从Fermi架构看GPU发展
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。
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。
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。
NVIDIAFermiGPU架构简单解析(转).
作者：玉清.在过去的几年中，GPU的发展产生了较大的变化，GPU强大的性能被局限于处理图形渲染的任务，无疑是对计算资源的浪费，随着GPU可编程能力不断提高，通用计算（GPGPU: General-purpose computing on graphics processing units）应运而生，目前已经取得部分显著成效，部分应用带来的性能提升也是非常可观.在DirectX 10规范之前的GPGPU计算中，可编程的单元主要是顶点着色器和像素着色器，两者在物理上是分离的，数量也是固定的，一个程序要想发挥其最大性能有较大的编程难度。
最早的GPGPU的开发直接使用了图形学的API，将任务映射成纹理的渲染过程，使用汇编或者高级着色器语言Cg，HLSL等等）编写程序，然后通过图形学API执行（Direct3D和OpenGL），这样的开发不仅难度较大，程序优化也有很大难度，对开发人员的入门要求也是较高，因此，传统的GPGPU没有被广泛应用.2007年6月，NVIDIA公司推出了CUDA，CUDA不需要借助图形学API，而是采用了类C语言进行开发。
同时，CUDA的GPU采用了统一处理架构，以及引入了片内共享存储器，这大大降低了基于GPU的并行计算程式的开发难度。
当然，开发人员仍然需要掌握并行算法和GPU架构相关的知识.G80和GT200 GPU架构回顾：最早推出的G80架构中，采用了128个SP(流处理单元Streaming Processor)，每8个SP组成一个SM（多流处理器Streaming Multiprocessors），每3个SM再组成一个TPC（ThreadProcessing Cluster，线程处理器群）.注：在G80架构中，是两个SM组成一个TPC，而GT200中，是三个SM组成一个TPC.G80里面有8个TPC，而GT200增加到了10个，其中，每个TPC内部还有一个纹理流水线.而在AMD的RV770中，具有10个SIMD engine，每个SIMD engine中有16个SIMD Core，每个SIMD Core相当于一个5D ALU，RV770则共有160个，GT200中有240个1D ALU.许多DIY爱好者称之SP为类似于CPU多核的”流处理器”，这个称呼严格的看起来存在不妥，把SM 与CPU的核相比更加合适。
NVIDIAGPU架构演进
NVIDIAGPU架构演进转⾃：REF:⽬前⾼性能计算领域，英伟达显卡⼀家独⼤，因此本⽂总结⼀下NVIDIA GPU的架构演变。
⽬录：⼀、NVIDIA GPU的架构演变历史⼆、Tesla 架构三、Fermi架构四、Kepler架构五、Maxwell架构六、Pascal架构七、Volta架构⼋、Turing架构九、Ampere架构⼀、NVIDIA GPU的架构演变历史和基本概念截⽌2021年，发布时间离我们最近的8种NVIDIA GPU微架构是：TeslaFermiKeplerMaxwellPascalVoltaTuringAmpereNVIDIA⼀般以历史上⼀些著名科学家的名字命名⾃⼰的GPU微架构，上⾯8种微架构分别是：特斯拉，费⽶，开普勒，麦克斯韦，帕斯卡，伏打，图灵，安培。
其中最新的是2020年宣布的Ampere架构。
⼆、Tesla 架构Tesla 架构的资料在官⽹也没找到多少，不过这是英伟达第⼀个实现统⼀着⾊器模型的微架构。
经典型号是G80，在Fermi架构⽩⽪书的开篇部分有对G80的简要介绍：G80 是第⼀款⽀持 C 语⾔的 GPU，让程序员⽆需学习新的编程语⾔即可使⽤GPU的强⼤功能。
