GPU_GPGPU
GPU简介
一、GPGPU的定义与原理GPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“图形处理器”。
GPU计算或GPGPU 就是利用图形处理器（GPU）来进行通用科学与工程计算。
GPU专用于解决可表示为数据并行计算的问题——在许多数据元素上并行执行的程序，具有极高的计算密度（数学运算与存储器运算的比率）。
GPU计算的模式是，在异构协同处理计算模型中将CPU与GPU结合起来加以利用。
应用程序的串行部分在CPU上运行，而计算任务繁重的部分则由GPU来加速。
从用户的角度来看，应用程序只是运行得更快了。
因为应用程序利用了GPU的高性能来提升性能。
在过去几年里，GPU的浮点性能已经上升到Teraflop级的水平。
GPGPU的成功使CUDA 并行编程模型相关的编程工作变得十分轻松。
在这种编程模型中，应用程序开发者可修改他们的应用程序以找出计算量繁重的程序内核，将其映射到GPU上，让GPU来处理它们。
应用程序的剩余部分仍然交由CPU处理。
想要将某些功能映射到GPU上，需要开发者重新编写该功能，在编程中采用并行机制，加入“C”语言关键字以便与GPU之间交换数据。
开发者的任务是同时启动数以万计的线程。
GPU硬件可以管理线程和进行线程调度。
英伟达™ Tesla（NVIDIA® Tesla）20系列GPU基于“Fermi”架构，这是最新的英伟达™ CUDA（NVIDIA® CUDA）架构。
Fermi专为科学应用程序而进行了优化、具备诸多重要特性，其中包括：支持500 gigaflop以上的IEEE标准双精度浮点硬件、一级和二级高速缓存、ECC存储器错误保护、本地用户管理的数据高速缓存（其形式为分布于整个GPU中的共享存储器）以及合并存储器访问等等。
"GPU（图形处理器）已经发展到了颇为成熟的阶段，可轻松执行实际应用程序并且其运行速度已远远超过了使用多核系统时的速度。
未来计算架构将是并行核心GPU与多核CPU串联运行的混合型系统。
gpu 需要掌握的知识
gpu 需要掌握的知识摘要：1.GPU 的概念和历史2.GPU 的主要应用领域3.GPU 的关键技术和架构4.如何学习和掌握GPU 知识5.GPU 的未来发展趋势正文：一、GPU 的概念和历史GPU，全称图形处理器（Graphics Processing Unit），是一种专门用于处理图形和图像任务的微处理器。
GPU 的发展历程可以追溯到上世纪80 年代，从最初的固定功能图形处理器，到90 年代的可编程图形处理器，再到21 世纪初的统一渲染架构，GPU 的性能和功能不断得到提升。
二、GPU 的主要应用领域1.计算机图形学：GPU 主要用于渲染3D 图形和动画，为游戏、电影、广告等提供高质量的视觉效果。
2.机器学习：GPU 可以加速深度学习和其他人工智能任务，提高训练和推理的效率。
3.科学计算：GPU 具有并行处理能力强大的特点，可以高效地处理大规模数据和复杂计算任务，如流体动力学、分子模拟等领域。
三、GPU 的关键技术和架构1.着色器：GPU 的核心部分，负责处理图形和图像的计算任务，包括顶点着色器、片段着色器等。
2.渲染管线：GPU 中用于处理图形和图像的一组指令，包括几何处理、光栅化、纹理贴图等阶段。
3.统一渲染架构：将图形和计算任务统一处理，提高GPU 的通用性和灵活性。
4.并行计算：GPU 具有大量计算单元，可以同时执行多个任务，提高计算效率。
四、如何学习和掌握GPU 知识1.学习基本概念：了解GPU 的定义、历史、应用领域等基本知识。
2.学习GPU 编程：掌握GPU 编程语言（如CUDA、OpenGL 等），编写简单的GPU 程序。
3.学习优化技巧：了解如何优化GPU 程序性能，提高计算效率。
4.实践项目：参与实际项目，积累GPU 编程经验，不断提高自己的技能水平。
五、GPU 的未来发展趋势1.AI 与GPU 的融合：随着人工智能的发展，GPU 将成为AI 计算的重要平台，融合AI 与GPU 技术将是未来的趋势。
