图形硬件与GPU体系结构.pdf
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。
《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
2024计算机硬件系统的构成部件ppt课件
计算机硬件系统的构成部件ppt课件contents •计算机硬件系统概述•中央处理器（CPU）•存储设备•输入输出设备•主板、总线及扩展槽•电源、散热及机箱•计算机硬件系统组装与调试•计算机硬件系统维护与升级目录01计算机硬件系统概述硬件系统定义与功能定义功能第一代计算机第二代计算机第三代计算机第四代计算机硬件系统发展历程硬件系统分类及组成部分分类主机组成部分外部设备组成部分02中央处理器（CPU）它与内部存储器和输入/输出设备合称为电子计算机三大核心部件。
CPU的主要功能是进行运算和逻辑运算，控制计算机的其他部件协同工作。
CPU是计算机的核心部件，负责解释和执行指令，处理数据。
CPU基本概念及作用时钟频率越高，CPU 的运算速度就越快。
但需要注意的是，时钟频率并不是唯一的性能指标。
时钟频率核心数量缓存容量选购建议多核心CPU 可以同时执行多个任务，提高整体性能。
但也需要考虑软件的优化程度。
缓存容量越大，CPU 处理数据的速度就越快。
但缓存容量并不是越大越好，需要根据实际需求选择。
在选购CPU 时，需要综合考虑自己的使用需求、预算以及所配主板的兼容性等因素。
CPU 性能指标与选购建议IntelAMD 其他品牌型号介绍01020304常见CPU品牌及型号介绍03存储设备随机存储器（RAM）01只读存储器（ROM）02高速缓冲存储器（Cache）03硬盘存储器（HDD）容量大、价格低、读写速度较慢，适合长期存储大量数据。
固态硬盘（SSD）读写速度快、抗震性好、价格较高，适合作为系统盘或需要高速读写的应用。
移动存储设备如U盘、移动硬盘等，便携性好，适合在不同设备间传输数据。
存储设备性能指标及选购建议01020304存储容量读写速度接口类型可靠性04输入输出设备用于输入文本、数字、符号等信息。
用于控制光标移动、点击、拖拽等操作。
将纸质文档转化为数字信号，便于计算机处理。
通过触摸操作实现人机交互，直观易用。
了解计算机硬件CPUGPU内存和硬盘
了解计算机硬件CPUGPU内存和硬盘计算机硬件：CPU、GPU、内存和硬盘在当今数字化时代，计算机已成为人们生活中不可或缺的工具。
然而，大多数人对计算机硬件的了解相对有限。
本文将介绍计算机硬件的四个主要组成部分：中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）、内存和硬盘，并解释它们的功能和作用。
一、中央处理器（CPU）中央处理器（CPU）是计算机中最重要的组件之一，它可以被视为计算机的“大脑”。
CPU负责处理和执行计算机程序中的指令，协调和控制计算机的各个部件。
CPU的性能直接影响计算机的运行速度和效率。
CPU由控制单元和算术逻辑单元组成。
控制单元负责从内存中读取指令，将其解码并分发给适当的部件执行；算术逻辑单元则执行特定的计算操作，例如加法、减法和逻辑运算等。
随着科技的不断发展，CPU的速度和处理能力不断提升。
今天市面上常见的CPU种类有英特尔（Intel）和AMD等，它们均采用多核心设计，可以同时处理多个任务，提高计算机的并行处理能力。
二、图形处理器（GPU）图形处理器（GPU）是计算机硬件中负责处理图形和图像相关任务的重要组件。
与CPU相比，GPU更擅长于并行处理，特别适用于图形渲染、视频解码和游戏等应用。
GPU的主要任务是将计算机的数据转换为图像信号，并将其显示在显示器上。
它可以加快图形和图像处理的速度，提高计算机在显示图形时的性能和流畅度。
另外，GPU还广泛应用于人工智能、深度学习和密码破解等领域，这些任务需要大量的并行计算能力。
因此，现代计算机通常配备了一块独立的图形显卡，这是一种集成了GPU的硬件设备，可用于提供优秀的图形处理性能。