G80 是第⼀款⽤单⼀、统⼀的处理器取代独⽴的顶点和像素管道的 GPU，该处理器可以执⾏顶点、⼏何、像素和计算程序。
G80 是第⼀款使⽤标量线程处理器的 GPU，⽆需程序员⼿动管理向量寄存器G80 引⼊了单指令多线程 (SIMT) 执⾏模型，即多个独⽴线程使⽤⼀条指令并发执⾏。
G80 为线程间通信引⼊了共享内存(shared memory)和屏障同步(barrier synchronization)。
三、Fermi架构Fermi 架构是NVIDIA GPU 架构⾃初代 G80 以来最重⼤的飞跃。
NVIDIA的GPU研发团队从G80和GT200两个型号上汲取经验，采⽤全新的设计⽅法来创建世界上第⼀个计算 GPU。
gpu 算力生态发展简史——2003~2023
今日共享的主题是：gpu 算力生态发展简史——2003~2023我首先想说，gpu 算力的发展是当今科技领域中一个备受瞩目的话题。
从2003年至今，gpu 算力在计算机领域的发展经历了许多里程碑式的事件，为科学、工程和娱乐等领域的应用带来了巨大的改变。
在这篇文章中，我将对gpu 算力的发展历程进行梳理，并共享我对其未来发展的个人观点和理解。
1. 2003年-2008年：gpu 算力初露锋芒在2003年，NVIDIA推出了GeForce FX系列显卡，这是gpu 算力发展的重要节点之一。
它不仅提供了强大的图形处理能力，还具备了强大的通用计算能力，为后来的gpu 算力应用奠定了基础。
而在2006年，NVIDIA推出了首款基于统一架构的gpu——GeForce 8800系列，这标志着gpu 算力开始正式走向通用计算的道路。
2. 2009年-2013年：gpu 算力在科学计算领域的崭露头角随着gpu 算力的不断提升，科学研究领域开始逐渐将gpu 算力引入其计算需求。
2010年，NVIDIA发布了Fermi架构，这一架构不仅在图形处理方面有所提升，更是进一步增强了gpu 在通用计算方面的性能。
而在2012年，AMD也加入了通用计算的阵营，推出了兼具图形处理和通用计算能力的GPU。
3. 2014年-2018年：gpu 算力在人工智能和深度学习领域的应用迅速普及在这一阶段，gpu 算力开始在人工智能和深度学习领域发挥越来越重要的作用。
NVIDIA的CUDA评台和AMD的OpenCL评台为gpu算力在这些领域的广泛应用提供了技术支持。
尤其是在深度学习算法的训练和推理过程中，gpu 算力以其强大的并行计算能力成为不可或缺的部分。
4. 2019年-2023年：gpu 算力在云计算和边缘计算领域的蓬勃发展近年来，gpu 算力在云计算和边缘计算领域的应用逐渐增多。
亚马逊、微软和谷歌等云计算服务提供商纷纷推出基于gpu 算力的云端计算服务，为用户提供更加高效和强大的计算资源。
改变翻天覆地 史上最全Fermi架构解读
改变翻天覆地史上最全Fermi架构解读来源：中关村在线发布者：濮元恺前言：在经过漫长的4年开发期之后，众望所归的Fermi“费米”架构GPU终于诞生，这款GPU身上凝聚了众多“第一”，打破了很多芯片设计的世界记录。
而更为深远的意义在于，代号GF100的Fermi架构GPU产品，在保持图形性能的前提下，将通用计算的重要性提升到前所未有的高度。
我们根据最近收集的资料，与所有关注显卡、关注游戏、关注通用计算的网友一起探寻Fermi架构的设计方向和性能特性。
同时，我们共同期待两家厂商酝酿已久的GPU对决。
现在离Fermi最后的发布，仅有1天时间，让我们共同期待。
Fermi“费米”架构第一印象●一块40nm工艺，30亿个晶体管的大芯片由于庞大的运算资源、控制资源和缓存资源的加入，Fermi在设计之初，就没有考虑过小芯片战略，因为这是不可能做到的。
所以即将登场的，是一块集成度高达30亿个晶体管的单管芯封装芯片，这是半导体工业的奇迹。
●基于图形，但超越图形的GPU设计方案Fermi的众多特性，已经明明白白告诉用户，这不是仅为游戏或者图形运算设计的GPU，而是面向图形和通用计算综合考虑的成果。
全局ECC设计、可读写缓存、更大的shared memory、甚至出现了分支预测概念……这次Fermi抛弃长期使用的“流处理器”称谓方式，更明确体现了NVIDIA的意图。