GPGPU简介
GPGPU 简介：近年来，GPU (Graphic Processing Unit ) 得到了高速的发展，GPU 非常适合于高效率低成本的高性能并行数值计算。
而GPGPU (General-purpose computing on graphics processing units) 是一种使用处理图形任务的专业图形处理器来从事原本由中央处理器处理的通用计算任务，这些通用计算常常与图形处理没有任何关系。
现代图形处理器强大的并行处理能力和可编程流水线，使得用流处理器处理非图形数据成为可能。
特别是在面对单指令流多数据流（SIMD ）且数据处理的运算量远大于数据调度和传输的需要时，通用图形处理器在性能上大大超越了传统的中央处理器应用程序。
另一方面，CPU 由于受摩尔定律的限制，采用提高CPU 制程和主频的办法遇到了工艺上的壁垒，暂时无法突；而从1993年开始，GPU 的性能以每年2.8倍的速度增长， 如下图所示。
–CPU 和GPU 都是具有运算能力的芯片，CPU 更像“通才”——指令运算(执行)为重+ 数值运算，GPU 则更像“专才”——并行数值计算为核心。
CPU ＋GPU 平等运算已经有五年时间，对大量运算平行处理，CPU 面临越来越大的困难。
更形象地说， CPU 和GPU 运算好比送比萨，CPU 一次一次地送，一次送一个，像卡车原理，再大但总有最后一个，到时候就凉了。
唯一解决的方法是让卡车的容量再大，速度再快。
但总会有一个极限，当遭遇瓶颈时，就会发热，耗油。
GPU 正好相反，它就像几百个小车，每个都很小，很简单，体积耗电小，做复杂的事很有限，但在1秒或者几秒内能够很好地处理信息。
目前GPU 数值计算的优势主要是浮点运算，它执行浮点运算快是靠大量并行，GPGPU 具有比CPU 高一个数量级的浮点性能，但是这种数值运算的并行性在面对程序的逻辑执行时毫无用处。
总的来说，CPU 擅长的：操作系统，系统软件，应用程序，通用计算，系统控制等等；游戏中人工智能，物理模拟等等；3D 建模-光线追踪渲染；虚拟化技术——抽象硬件，同时运行多个操作系统或者一个操作系统的多个副本等等。
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。
GPGPU
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提 纲
• GPGPU简介 GPGPU简介
–为什么GPGPU会被引入高性能计算 为什么GPGPU GPGPU会被引入高性能计算 –GPGPU的应用领域 GPGPU的应用领域
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主流GPGPU 主流GPGPU介绍 GPGPU介绍 曙光与GPGPU 曙光与GPGPU GPGPU并行编程模式概述 GPGPU并行编程模式概述 CUDA并行编程模式详细介绍 CUDA并行编程模式详细介绍
dual slots 全长卡（X16 PCI-e） 40db桌面系统 187.8W 800W
Nvidia Tesla的开发环境 Tesla的开发环境
• CUDA（统一计算设备架构）
– Compute Unified Device Architecture – 在nVIDIA GT200系列显卡和Tesla系列通 用计算系统上 C 语言的函式库来编写应用 程序的软件开发环境， – CUDA 主要分为 Library，runtime和 Driver 三个部分
GPGPU所引领的高性能计算 GPGPU所引领的高性能计算
技术支持中心 2010-01-28
提 纲
• GPGPU简介 GPGPU简介
–为什么GPGPU会被引入高性能计算 为什么GPGPU GPGPU会被引入高性能计算 –GPGPU的应用领域 GPGPU的应用领域