三、内存内存是计算机用于存储和访问数据的地方，也被称为随机访问存储器（RAM）。
与硬盘不同，内存中的数据是临时存储的，当计算机关闭时，内存中的数据将被清空。
内存的大小直接影响计算机的运行速度和多任务处理能力。
较大的内存容量能够存储更多的数据，并提供更高的读写速度，使计算机能够更快地访问和处理数据。
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。
计算机图形系统组成
计算机图形系统组成⼀．计算机图形硬件1.图形计算机系统硬件性能与⼀般计算机系统相⽐，要求主机性能更⾼、速度更快、存储容量更⼤、外设种类更齐全⽬前，⾯向图形应⽤的计算机系统包括：（1）微型计算机开放式体系结构体积⼩、价格低廉、⽤户界⾯友好⼀种普及的图形计算机系统CPU*以Intel和AMD公司提供的为主操作系统以微软公司的windows为主⼚商以IBM、Dell、Acer和联想公司为主（2）⼯作站具有⾼速的科学计算、丰富的图形处理、灵活的窗⼝以及⽹络管理功能交互式计算机系统主要应⽤领域：办公⾃动化、⽂字处理、⽂字编辑、⼯程与产品的设计与绘图、⼯业模拟、艺术模拟主要⼚商：HP、IBM、SGI（3）计算机⽹络（3）中⼩型计算机⼀类⾼级的、⼤规模计算机⼯作环境⼀般在特定的部门、单位和应⽤领域采⽤建⽴⼤型信息系统的重要环境具有强⼤的处理能⼒、集中控制和管理能⼒、海量数据存储能⼒⼀般情况下，图形系统在这类平台上作为⼀种图形⼦系统来独⽴运⾏和⼯作2.图形设备（1）图形输⼊设备①键盘常⽤的图形输⼊设备⽤于屏幕坐标的输⼊、菜单的选择、图形功能选择、输⼊⾮图形数据普通键盘、带⼿写输⼊板、⽆线键盘②⿏标常⽤的图形输⼊设备③操纵杆、跟踪球和空间球操作杆A.由⼀个⼿柄通过⼀个球形轴承半固定在底座上，在⼿柄运动时带动⼀对电位器或电脉冲产⽣器产⽣位置信号，控制屏幕上光标的坐标B.⼀般⽤于游戏和虚拟现实系统中C.将纯粹的物理动作（⼿部运动）完完全全地转换成数字形式（⼀连串0或1组成的计算机语⾔）跟踪球和空间球A.根据球在不同⽅向收到的推或拉的压⼒来实现定位和选择的，从⽽控制屏幕上光标的位置B.游戏、虚拟系统、动画、CAD等应⽤中⼀般作三维定位设备和选取设备④触摸屏系统新型输⼊设备⽬前最⽅便、最⾃然的⼈机交互⽅式适⽤⼈群⼴、坚固耐⽤、反应速度快、节省空间、易于交流应⽤⼴泛：公共信息场所⑤集成输⼊板将使⽤者的⼿的影像映射到屏幕上，使⽤者通过屏幕上的虚拟⼿来操作窗体上的对象完成了键盘、⿏标、书写板、触摸板、触摸屏五件设备的所有输⼊功能根本意义在于⼈机界⾯上的改⾰和创新开创的“动态图形⽤户界⾯（DGUI）”结合了触摸技术和传统图形界⾯的优势，是真正意义上的“⾃然⽤户界⾯”⑥图形扫描仪从专⽤⼯具变为家⽤计算机外设做典型的代表直接把图形和图像扫描到计算机中以像素信息进⾏存储的设备传统扫描仪：普通平板扫描仪（扫描⾯积⼤）、⼿持扫描仪（⼿持灵活）三维扫描仪（3D扫描仪）A.采集实物表⾯各个点的位置信息B.结构与传统扫描仪不同C.⽣成的⽂件不是常见的图像⽂件，⽽是能精确描述物体三维结构的⼀系列坐标数据D.从结构来讲，分为激光式和机械式机械式：依靠⼀个机械臂触摸物体的表⾯，以获得物体的三维数据E.三维数据远⼤于常见图像的⼆维数据，扫描速度慢、视物体⼤⼩和精确度底，扫描时间不等⑦数字化仪⼀种吧图形转变成计算机能接收的数字形式的专⽤设备基本⼯作原理：采⽤电磁感应技术，通常由电磁感应数据板、游标触笔和相应的电⼦电路组成。
计算机硬件基本结构树状图
计算机硬件基本结构计算机的5个基本组成部分：运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备。