●一块4核心的GPU，因为它包含4个GPCGF100拥有这样的三层分级架构：4个GPC、16个SM、512个CUDA核心。
每个GPC包括4个SM，每个SM包括32个CUDA核心。
你可以认为GF100是一颗4核心（GPC）处理器，因为这个GPC几乎是全能的。
●更大更全的缓存GF100核心，除同样拥有12KB的L1纹理缓存之外，其拥有真正意义的可读写L1缓存和L2缓存。
GF100核心的设计思路直接导致GPU 中首次出现了64KB的RAM支持可配置的shared memory和L1缓存。
GPU应用锋芒毕露,Imagination到底在拼什么？
GPU应用锋芒毕露，Imagination到底在拼什么？嵌入式GPU的应用领域已经从最初的智能手机、平板电脑，逐步扩大至机顶盒、数字电视、车载信息娱乐系统，而最新的趋势则是将GPU应用到IoT、可穿戴设备、AR/VR、服务器等新兴领域。
如何在带给用户最佳体验的同时更兼顾低功耗特性？创新应用又对GPU提出了哪些新的要求？且听 Imagination业务开发高级工程经理Rys Sommefeldt 带你解读上述话题……越来越重要的GPU在传统GPU市场中，永远都存在着对更佳视觉用户体验的追求，包括更高的显示分辨率、更新率和更佳的像素效果，所以很多设备都要求采用更佳的GPU。
而在部分新兴领域，GPU IP的应用同样不可避免，比如VR/AR的成功就依赖于高质量图形性能，而且必须具备显示功能。
在这样的领域中，没有GPU是不行的，所以GPU应用延伸至这些行业也不足为奇。
但在Imagination业务开发高级工程经理Rys Sommefeldt看来，更加有趣的话题是GPU在IoT和可穿戴设备等领域中的应用。
这些应用虽然也可能具有显示性能，但其分辨率需求低，CPU就足以实现相应的性能。
有些设备甚至可能都没有显示功能，比如海量的IoT产品和服务器应用等。
GPU的利用往往取决于以下两个关键因素：功耗以及CPU无法满足的计算性能需求。
Rys Sommefeldt认为，对于具备显示功能的可穿戴设备(例如智能手表)，使用GPU可在满足性能需求的同时降低设备功耗，从而改善可穿戴设备中最重要的因素—电池寿命；而对于没有显示功能的应用来说，使用GPU基本意味着设备有相应的计算需求，而这些需求与GPU架构和它的运行方式高度契合。
在这些应用场景中，对像素的追求并不是使用GPU的主要目的。
除了图形处理，GPU要不要尝试一下通用计算？Rys Sommefeldt在接受采访时称，承担更多计算任务将是GPU发展的必然趋势。
相比于主要应用于通用目标计算上的传统渲染场景，AR/VR带来了更多整体渲染和视觉处理系统的需求。
从90nm到28nm回顾GEFORCE显卡进化之路
从90nm到28nm回顾GEFORCE显卡进化之路作者：来源：《中国电脑教育报》2012年第12期随着工艺的不断升级CPU与GPU内的晶体管数量也在成倍增长，40年前提出的摩尔定律现在依然有效。
NVIDIA新一代产品GTX 600系列已经解禁，全新的28nm制程与Kepler架构带给我们新的惊喜。
在Kepler到来之际，我们带大家回顾一下NVIDIA在不同制程时期的各个经典产品，太老的就不谈了，从DX10时代开始说起吧。
不得不提的台积电说到制程就不得不提TSMC台积电了，NVIDIA与AMD在完成GPU了芯片设计后，接下来就要找TSMC这个代工厂进行流片并对样品进行大量测试，顺利的话接下来就是大量生产了，因此TSMC这个代工厂的工艺进度如何随时牵动着一个GPU的命运，NVIDIA Fermi初期产品的难产很大原因就是40nm工艺的不成熟导致的。
28nm所带来巨大变化我们在AMD Radeon HD 7900系列显卡中就可以看到，HD 7970晶体管规模为43.1亿，核心面积365mm2，而40nm的HD 6970则是389mm2，26.4亿晶体管，HD 7970在晶体管增加60%的情况下核心面积还缩小了6%，同时带来的还有频率和功耗的变化，新制程产品是旧制程产品难以抗衡的。