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主流GPGPU 主流GPGPU介绍 GPGPU介绍 曙光与GPGPU 曙光与GPGPU GPGPU并行编程模式概述 GPGPU并行编程模式概述 CUDA并行编程模式详细介绍 CUDA并行编程模式详细介绍
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复杂多相流动分子动力学
• 分子动力学(molecular dynamics，MD)模拟是认为分子之 间作用力遵守牛顿力学的一种科学计算方法，现已广泛应 用到生物、医药、材料、能源、机电的等领域中。 • 中国科学院过程工程研究所多相复杂系统国家重点实验室 进行了GPGPU上的分子动力学(MD)模拟。
详解GPU虚拟化技术和工作原理
详解GPU虚拟化技术和工作原理GPU英文名称为Graphic Processing Unit，GPU中文全称为计算机图形处理器，1999年由NVIDIA公司提出。
一、GPU概述GPU这一概念也是相对于计算机系统中的CPU而言的，由于人们对图形的需求越来越大，尤其是在家用系统和游戏发烧友，而传统的CPU不能满足现状，因此需要提供一个专门处理图形的核心处理器。
GPU作为硬件显卡的心脏，地位等同于CPU在计算机系统中的作用。
同时GPU也可以用来作为区分2D硬件显卡和3D硬件显卡的重要依据。
2D硬件显卡主要通过使用CPU 来处理特性和3D 图像，将其称作软加速。
3D 硬件显卡则是把特性和3D 图像的处理能力集中到硬件显卡中，也就是硬件加速。
目前市场上流行的显卡多半是由NVIDIA及ATI这两家公司生产的。
1.1、为什么需要专门出现GPU来处理图形工作，CPU为啥不可以？GPU是并行编程模型，和CPU的串行编程模型完全不同，导致很多CPU上优秀的算法都无法直接映射到GPU上，并且GPU的结构相当于共享存储式多处理结构，因此在GPU上设计的并行程序与CPU上的串行程序具有很大的差异。
GPU主要采用立方环境的材质贴图、硬体T&L、顶点混合、凹凸的映射贴图和纹理压缩、双重纹理四像素256位的渲染引擎等重要技术。
由于图形渲染任务具有高度的并行性，因此GPU可以仅仅通过增加并行处理单元和存储器控制单元便可有效的提高处理能力和存储器带宽。
GPU设计目的和CPU截然不同，CPU是设计用来处理通用任务，因此具有复杂的控制单元，而GPU主要用来处理计算性强而逻辑性不强的计算任务，GPU中可利用的处理单元可以更多的作为执行单元。
因此，相较于CPU，GPU在具备大量重复数据集运算和频繁内存访问等特点的应用场景中具有无可比拟的优势。
1.2、GPU如何使用？使用GPU有两种方式，一种是开发的应用程序通过通用的图形库接口调用GPU设备，另一种是GPU自身提供API编程接口，应用程序通过GPU提供的API编程接口直接调用GPU设备。
GPGPU
CUDA
算法描述
将两个N维矢量相加, 即对应元素相加: ci=ai+bi i∈[0, N)
并行算法设计
每个GPU线程负责一个维度的相加 GPU线程数目 M ≥ N
Th[0] h[…] Th[M]
a b c
a[0] b[0] c[0]
CUDA
主函数(part-1)
h_前缀表示变量位于Host端存储器 d_前缀表示变量位于Device端存储器
使用线程结构的x维度, 8×8一共64个线程
还有多种其他开辟方式
CUDA
主函数(part-2)
Thank you
存储空间开辟: cudaMalloc等 存储空间初始化: cudaMemset等 存储空间: cudaFree等 存储空间拷贝cudaMemcpy等
CUDA
内存/显存开辟 主机端准备数据
主机端代码(串行)
数据导入GPU 调用kernel函数计 算
设备端代码(并行)
取回计算结果
主机设备通信
主机端后期处理
CUDA
CUDA C扩展: 内建变量
无需定义/声明, 直接在kernel中调用 dim3 gridDim; // Grid尺寸 dim3 blockDim; // Block尺寸 dim3 blockIdx; // Block ID dim3 threadIdx; // Thread 点