算术逻辑部件P46 、P731.运算器寄存器P46 、P72随机存取存储器RAM P74内存储器（又称为只读存储器ROM P75主存储器或内存或互补金属氧化物半导体CMOS P76主存）1.44MB31/2英寸软盘P94软盘Zip盘P94大容量软盘超级盘P942.存储器HiFD盘P94内置硬盘P95盒式硬盘P95外存储器硬盘硬盘组P95（又称为辅USB移动硬盘P95助存储器光盘-只读存储器CD-ROM或外存或光盘CD 写一次，读多次光盘CD-R（又称为WORM）辅存）P97可写光盘CD-RW光盘-只读存储器DVD-ROM数字化视频光盘DVD-RP97DVD-RAM和DVD-RW磁盘P98程序计数器PC P47指令寄存器IR P473.控制器指令译码器ID P47时序控制电路P47微操作控制电路P47传统设计键盘P80键盘轮廓设计键盘P80键盘输入无处理能力终端P81智能型终端P81终端网络终端P81Internet终端P81鼠标P82游戏杆P82触摸屏P82定点输入设备光笔P82数字转换器P834.输入设备数码相机P83平台式扫描仪P83图像扫描仪手持式扫描仪P83扫描输入设备传真机P84条形码阅读器P85磁墨水字符识别MICR P85字符和标记识别设备光学字符识别OCR P85光学标记识别OMR P85 语音输入设备P86数字笔记本P88其他输入设备视觉系统P88标准P89显示器阴极射线管P89平面显示器P89高清晰度电视机P90喷墨打印机P91非接触式打印机激光打印机P91热学打印机P91打印机点针打印机P31接触式打印机菊花轮打印机P315.输出设备行式打印机P31笔式绘图仪P92喷墨绘图仪P92绘图仪静电绘图仪P92直接成像绘图仪P92缩微输出设备P93其他输出设备语音输出设备P93。
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。
计算机硬件体系结构_图文
3.2 微型计算机主机结构
3.2.4 内存储器 内存储器在主机内部(简称内存)，一般由半
导体材料构成。内存储器可分为只读存储器和 随机读写存储器。
内存储器分类
3.2 微型计算机主机结构
1. 只读存储器 •特点：存储的信息只能读出，不能随机改写或 存入，断电后信息不会丢失，可靠性高。 •ROM分类
3.1 计算机系统的构成 典型的计算机硬件体系结构如下 ：
CPU
（含运算 器和控制
器）
地址总线（AB ）
数据总线（DB）
控制总线（CB）
RAM
ROM
I/O接口
I/O设备
3.1计算机系统的构成
冯·诺依曼计算机体系结构的主要特点是： (1) 采用二进制形式表示程序和数据。 (2) 计算机硬件是由运算器、控制器、存储器、输 入设备和输出设备五大部分组成 。 (3) 程序和数据以二进制形式存放在存储器中。 (4) 控制器根据存放在存储器中的指令 (程序) 工作 。
② 数据总线。传输的是数据，一般是双向传输 。CPU进行“读”时，数据由外设流向CPU，当CPU进 行“写”时，数据由CPU流向外设。
③ 控制总线。传输的是对外设进行控制和状态 检测的信号，有的是CPU向内存或外部设备发出的信 号；有的是内存或外部设备向CPU发出的信号。对每 条控制线而言信号是单向传送，但作为整体是双向的 。
3.2 微型计算机主机结构
3.2.5 总线 总线：是一组连接各个部件的公共通信线路，是计 算机内部传输指令、数据和各种控制信息的高速通 道，是计算机硬件的一个重要组成部分。 总线按所传输信号不同可分为： 数据总线 地址总线 控制总线。
3.2 微型计算机主机结构
① 地址总线。传输的是地址信号，一般是单向 传输。当CPU需要访问某个外设时，它向地址总线发 出相应外设的地址信号，以选择某个外设。
深度解析GPU技术_PPT模板.pptx
学习，GPU的发展经历了从简单到复杂，从单一
功能到多功能的转变，其强大的计算能力正在改
变我们的生活和工作方式。
02 GPU的工作原理解 析
GPU的工作原理解析
GPU的基本构造
GPU的工作模式
GPU与CPU的关系
GPU主要由核心处理器、显 存、供电模块等组成，这些 部分协同工作，实现图像的 快速处理和渲染。
深度解析GPU技术
从原理到应用全面掌握GPU
作者: 智文 汇报时间: 2023/12/05
目录
01 GPU的定义和发展历程 03 GPU的主要组成部分介绍 05 GPU在各领域的应用展示