90nm时代 G80君临天下2006年11月，正在AMD-ATI为合并事情而奔波的时候，NVIDIA推出了G80这个怪兽，此时离DirectX 10的发布还有3个月之遥，GEFORCE 8800系列显卡在当时无人能敌，革命性的统一渲染架构不仅带来了DirectX 10，还带来了CUDA与PhysX这些通用计算技术，当然这是后话了。
说真的在那个年代GEFORCE 8800GTX以及随后发布的频率更高的8800Ultra就是无敌的存在，半年后AMD-ATI几经艰辛才把Radeon HD 2900XT拿出来，竟然被8800GTX轻松打败，这几年NVIDIA过得红红火火，进入了一个几乎无对手的帝国时代。
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。
fermi
什么是Fermi首次公布的Fermi核心照GT200的14亿个晶体管曾经让我们惊叹，Cy press的21.5亿个相比RV770的9.56亿个增加了一倍多，而Fermi达到了史无前例的30亿个，同样比自己的上一代翻了一番还多，比对手也多了40％。
从最高层面上说，Ferm i很简单，无非是512个流处理器，384-bit GDDR5显存，而深层次的架构我们会在稍后逐一揭晓，不过F ermi至今还停留在纸面上，还不是一款真正的产品，所以型号划分、时钟频率、售价等等都还没有确定。
事实上，直到两个月前NVIDI A才第一次让人看到了样品，最近不久刚刚获得可以正常工作的芯片，正式发布至少要到今年年底，而全面上市就是明年第一季度的事儿了。
Fermi为什么这么晚？NVIDIA产品营销副总裁Ujesh Desai说了一句：因为设计这么大的GPU实在是太TMD的难了。
AMD用RV770核心给NVIDIA好好上了一课，庞大而沉重的GT200失去了反击之力，CUDA、Phy sX这种对手所没有的功能特性于是成了宣传重点。
作为GeForce业务负责人，Ujesh Desai愿意承担责任，并承认在GT200时代严重失策。
根据RV670 Radeon HD 3800的表现，NVIDIA推测其继任者的性能也不过尔尔，但RV770的表现大大出乎意料，而GT200定价过高，最终导致了一夜之间暴降千元的悲剧。
NVIDIAGPU工程副总裁Jonah Alben没有把责任都推到Ujesh身上，承认自己在工程上也有失误。
GT300从一开始就应该采用新的55nm工艺，但NVIDIA在130nm NV30 GeForce FX被150nm Radeon 9700 Pro大败之后趋于保守，最后一次使用了65nm工艺，最终成就了一个面积庞大、功耗超高的巨无霸。
虽然40nm工艺进程依然稍微落后于对手，但NVIDIA不会在同一条河里摔倒两次，没有在Fermi上沿用55nm，否则又是一颗无法接受的大芯片。
CUDA---GPU架构知识技巧
GPU架构SM（Streaming Multiprocessors）是GPU架构中非常重要的部分，GPU硬件的并行性就是由SM决定的。
以Fermi架构为例，其包含以下主要组成部分：∙CUDA cores∙Shared Memory/L1Cache∙Register File∙Load/Store Units∙Special Function Units∙Warp SchedulerGPU中每个SM都设计成支持数以百计的线程并行执行，并且每个GPU 都包含了很多的SM，所以GPU支持成百上千的线程并行执行，当一个kernel启动后，thread会被分配到这些SM中执行。
大量的thread 可能会被分配到不同的SM，但是同一个block中的thread必然在同一个SM中并行执行。
CUDA采用Single Instruction Multiple Thread（SIMT）的架构来管理和执行thread，这些thread以32个为单位组成一个单元，称作warps。
warp中所有线程并行的执行相同的指令。
每个thread拥有它自己的instruction address counter和状态寄存器，并且用该线程自己的数据执行指令。