CUDA C扩展: 执行配置
a[1] b[1] c[1]
a[2] b[2] c[2]
a[…]
b[…]
c[…]
b[N-1]
c[N-1]
CUDA
预处理部分
cuda_runtime.h: CUDA运行时库
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。
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介绍
Only callable from the: device host host
device device host
__global__ 定义kernel函数 ◦ 必须返回void __device__ 函数
பைடு நூலகம்
◦ 不能用&运算符取地址, 不支持递归调用, 不支持静态变量(static variable), 不支持可变长度参数函数调用
相比来说，CPU则更像是一座完整的装备厂，每条流水线上 的工人根据生产线需要完成单步任务，但整个工厂的功能却 从组装到加工不一而足 GPU的动作方式从根本上来讲更像是一座码头，程序就是一 个个在从货轮上卸下来的散件集装箱，集装箱进入码头物流 之后会被放置在一片区域中等待吞吐，此时码头管理部门会 根据需要指派装卸工人前往集装箱处将箱内的货物搬运出来
使用的是普通的显存，无缓存，可读写，速度慢
整个网格中的任意线程都能读写全局存储器的任意 位置，并且既可以从CPU访问，也可以从CPU访问。
Executed on the: __device__ float DeviceFunc() __global__ void KernelFunc() __host__ float HostFunc()
Quad-core Opteron
IBM Cell Broadband Engine
nVidia GT200
GPU产生之前，处理2D、3D图像都是依赖于CPU， 但是由于CPU任务繁多，而且还有设计上的原因， 这样面对处理日益复杂的3D图形图像时就会常常出 现显卡等待CPU数据的情况，正是在这种情况下一 种全新的图形图像处理器诞生了，从而大大加快了 图形图像的处理速度，这种处理器就是“GPU”
CPU和GPU的区别是什么
CPU和GPU的区别是什么你还在为不知道CPU和GPU的区别是什么而烦恼么?接下来是小编为大家收集的CPU和GPU的区别方法，希望能帮到大家。
CPU和GPU的区别是什么首先需要解释CPU(Central Processing Unit)和GPU(Graphics Processing Unit)这两个缩写分别代表什么。
CPU即中央处理器，GPU即图形处理器。
其次，要解释两者的区别，要先明白两者的相同之处：两者都有总线和外界联系，有自己的缓存体系，以及数字和逻辑运算单元。
一句话，两者都为了完成计算任务而设计。
先直观地上个示意图：从图中我们可以看到，CPU和GPU均有自己的存储(橙色部分，实际的存储体系比图示更为复杂)，控制逻辑(黄色部分)和运算单元(绿色部分)，但区别是CPU的控制逻辑更复杂，而GPU的运算单元虽然较小但是众多，GPU也可以提供更多的寄存器和程序猿可控的多级存储资源。
两者的区别在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异：CPU虽然有多核，但总数没有超过两位数，每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元，并辅助有很多加速分支判断甚至更复杂的逻辑判断的硬件;GPU的核数远超CPU，被称为众核(NVIDIA Fermi有512个核)。
每个核拥有的缓存大小相对小，数字逻辑运算单元也少而简单(GPU初始时在浮点计算上一直弱于CPU)。
从结果上导致CPU擅长处理具有复杂计算步骤和复杂数据依赖的计算任务，如分布式计算，数据压缩，人工智能，物理模拟，以及其他很多很多计算任务等。