02 GPU的工作原理解析 04 GPU与CPU的区别对比 06 GPU的未来发展趋势预测
01 GPU的定义和发展 历程
随着技术的进步，未来的 GPU在提供更高性能的同时 ，其功耗也将得到有效控制 ，这将使得GPU在更多的设 备上得到应用。
谢谢大家
1 GPU与CPU的工作原理对比
GPU是并行运算处理器，而CPU则是串行运算处
GPU与CPU的性能特点对比 2 理器。在处理大量数据时，GPU可以同时处理多
GPU擅长大规模并行计算，能够快速完成复杂数
个任务，而CPU则需要依次处理每个任务。
学运算，适用于图形渲染、深度学习等领域；而
CPU则更适合处理复杂的逻辑控制和少量数据的
GPU的定义和发展历程
1 GPU的定义
GPU，全称为图形处理器，是一种专门处理图像
GPU的功能特性
2
和影像的微处理器，它的主要任务是进行图形计
GPU具有大量的并行处理单元，使其在处理大规
算。
模数据时具有极高的效率，特别是在3D图形渲染
图形加速器和着色器的体系结构
图形加速器和着色器的体系结构
图形加速器和着色器的体系结构是计算机图形学中的重要组成
部分，主要用于加速图形渲染的速度。
以下是关于图形加速器和着色器体系结构的基本概念和组成部分的介绍。
一、图形加速器
1. 硬件体系结构：通常采用专用硬件来加速图形渲染，这些硬件通常被称为图形处理器（GPU）。
GPU采用了并行处理的设计思想，通过高度优化的着色器和光栅化引擎来加速图形渲染。
2. 软件体系结构：GPU通常与主存和CPU等组成一个完整的计算机系统。
CPU负责进行顶点着色器和几何变换等计算密集型操作，而GPU则负责进行像素着色器和光栅化等计算密集型操作。
二、着色器
1. 顶点着色器：用于处理图形的顶点数据。
在渲染管线中，顶点着色器会对每个顶点进行变换和光照等计算，并将结果传递给下一个管线阶段。
2. 像素着色器：用于处理图形的像素数据。
在渲染管线中，像素着色器会对每个像素进行纹理映射、颜色混合等计算，并将结果输出到帧缓冲区中。
3. 光栅化引擎：用于将渲染管线中的几何图形转换为像素数据。
光栅化引擎通过将图形划分为多个像素块，并对每个像素块进行着色处理，最终生成显示在屏幕上的像素数据。
以上是关于图形加速器和着色器体系结构的基本概念和组成部
分的介绍。
在实际应用中，不同的GPU和渲染管线可能会有不同的实现方式，但总体上它们的设计思想是类似的。
gpu组成原理
gpu组成原理GPU（图形处理单元）是一种专门用于处理图形和图像计算的处理器。
GPU的组成原理涉及到图形处理的并行性、流水线架构、纹理映射、着色器等多个方面。
以下是GPU的一般组成原理：1.并行性：GPU是设计用于高度并行计算的硬件。
它包含大量的处理单元，这些单元可以同时执行多个任务。
这种并行性使得GPU在处理大规模图形和图像计算时能够更为高效。
2.流水线架构：GPU通常采用流水线（pipeline）架构，将图形处理任务划分为多个阶段。
每个阶段执行特定的计算任务，数据在这些阶段之间流动，从而实现图形的渲染和处理。
3.顶点处理和几何处理：GPU首先接收到图形数据中的顶点信息，然后通过顶点处理单元进行处理。
接着，几何处理单元负责对这些顶点进行转换和投影，以确定它们在屏幕上的最终位置。
4.光栅化和片段处理：在屏幕上确定了顶点的位置后，GPU将图元转化为片段，并进行光栅化处理。
在片段处理阶段，进行着色、纹理映射、深度测试等操作，最终确定每个像素的颜色。
5.着色器：着色器是GPU中的关键组件，负责处理图形中的颜色、光照等方面。
主要包括顶点着色器（Vertex Shader）、像素着色器（Pixel Shader）等。
这些着色器是高度可编程的，允许程序员根据需要自定义图形效果。
6.纹理映射：GPU支持纹理映射，通过将图像或纹理映射到三维模型表面，增加了图形的细节和真实感。
7.帧缓冲和显示：处理后的图像数据最终存储在帧缓冲中，然后被发送到显示器进行呈现。
8.通用计算：现代的GPU不仅仅用于图形处理，还具备通用计算能力，可以执行广泛的并行计算任务，如深度学习、科学计算等。