SIMT和SIMD（Single Instruction, Multiple Data）类似，SIMT 应该算是SIMD的升级版，更灵活，但效率略低，SIMT是NVIDIA提出的GPU新概念。
二者都通过将同样的指令广播给多个执行官单元来实现并行。
一个主要的不同就是，SIMD要求所有的vector element 在一个统一的同步组里同步的执行，而SIMT允许线程们在一个warp 中独立的执行。
SIMT有三个SIMD没有的主要特征：∙每个thread拥有自己的instruction address counter∙每个thread拥有自己的状态寄存器∙每个thread可以有自己独立的执行路径一个block只会由一个SM调度，block一旦被分配好SM，该block 就会一直驻留在该SM中，直到执行结束。
gpu发展的关键历程
GPU发展的关键历程包括以下部分：
1.1962年，MIT的一个博士的画板程序奠定了图形学的基础。
2.1984年，SGI推出了专业的高端图形工作站，这是第一台拥有专门的图形硬件，叫做图形加速器的设备。
它引入了许多经典的概念，如顶点变换和纹理映射。
3.1995年，3dfx公司发布了全球第一款消费级3D图形加速卡voodoo，开启了显卡的3D加速时代。
4.1994年，3DLabs发布的Glint300SX是第一颗用于PC的3D图形加速芯片，它支持高氏着色、深度缓冲、抗锯齿、Alpha混合等特性，开启了显卡的3D加速时代。
NVIDIA 和ATI也分别发布了自己的TNT和Rage系列，从硬件上实现了Z缓存和双缓存，还可以进行光栅化。
5.微软推出DirectX 10之后，GPU进入了统一渲染架构时代。
GPU的发展及Maya即时渲染器FurryBall应用初探
GPU的发展及Maya即时渲染器FurryBall应用初探杨磊【摘要】图像渲染在电影、动漫的后期制作过程中起着非常重要的作用,渲染速度一直是困扰后期制作各个阶段的问题。
GPU图形处理芯片的应用使渲染速度有了根本的改变。
本文介绍了GPU的发展以及其推动图形处理技术应用的历程。
通过对GPU辅助渲染软件furryBall的测试,对比了CPU和GPU的渲染效果,同时也指出furryBall软件现行版尚待改进的不足。
【期刊名称】《现代电影技术》【年(卷),期】2011(000)003【总页数】4页(P17-20)【关键词】GPU渲染;Maya;FurryBall;NVIDIA【作者】杨磊【作者单位】中影基地后期技术部【正文语种】中文【中图分类】TP334.7渲染是电影后期制作的重要工序,在后期制作过程中无论是建模、材质,还是合成等工序,图形的分辨率都比较高,因而渲染工序往往非常耗时,单机渲染一幅画面需要10余分钟到30多分钟,甚至到1个小时。
一个100分钟的片子,有十几万幅图像,其耗时可想而知。
为了达到较高的渲染速度,必须采用集群运算方式,所需服务器数量非常大。
CPU渲染集群通常将服务器编组使用,每一编组一般大约在20到30台。
同时还需要复杂的管理系统以达到负载的均衡,需要大量的网络系统实现渲染系统各设备间的沟通。
近一时期,随着显卡技术的发展,两大显卡集团Nvidia和AMD的ATI都推出了GPU辅助图形处理器,Nvidia的Quadro FX5800配置了240多个GPU单元,可以在CUDA的管理下进行并行处理。
已于2010年下半年推出具有512个GPU的显卡。
GPU辅助图像处理的应用已经在各大公司酝酿了一个时期,利用GPU进行并行图像处理的成果正在纷纷面世。
GPU辅助渲染系统的出现将会对以往的CPU 渲染产生巨大的冲击,它的渲染速度将比以往的CPU渲染系统提高30至300倍。
GPU渲染的出现,使单画幅的渲染时间将会以秒来计算,从而进入单机渲染时代,在机制上也会提高渲染系统的可靠性。
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。
gt530显卡
gt530显卡NVIDIA GeForce GT 530显卡是一款专为桌面计算机设计的图形处理单元（GPU）。