GPU由于历史原因，是为了视频游戏而产生的(至今其主要驱动力还是不断增长的视频游戏市场)，在三维游戏中常常出现的一类操作是对海量数据进行相同的操作，如：对每一个顶点进行同样的坐标变换，对每一个顶点按照同样的光照模型计算颜色值。
GPU的众核架构非常适合把同样的指令流并行发送到众核上，采用不同的输入数据执行。
在2003-2004年左右，图形学之外的领域专家开始注意到GPU与众不同的计算能力，开始尝试把GPU用于通用计算(即GPGPU)。
通用图形处理器设计GPGPU编程模型与架构原理
书中还提供了大量的应用案例，这些案例覆盖了多个领域，包括科学计算、 深度学习、图像处理和金融计算等。这些案例不仅展示了GPGPU在各种实际应用 中的巨大潜力，也给读者提供了学习和参考的实例。
这本书的最后一部分则是对未来发展的展望。作者讨论了GPGPU当前面临的 挑战和未来的发展趋势，包括硬件设计、编程模型和性能优化等方面的前沿研究。 这一部分为读者提供了对GPGPU未来发展的全面认识和深刻理解。
这本书的开篇首先介绍了GPGPU的基础知识，包括其发展历程、基本概念、 编程模型和核心算法。作者以清晰而简洁的语言，全面地阐述了GPGPU的核心理 念和基本原理，使得读者可以快速理解并掌握GPGPU的基础知识。
接下来，书中详细探讨了GPGPU的架构原理。这部分内容深入浅出地介绍了 GPGPU的硬件架构、内存层次结构和并行计算模型。通过这一部分，读者可以深 入了解GPGPU的核心架构以及如何通过并行计算提高程序性能。
GPGPU的应用范围非常广泛，它可以应用于科学计算、机器学习、深度学习、 图像处理等领域，从而实现更高效的计算任务。
阅读感受
《通用图形处理器设计GPGPU编程模型与架构原理》是一本深入探讨通用图 形处理器（GPGPU）编程模型与架构原理的重要著作。作为一本涵盖了从基础知 识到高级应用的全面指南，这本书不仅为读者提供了深刻的理论理解，同时也为 实际应用提供了实用的指导。
《通用图形处理器设计GPGPU编程模型与架构原理》这本书的目录结构非常 合理，内容全面且深入浅出。通过五个部分的介绍，读者可以全面了解GPGPU的 基础知识、编程模型、架构原理、优化技术和应用实例等方面的知识。这本书不 仅适合初学者使用，也适合有一定经验的开发者参考。
作者简介
作者简介
这是《通用图形处理器设计GPGPU编程模型与架构原理》的读书笔记，暂无该书作者的介绍。
gpgpu芯片设计 原理与实践
gpgpu芯片设计原理与实践GPGPU（General-Purpose Computing on Graphics Processing Units）是一种利用图形处理器进行通用计算的技术，它在高性能计算领域具有重要意义。
GPGPU技术的兴起，使得图形处理器不仅仅局限于图形渲染，而是可以用于更广泛的通用计算任务，如科学计算、机器学习、深度学习等。
GPGPU芯片设计涉及到多个方面的原理与实践。
首先，GPGPU的设计需要考虑到并行计算的特点，因为图形处理器具有大量的处理单元，能够同时处理大规模的数据。
因此，GPGPU的设计需要充分利用并行计算的优势，设计高效的并行计算架构和数据传输机制。
其次，GPGPU的设计需要考虑到计算和存储的平衡。
由于GPGPU 通常需要处理大规模的数据，因此设计高效的存储系统对于提高计算性能至关重要。
GPGPU芯片设计需要考虑如何优化存储系统的设计，以提高数据访问的效率。
另外，GPGPU的设计还需要考虑到功耗和散热的问题。
由于GPGPU通常需要进行大规模的并行计算，因此会产生大量的热量。
因此，GPGPU芯片设计需要考虑如何降低功耗，提高散热效率，以确保系统的稳定性和可靠性。
在实践方面，GPGPU芯片设计需要进行大量的仿真和验证工作。
设计团队需要利用各种仿真工具对GPGPU的架构进行仿真和验证，以确保其设计的正确性和性能。
此外，还需要进行大量的实际测试工作，以验证设计的稳定性和可靠性。