总的来说，GPU的组成原理主要体现在并行计算、流水线架构、着色器的灵活性等方面，这些特性使得GPU在图形处理和通用计算领域都能够发挥强大的性能。
计算机软硬件体系结构和原理.ppt
软件与软件设计
（4）设计程序结构。 （5）编写源代码。 （6）静态检查。 （7）测试目标系统。 （8）修改源代码，并最后确定目标系统。
操作系统
是计算机系统软件的核心部分。 控制、管理计算机系统全部资源。
语言处理系统
包括汇编程序、解释程序、编译程序。 汇编程序是将汇编语言源程序翻译为目标程序。 编译程序是将高级语言源程序翻译成目标程序。
进制形式表示。是一种低级语言。 （2）每一个语句称为指令。 （3）是目前计算机唯一能直接识别和执行的语
言。
计算机语言
二、汇编语言： （1）是将机器语言指令符号化。 （2）源程序须用汇编程序翻译成目标程序。 （3）仍是一种低级语言。 三、高级语言： （1）比较接近人类自然语言。 （2）工作效率比用机器语言或汇编语言编写的 程序要低。
输入输出设备
实现计算机和用户之间信息传递。 常用的输入设备主要有：
键盘、鼠标器、扫描仪、数字化仪。 常用的输出设备主要有：
显示器、打印机、绘图仪。
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计算机的基本工作原理
冯·诺依曼型计算机的两大特征： （1）程序存储：实现机器的自动计算。 （2）采用二进制：表示计算程序及数据。 现代计算机的基本工作原理是：
计算机软硬件体系结构和原理
计算机系统的基本组成 计算机的硬件体系结构 计算机的基本工作原理 计算机系统是由硬件系统和软件系 统两大部分组成。
大多数计算机在硬件结构上都是采用总线结构。 总线是连接系统各部件间信息传送的公共通道 （包括数据总线、控制总线和地址总线和）。 其优点是可以对系统进行“模块化设计”，便 于系统的扩充和组合。
检测、系统初始化等程序。 随机存储器（RAM）：
可以读出，也能写入。一旦停电，信 息将丢失。 说明：直接与CPU打交道。
计算机组成与体系结构 pdf
计算机组成与体系结构 pdf《计算机组成与体系结构》是一本经典的教材，主要介绍了计算机的基本组件、设计原理和工作原理等内容。
它是计算机科学与技术专业的重要课程之一，对于理解计算机底层原理和提高编程能力具有重要意义。
首先，我们来了解一下计算机组成与体系结构的概念。
计算机组成是指计算机硬件由哪些基本部件组成，如中央处理器（CPU）、存储器、输入输出设备等。
而计算机体系结构则是指计算机如何实现指令的执行和数据的处理，包括指令系统、数据通路和控制器等。
在计算机组成与体系结构中，最核心的部分是中央处理器（CPU）。
CPU主要由运算器和控制器组成，运算器负责执行算术和逻辑运算，而控制器则负责控制指令的执行顺序和数据在各个部件之间的传输。
计算机的存储器也是非常重要的组件，它分为主存储器和辅助存储器两部分。
主存储器用于存储正在执行的程序和数据，而辅助存储器则用于长期存储大量的程序和数据。
除了中央处理器和存储器，计算机还有输入输出设备。
输入设备用于将外部信息输入到计算机中，如键盘、鼠标等；输出设备则将计算机处理的结果输出给用户，如显示器、打印机等。
在计算机组成与体系结构中，还有一些其他重要的概念和技术，如指令的编码和解码、总线的组成和工作原理、中断和异常处理、多级存储器体系结构等。
这些概念和技术对于理解计算机的工作原理和设计原理都非常重要。
通过学习计算机组成与体系结构，我们可以了解到计算机是如何处理数据和执行指令的，从而更好地理解计算机的工作原理。
同时，对于编程人员来说，了解计算机底层原理可以帮助我们写出更高效、更可靠的程序。
总的来说，计算机组成与体系结构是计算机科学与技术领域的重要基础知识，它涵盖了计算机硬件的组成原理和工作原理等内容。
通过学习这门课程，我们可以深入了解计算机的底层原理，提高编程能力，并为进一步研究计算机科学打下坚实基础。
希望这篇文章能够对大家了解计算机组成与体系结构有所帮助，带领大家探索计算机科学的奥秘！。
计算机的硬件组成(共15张PPT)