该显卡于2011年发布，主要面向低端用户，提供基本的图形处理能力。
它是GT 500系列中的一员，与GT 520和GT 540显卡相比，GT 530拥有更高的性能。
首先，GT 530显卡采用了NVIDIA的Fermi架构，这是一种高级的图形处理架构，提供出色的图形效果和计算性能。
它具有GF108芯片，由40个CUDA核心组成，提供了高达701 GFLOPS的浮点计算性能。
这对于游戏、视频编辑和其他图形密集型任务来说是非常有帮助的。
其次，GT 530显卡拥有2GB的GDDR5显存，时钟频率为900 MHz。
这样的显存配置可以提供快速的数据传输速度，以及对大型纹理、高分辨率和复杂场景的支持。
它还支持PCI Express 2.0接口，可以提供更高的带宽，从而提高图形处理的效率。
GT 530显卡还支持NVIDIA技术中心（NVIDIA CUDA）和物理计算技术（NVIDIA PhysX）。
CUDA技术允许用户使用显卡的大规模并行计算能力来加速各种应用程序，包括照片编辑、视频处理和科学计算。
PhysX技术能够提供逼真的物理效果，使游戏更加生动和沉浸。
此外，GT 530显卡还支持多显示器配置。
它拥有一对双链接DVI接口、HDMI接口和VGA接口，支持高达2560x1600像素的分辨率。
这意味着用户可以连接多个显示器，扩展工作区域或同时观看多个屏幕上的内容。
总的来说，NVIDIA GeForce GT 530是一款适用于低端用户的显卡，具备良好的图形处理能力和性能表现。
它可以满足日常计算任务、轻度游戏和高清多媒体需求。
虽然它已经是几年前的产品，但对于一些简单的应用场景仍然是一个不错的选择。
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AMD向左NVIDIA向右？从Fermi架构看GPU发展作者: 发布时间:2009-12-31 09:39:54 来源:驱动之家字号:大中小关闭本页[1.导读]就像所有的故事都会以“从前有个……”开头那样，我们今天的故事也会有这样无聊的开始。
这一次要讲述的是两个显卡大腕，一个是NVIDIA，另一个则是AMD的图形部门。
自从3D显卡问世以来，他们一直是竞争关系，以前是，现在也是，但是以后呢?在有关显卡的未来走向上，许多人都可以从近两年来的表现中觉察到NVIDIA已经不跟AMD拴在一个绳上了，AMD在DX11时代抢先出手，背靠微软好乘凉，继续坚持DX游戏之路，支持DX11的HD 5000显卡目前也是蝎子尾巴―独一份。
NVIDIA即便没有抢得下一代显卡的沙发，但是雄心不已，他们自信比AMD看得更远，也会做得更好，新一代Fermi架构的显卡将成为NVIDIA最大的王牌。
双方的分歧似乎早有预见。
DX9以及之前的时代，衡量显卡性能最重要的两个指标就是顶点单元（Vertex shader）和像素单元（pixel shader）的运算能力，通常VS和PS单元更多的显卡性能也越强。
在DX10规范中，微软将VS和PS（还有一个Geometry shader几何渲染器，GS）的功能合并，统一为Unified shader，也称为Stream proceser（流处理器），这个架构一直延续到现在，即使是DX11也是以流处理器为运算核心的。
统一渲染单元的好处是显而易见的，设计人员不需要再考虑顶点、像素以及几何运算的不同，不仅编程难度大大下降，而且程序的通用性也逐渐显露出来，由此开始AMD和NVIDA在显卡的核心架构设计乃至发展方向上都产生了分歧。
早在2003年的时候NVIDIA就已经在谋划GPU通用计算，由于没有统一的标准相关厂商都是摸着石头过河。
当时的思路就是通过OpenGL以及DX中的高级着色器语言（High-level Shading Language）将程序映射为GPU可以识别的图形运算，计算完成后再进行一次映射而得到人们需要的结果。
说白了这样的做法是在“蒙骗”GPU，需要小心翼翼地处理，不然GPU就会翻脸不干。
NVIDIA当时推出过一种CG（C For Graphic）语言来调用GPU资源进行编程开发。