总之，GPGPU芯片设计涉及到多个方面的原理与实践，需要设计团队充分考虑并行计算、存储系统、功耗和散热等多个方面的因素，进行大量的仿真和验证工作，以确保设计的正确性和性能。
随着GPGPU技术的不断发展，相信GPGPU芯片设计的原理与实践将会越来越成熟，为高性能计算领域带来更多的创新和突破。
download gpgpu编程模型与架构原理
GPGPU(General-Purposeputing on Graphics Processing Units)是一种利用图形处理器进行通用目的计算的技术，它的流行程度越来越高，因为GPU相对于CPU在并行计算方面有着显著的优势。
本文将对GPGPU编程模型和架构原理进行详细探讨，希望读者能够有一个全面深入的了解。
一、GPGPU编程模型GPGPU编程模型是指在GPU上进行通用目的计算的编程模式，它包括了CUDA和OpenCL两种主要的编程模型。
1. CUDACUDA是由NVIDIA推出的一种基于C/C++的并行计算评台和编程模型，它允许开发者使用类似于C语言的语法来编写并行程序，并且能够直接在NVIDIA的GPU上执行。
CUDA提供了许多丰富的库和工具，使得开发者能够充分发挥GPU的并行计算能力。
2. OpenCLOpenCL是由Khronos Group组织制定的开放标准，并得到了AMD、Intel、NVIDIA等公司的支持。
OpenCL的编程模型基于并行计算的概念，它使用类似于C语言的语法编写程序，并且能够在不同厂商的GPU上执行。
OpenCL支持异构计算，可以同时利用CPU和GPU进行并行计算，因此具有更广泛的适用性。
二、GPGPU架构原理GPGPU的架构原理是指GPU的硬件结构和运行原理，它包括了GPU 的核心结构、内存分配、数据传输等方面的内容。
1. GPU的核心结构GPU的核心结构主要包括了流处理器、片内存和片外存储器等部分。
流处理器是GPU中用于执行并行计算的核心部件，它能够同时执行大量的计算任务。
片内存是GPU中用于存储计算数据的高速缓存，能够加速计算过程。
片外存储器则是GPU通过PCIe总线与系统主存进行数据交换的接口。
2. 内存分配和数据传输GPU的内存分配主要包括了全局内存、共享内存和寄存器文件等部分。
全局内存是GPU中用于存储全局数据的主要内存空间，共享内存则是GPU中用于共享数据的高速缓存，可以加速线程之间的数据交换。
gpu的分类与应用场景
gpu的分类与应用场景
GPU（图形处理器）是一种专门用于处理图形和图像相关计算的处理器。
它在计算机图形学、游戏、机器学习、深度学习等领域有着广泛的应用。
以下是 GPU 的分类和一些常见的应用场景：
1. 集成 GPU：集成在主板或 CPU 中的 GPU，通常用于一般的图形处理任务，如办公应用、网页浏览和简单的游戏。
2. 独立 GPU：作为独立的硬件组件安装在计算机中，具有更强的图形处理能力，适用于高性能需求的游戏、图形设计和 3D 渲染等。
3. 移动 GPU：用于移动设备，如智能手机和平板电脑，以提供图形和游戏性能。
4. 专业 GPU：专门为特定领域设计的 GPU，如工作站 GPU 用于专业的图形设计、工程和科学计算。
应用场景：
1. 游戏：GPU 是游戏中图形渲染的核心，能够提供流畅的图形效果和高帧率。
2. 图形设计和渲染：GPU 加速 3D 建模、动画制作和渲染等图形设计工作。
3. 机器学习和深度学习：GPU 可用于加速训练和推理过程，使得模型训练更加高效。
4. 视频处理和编辑：GPU 加速视频编码、解码和特效处理。
5. 科学计算和数据分析：GPU 在某些科学计算和数据分析应用中能够提供高性能计算能力。
总之，GPU 是计算机系统中重要的组成部分，根据不同的分类适用于各种应用场景，从游戏和图形处理到机器学习和科学计算等领域。
随着技术的不断发展，GPU 的应用范围还在不断扩大。
GPU通用计算
GPU通用计算（GPGPU）——将图形túxín g处理器用于高性能计算领域1.1 研究背景和意义随着当前计算机性能的不断提高，应用范围越来越广泛，不同的计算任务和计算需求都在快速增长，这就决定了处理器朝着通用化和专用化两个方向飞速发展。
