支持度和意义都不是很大的话，DirectX 9的Pixel Shader2.0就可谓是脱胎换骨了。
全新的Pixel Shader2.0所引入的更大的指令数也让Pixel Shader2.0获得了更好的效率，同时FP24浮点格式的RGB数据处理让程序员第一次有了能够完整正确的表达颜色的可能。
有了DirectX 9，人们终于有可能在计算机上创造“虚拟的现实”了。
Pixel Shader2.0的浮点数据精度存在问题但就是这么一个重要的API，却在发布的同时就引发了一场巨大的争吵和骚动。
人们纷纷对微软使用的浮点精度表示了困惑，而NVIDIA则第一时间对这种精度提出了质疑，认为这个浮点精度是不会被市场采纳和接受的，得不到认可的，更将矛头直指微软针对自己，恶意推出一款违背常规及现实需要的图形API，我们甚至可以从当时NVIDIA的态度中感受到明显的激动。
也难怪NVIDIA如此激动，因为美国电气和电子工程师协会在IEEE 754中规定的二进制浮点算法规则里，压根就不存在FP24这么个格式……IEEE754关于浮点数据精度定义的文件根据硬件的预研周期，一款图形构架是不可能等到图形API出现之后才开始研发工作的。
因此对于厂商来说，如果想定义一款构架所需要遵循的基本规则，要么厂商要自己对即将到来的API内容进行预判，要么通过与规则制定者的紧密合作来获取规则的第一手资料。
虽然没有人只用一条腿走路，但在第一代DirectX 9硬件的研发过程中，NVIDIA很明显更倚重于前者，而ATI则明智的选择了后者。
因此后续出现的NV30所支持的浮点精度均为IEEE754规定的FP16/32，而R300则紧贴微软的要求，刚好支持FP24这个并不存在于国际通行标准中的格式。
相信DirectX 9发布时的NVIDIA，心中一定是充满了疑惑、愤怒和不安的，因为他十分清楚接下来将要发生的事情。
而像素处理单元战争故事中第一个高潮，也即将到来了。
产品：GeForce GTX 560nVIDIA显示芯片小小寄存器+狂妄引发的大败●小小寄存器+狂妄引发的大败业界很少有一款产品，能够像NV30这样在与对手的战争中输得如此的彻底。
性能不佳，良率低下，价格昂贵，功耗巨大，甚至还得了个电吹风的头衔……对NV30的失败，很多事情都要出来负责，比如说低速的DDRII显存，过激的工艺，甚至还有微软“特异”的浮点精度。
但这些都不是导致NV30失败的本质，如果你想明白NV30为何会如此惨败，以及这失败背后的真正含义，就要从NV30的Pixel Shader单元设计寻找答案。
享有电吹风“美誉”的Geforce FX 5800UltraNV30的Pixel Shader单元设计存在很多独特的特点，它并不具备Pixel Shader2.0中很常规的处理3D+1D以及co-issue的能力，如果遇到坐标变换等需要非绑定4D运算的场合，NV30将一筹莫展。
与此同时，NV30的Pixel Shader单元还不具备mini ALU，shader core后面吊着的，是两个完全符合DirectX8.1要求的FX12 combine，由于Pixel Shader2.0并不支持混合精度以及非浮点精度指令，所以这两个FX12 combine单元在DirectX 9的场合中完全就是废物。
尽管后续的NV35添加了2个可以吞吐FP16/32的mini ALU，但这两个mini ALU并非全功能，在大多数场合下都进能运行在simplified模式下，说白了，加了等于白加。
问题还没完，NV30不光运算单元设计成这样，寄存器方面也存在极大的问题，甚至可以说寄存器的设计失败才是最为致命的。
整个NV3X构架的Temp Register被限定为13个，仅比Pixel Shader2.0所要求的12个的最低要求多1个。
Register被分为2个bank，这2个bank加在一起每周期内只能向shader core输送一个FP32或者两个FP16数据，由此造成的延迟是异常巨大的。
在此基础上，本来就不够多的Register还要被拿去做Output Buffer，或者说Register与Output Buffer使用了同一片存储区域，如果某个shader Program的数据需要调用2个FP32 Register 或者4个FP16 Register，NV3X的整体渲染效率就会开始大幅下降，这种下降还会随着调用寄存器的增多而不断加剧，当FP32 Register调用达到5个时，整个流水线的像素填充率只能达到理论值的1/4。