CG基于C语言，但是并不完全相同，程序员还是需要花时间来学习CG语言才能顺利使用。
AMD（当时还是ATI）也研究过GPU通用计算，早在X1900时代就和Folding@Home项目合作利用自家Stream通用计算技术提供计算支持，限于当时的技术这些尝试并未取得多少成功。
DX10中统一渲染器的出现推动了GPU通用计算的发展GPU通用计算在DX10时代有了新的机会，因为DX10中微软用统一渲染器（Unfied Shader）取代了像素渲染器、顶点渲染器以及几何渲染器的功能，计算指令不再有顶点、像素或者几何之分，处理过程得以简化。
微软并未强制规定统一渲染器如何设计，AMD和NVIDIA也因此各自设计了适合自己的统一渲染器，AMD推出的是原有设计的改良版，NVIDIA则以此为契机设计了更加通用的统一渲染器，从G80架构开始走上GPU通用计算的“康庄大道”，GT200发布时更是喊出“GPU中心论”，而最新的Fermi架构完全为高性能计算而生。
本文历数AMD与NVIDIA最近几代的GPU架构设计，并重点探讨了Fermi架构的设计，或许我们能从中理解两家厂商的不同理念以及他们对未来的发展设想。
[2.NVIDIA与AMD统一渲染架构的不同]计算机每个像素都是由RGB（红绿蓝三原色）组成，并附加alpha灰度值表示各颜色的透明度，顶点则包含XYZW四个坐标。
因此在进行图像处理时像素单元可以同时进行R、G、B以及Aplha四次运算得出像素的颜色，顶点单元也可以一次进行XYZW四次矢量坐标运算，DX10之前的架构都是这种SIMD（Single Instruction Multiple Data，单指令多数据）架构，这种架构在进行4D矢量运算时效率最高，可以100%满负载执行而不浪费运算单元。
除了矢量运算，游戏中的标量运算也越来越多，执行1D标量计算时传统SIMD架构的利用率就只有原来的25%，这将带来不可避免的效能降低。
AMD之前也采取过变通手法，将4D矢量改为3D矢量+1D标量运算，NVIDIA的G70中除了3D+1D组合之外还有2D矢量+2D标量的运算方式。
随着DX10中统一渲染单元的到来，SIMD架构的缺陷日益显现，厂商需要新的架构设计。
AMD将传统的4D矢量运算改良为4D+1D架构AMD的解决方法是将原有的4D矢量运算拓展到4D矢量+1D标量架构，并命名为Supersclar（超标量），而4D+1D的运算架构也一直使用至现在的DX11显卡上。
AMD的Supersclar架构在一个周期内可以进行5次矢量运算或者一次标量+一次矢量运算，而且5D指令只需要一个发射端口，每个流处理器所需的晶体管较少，设计难度也大大减小，缺陷依然是遇到标量运算时效率降低，AMD通过大幅增加流处理器单元的数量并增加分支预测单元（Branch Execution Unit）改善指令分配问题，在驱动设计上要付出更多努力。
AMD的Superscalar架构沿用至今与AMD的循序渐进相比，NVIDIA的解决方式更有革命性。
NVIDIA的首款DX10架构G80中使用了标量设计，所有运算不管是4D矢量、3D+1D、2D+2D或者1D标量全都转为标量计算，这样标量运算中效率一直为100%，不过矢量运算中也存在着效率下降的问题，因为G80一个周期内只能执行一次运算，执行4D矢量需要四个周期才能完成。
NVIDA采用异步架构将流处理器的频率与核心频率分离，流处理器的频率大幅提升至1.3G以上，几乎达到了核心频率的两倍，即使是4D矢量运算速度也有保证。
NVIDIA的标量流处理器无异于一次突破，此后的游戏以及通用计算程序中证明了此架构的优秀。
除了频率提高一倍的流处理器弥补了数量上的劣势外，最主要的还是全标量架构的高执行效率，G80中每个指令都可以1D标量进行运算，利用率可以一直保持在100%，而AMD的4D+1D架构需要将指令组合成适合5D运算的VLIW（超长指令）才能保证充分利用所有流处理器，一旦重组不成功或者指令不适合重组，那就无法发挥出流处理器数量众多的优势，因此AMD显卡的理论浮点运算能力非常强劲，但在实际应用中相比NVIDIA的显卡并不突出，甚至有所不如，从Folding@home中的贡献排名中也一窥而知。