2、存储器：是一种记忆装置，是计算机存储数据、程序的地方。
在RAM上既可以写入信息又可以读出，通常用来存放用户输入的程序和数据，其内的信息在断电后会丢失（我们通常讲的内存容量128MB、256MB、512MB、1GB等等就是指RAM中的容量 ）
一、计算机的硬件组成
存储器
运算器
控制器
输入设备
输出设备
这是由冯·诺依曼首先提出来的,称为冯·诺依曼结构
1、CPU(Center Processed Unit)→中央处理单元，即中央处理器
主要完成算术运算和逻辑运算。它是计算机的核心控制部件。CPU的型号：PI、PII、PIII、PIV、赛扬（ CeleronII ）、 Athlon(速龙)、Duron(毒龙)等等。
光盘驱动器的种类:
4、DVD-ROM：数字通用光盘。存储量很大，可达到30GB。另还有：DVD-R，DVD-RW，这两种同样需要相应的刻录机和刻录软件。
CD-ROM驱动器； CD-RW刻录机(可刻写CD-R/CD-RW碟片) ； DVD-ROM驱动器 ； DVD-RW/R光盘刻录机。
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技嘉新品SLI主板(888元)
语言处理程序（它包含解释和编译两种程序）：常见的高级语言：QBASIC、C、C++、FORTRE、FOXBASE、FOXPRO……
服务程序：包括：装配程序、编辑程序、诊断程序、提示系统等等。
在各种平台或语言上开发的具体使用的软件。如：人口出入境登记管理系统、图书馆资料检索软件、人事管理软件、工资管理软件、辅助教学软件 。
光盘的种类:
2、CD－R：可写入式光盘。它必须配合CD-R光盘刻录机和刻录软件将资料一次写入CD-R光盘中，但不能擦写已写入的内容。对资料的保存有较高的安全性。
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。
了解电脑硬件CPUGPU内存和硬盘
了解电脑硬件CPUGPU内存和硬盘电脑硬件是构成计算机系统的重要组成部分，其中包括CPU（中央处理器）、GPU（图形处理器）、内存和硬盘等。
了解这些硬件的功能和特性对于选择和升级电脑至关重要。
本文将介绍CPUGPU内存和硬盘的基本知识，帮助读者更好地了解它们。
一、CPU（中央处理器）中央处理器是电脑的大脑，负责运行和控制各种软件程序。
它可以被视为计算机系统的核心，影响着计算机的性能和响应速度。
CPU由多个核心组成，每个核心都可以执行指令和运算。
通常来说，核心数量越多，计算能力越强。
除了核心数量，CPU的主频也是衡量其性能的一个重要指标。
主频越高，代表CPU的运行速度越快。
但是，在购买CPU时，也要注意核心架构、缓存大小等因素，因为这些都会对CPU的表现产生影响。
二、GPU（图形处理器）GPU是电脑中用于处理图形和图像的组件。
它专门负责加速图形渲染、图像处理和计算任务。
GPU通常被用于游戏、视频编辑和科学计算等需要大量图形处理的应用中。
与CPU不同，GPU的设计注重于并行计算能力。
它具有大量的核心，可以同时处理多个计算任务。
因此，GPU在处理大规模图形和图像数据时展现出较强的优势。
现代GPU还支持机器学习和人工智能等领域的计算任务。
三、内存内存是计算机用于临时存储和访问数据的地方。
它可以被看作是CPU和硬盘之间的桥梁。
内存的大小和速度会直接影响到计算机的运行效率和多任务处理能力。
通常，内存的大小以GB（千兆字节）为单位进行表示。
较大的内存容量可以容纳更多的数据，降低数据从硬盘读取的次数，提升计算机的速度。
此外，内存的工作频率也是性能的一个重要指标，频率越高，数据读取和写入的速度越快。
四、硬盘硬盘是计算机中用于存储数据的设备，也是保存操作系统、应用程序和文件的地方。
硬盘的性能也会直接影响到计算机的速度和数据存取效率。
目前，常见的硬盘类型包括传统的机械硬盘（HDD）和固态硬盘（SSD）。
机械硬盘通过旋转磁盘和机械臂的运动进行数据读写，而固态硬盘则采用闪存芯片进行数据存储。