一方面，以CPU为代表的通用处理器是现代计算机的核心部件，经过多次器件换代的变迁，不仅集成度大大提高，性能和功能也大为改善，除了负责解释、执行指令和完成各种算术逻辑运算外，还控制并协调计算机各部分的执行。
另一方面，处理器在特定领域应用的专用化程度也越来越高，例如在视频、图像和音频处理等领域，都出现了相应的专用处理器（如VP U、GPU、APU等）。
在针对特定应用方面与通用处理器相比，专用处理器能够更加高效的满足特定的计算任务和需求。
近年来，计算机图形处理器（GP U，Graphics P rocessing Unit）正在以大大超过摩尔定律的速度高速发展，极大的提高了计算机图形处理的速度和质量，不但促进了图像处理、虚拟现实、计算机仿真等相关应用领域的快速发展，同时也为人们利用GP U进行图形处理以外的通用计算提供了良好的运行平台[1]。
GPU应用领域的拓宽与其硬件发展有着极大关系。
GP U自1999年首先由NVIDIA公司提出后，就其发展的速度而言，是CPU更新速度的三倍。
从1993年开始，GP U的性能以每年2.8倍的速度增长。
目前，图形处理器已经经历了五代发展，平均每半年就有新一代的GP U问世。
GPGPU GPGPU GPGPU GPGPU2004年，N VIDIA GeForce 6800 Ultra处理器峰值速度可达40GFLOP S，对比Intel P entium 4 3.0GHz，采用SSE2指令集也只能达到6 GFLOP S[3]。
NV IDIA最新发布的GeForce 8800图形处理器集成了6.8亿个晶体管，拥有128个流处理单元，其峰值运算能力超过340GFLOP S，而Intel最新的P entium4 Core 2 E xtreme X6800只有46.88GFLOP S。
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GPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“图形处理器”。
GPU是相对于CPU的一个概念，由于在现代的计算机中（特别是家用系统，游戏的发烧友）图形的处理变得越来越重要，需要一个专门的图形的核心处理器。
GPGPU( General Purpose Computing on GPU)就是将传统图形领域之外的应用映射到GPU 上。
目前大量成功的例子可以证明GPU可以被广泛并且有效地应用于传统图形领域之外的很多科学计算和工程应用领域, 如生物学、物理仿真学、生物物理学以及信号图像处理等。
一次使用GPU进行开发的工作人员而言，它可以算是一个很好的起点。
Brook是C语言的延伸，整合了可以直接映射到GPU的简单数据并行编程构造。
经 GPU
存储和操作的数据被形象地比喻成“流”（stream），类似于标准C中的数组。
核心（Kernel）是在流上操作的函数。
在一系列输入流上调用一个核心函数意味着在流元素上实施了隐含的循环，即对每一个流元素调用核心体。
Brook还提供了约简机制，例如对一个流中所有的元素进行和、最大值或乘积计算。
Brook还完全隐藏了图形API的所有细节，并把GPU中类似二维存储器系统这样许多用户不熟悉的部分进行了虚拟化处理。
用Brook编写的应用程序包括线性代数子程序、快速傅立叶转换、光线追踪和图像处理。
利用ATI的X800XT和Nvidia的GeForce 6800 Ultra型GPU，在相同高速缓存、SSE汇编优化Pentium 4执行条件下，许多此类应用的速度提升高达7倍之多。
对GPU计算感兴趣的用户努力将算法映射到图形基本元素。
类似Brook这样的高级编程语言的问世使编程新手也能够很容易就掌握GPU的性能优势。
访问GPU计算功能的便利性也使得GPU的演变将继续下去，不仅仅作为绘制引擎，而是会成为个人电脑的主要计算引擎。