截至今年12月27日的Folding@home贡献度排名上述有关A、N架构设计的不同只是一个方面，有关两家在具体架构设计上的差异之处还有许多，总体来看AMD直到目前为止的DX11显卡依然延续了R600开创的4D+1D超标量结构，但是设计难度较小，可以通过新工艺大幅提高sp单元数量来获得性能提升，而NVIDIA则走了另一条路，1D标量流处理器执行效率高，异步分频也可以弥补数量上的损失，实际效果也非常好，但要面临设计负责、成本高昂的难题。
除了游戏方面的应用，高效率的1D标量设计还有助于NVIDIA实现GPGPU通用计算，这也是NVIDIA 近两年来一直在谋划的新战略[3.G80横空出世NV谋划通用计算]2006年的11月份，NVIDIA首先推出了支持DX10规范的新一代显卡，首批显卡包括定位旗舰的GeForce 8800 Ultra（定价800-1000$）、高端的GeForce 8800 GTX（599$）以及次高端的GeForce 8800 GTS （399-499$），这三款显卡全部基于NVIDIA的G80架构，率先支持了DX10规范（与当前的情景有几分相像）。
G80架构的成功是NVIDIA近三年最为得意的资本之一，即便是当前的中低端显卡也受益于G80衍生出的G92/G94架构，由8800 GTX工艺升级而来的9800 GTX再到现在的GTS 250酣战了对手三代显卡，直到现在仍是玩家的最佳选择之一。
G80架构能够实现这一切都要归功于当时架构设计的优异，NVIDIA放弃了以往显卡的矢量运算单元，改用复杂但是效率更高的标量运算。
前面已经提到AMD与NVIDIA在流处理器设计思路上的不同，DX10规格了统一渲染单元的功能，但是如何具体实现统一渲染功能可由厂商定夺。
AMD沿用了传统的SIMD架构，坚持4D+1D的运算方式，每个流处理器的设计方式也很简单，同时也可以大幅提高流处理器单元的数量。
G80则革命性地使用了MIMD 指令架构，内部单元完全针对1D标量设计，执行1D、2D、3D指令效率很高，代价则是设计复杂，晶体管规模庞大而成本高昂。
G80架构设计图G80架构拥有128个流处理器（以下简称sp）、64个纹理单元和24个光栅单元，由8个阵列组成，每个SM单元拥有16个sp和8个纹理单元。
每阵列中的sp单元也分为两组，每组8个sp，这8个sp也被称为一组streaming multiprocesser（简称SM）单元。
每一个阵列都拥有独立的8个纹理过滤单元（Texture filtering unit,TF）、4个纹理寻址单元（Texture address unit,TA）以及L1缓存。
详细结构如下：每阵列的详细结构在有关G80显卡的分析与测试中，大家对其游戏性能更为关注，G80显卡也在这点上交出了满意的答卷。
不过游戏应用并非全部，殊不知NVIDIA在推出G80之际也推出了名为CUDA（Compute Unified Device Architecture）的GPU通用计算环境技术，除了最早发布的8800 Ultra/GTX只支持CUDA 1.0，其余衍生出的核心则可以支持CUDA 1.1，以此类推的GT200架构支持CUDA 2.x，最新的Fermi将会支持CUDA 3.x。
有关显卡的通用计算并非NVIDIA首创，在此之前已经有许多公司尝试过，就连老对手ATI在Folding@Home项目上都比NVIDIA起步要早，但在DX10统一渲染器出现之前显卡通用计算技术的发展一直处于较低水平，流处理器的出现使其有了充当CPU的可能，而在支持环境上，CUDA的出现解决了软件开发环境的问题。
G80架构身上还有另外一个第一一首次支持C语言的显卡架构，而CUDA的核心其实就是一个C语言编译器，程序员无需学习额外的编程语言，直接使用他们熟知的C语言编程，通过CUDA的编译即可直接调用GPU硬件资源，而在此之前的GPU通用计算，程序必须映射到GPU能够处理的DX或者OpenGL 这样晦涩难懂的API才能“骗”过GPU执行通用计算。