Nvidia GPU的使用
合集下载
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
NVIDIA 品牌
• NVIDIA GoForce • 为移动电话所设计的超低能耗手持 GPU。真实的流动数 字电视、控制台类的 3D 游戏、 • 高保真环绕声效、流畅的 DVD 质量视频回放、和明快生 动的照片。所有这些都有更长的电 • 池寿命作保证。 • NVIDIA Quadro • 完整的专业解决方案带来性能突破和高质量。所有领先 的专业图形应用均通过鉴定。 • 专业显示部件领域的王者。NVIDIA QuadroPlex 是业内第 一个专属视觉运算系统(VCS)。
• • • • •
•
★ CPU发展趋势:不断的整合功能模块 发展趋势: 发展趋势 CPU的发展趋势就是不断去整合更多的功能和模块,从协处理器、到缓存、 再到内存控制器甚至整个北桥。 目前AMD和Intel的所有主流CPU都已经整合了内存控制器,Intel最新的 Lynnfield(Core i7 8XX和i5 7XX)已经整合了包括PCIE控制器在内的整个北桥, 而Clarkdale(Core i5 6XX和i3 5XX)更是将GPU也整合了进去。 ★ GPU发展趋势:不断的蚕食 发展趋势: 发展趋势 不断的蚕食CPU功能 功能 至于GPU,从某种意义上来说,它本身就是一颗协处理器,主要用于图像、 视频、3D加速。之所以这么多年来没有被CPU所整合,是因为GPU实在太复杂 了,以现有的制造工艺限制,CPU不可能去整合一颗比自身规模还要大很多的 GPU,它顶多只能整合一颗主流中低端的GPU,而这样的产品只能定位入门级, 无法满足游戏玩家和高性能计算的需要。 GPU从诞生至今一步步走来,就是在不断蚕食着原本属于CPU的功能,或者 说是帮助CPU减负、去处理哪些CPU并不擅长的任务。比如最开始的T&L(坐标 转换与光源)、VCD\DVD\HD\BD视频解码、物理加速、几何着色。而今后和未 来,GPU将夺走一项CPU最重要的功能——并行计算、高精度浮点运算。
最大的竞争对手
ATI(Array Technology Industry)是世界著名的显示芯片生产商,和nVIDIA齐名, 中文名叫“冶天”。 在1985年至2006年之间是全球重要的显示芯片公司, 总部设在加拿大安大略省万锦,直至被美国AMD公司收购后成为该公司的 一部份。ATI在美洲、欧洲和亚洲等地曾拥有超过3,700名员工,营业额为22 亿美元,是一家专门设计与销售适用于个人电脑的显示卡、图形处理器、 芯片组、机顶盒、数字电视、电子游戏机和手提式设备等的无厂半导体公司。
NVIDIA 品牌
• NVIDIA nForce • 世界上最先进的核心逻辑解决方案。nForce 媒体通 信处理器(MCP)带来高带宽系统性 • 能、先进的网络、存储和数字媒体连接。可以在台 式电脑、笔记本电脑、工作站和服务器上 • 使用。 • 世界上最先进的核心逻辑解决方案。nForce 媒体通 信处理器(MCP)带来高带宽系统性 • 能、先进的网络、存储和数字媒体连接。可以在台 式电脑、笔记本电脑、工作站和服务器上 • 使用。
• 喜欢研究IT硬件技术的朋友应该知道,CPU和GPU都是由整数运 算单元、浮点运算单元、一级缓存、二级缓存、内存控制器等 等模块组成的,但最终它们的应用领域又是截然不同的。 • 到底是GPU取代CPU进行并行计算呢?还是CPU整合GPU成为 大势所趋?这两种说法显然是相互对立的,均有不少支持者。 但这只是表像,真正产生这一现状的原因依然隐藏在CPU和GPU 的架构之中,事实上这一切都不矛盾,他们正在以各自不同的 方式去实现相同的目标。 • CPU和GPU的整体结构相似,但侧重点不同 • 事实上,CPU和GPU都保持着一套相对固定的趋势,按照各自 的轨迹在不停的发展、演变,两者在技术和架构方面有着很多 不谋而合的共同点,而且最终也因为相同的目的而走到了一起。 那么,CPU和GPU的碰撞将会亮出什么样的火花,未来的发展方 向会朝向何处呢?
• 多形体引擎则要负责顶点拾取(Vertex Fetch) 、细分曲面(Tessellation)、视口转换 (Viewport Transform)、属性设定(Attribute Setup)、流输出(Stream Output)等五个方面 的处理工作,DX11中最大的变化之一细分 曲面单元(Tessellator)就在这里。GF100中有 16个多形体引擎,每组SM一个,亦即每组 GPC四个。
Nvidia GPU 的使用:
企业背景
NVIDIA(英伟达™)公司是全球视觉计算技术的行业领袖及GPU(图形处理器)的发明者。 作为高性能处理器的GPU 可在工作站、个人计算机、游戏机和移动设备上生成令人叹为观 止的互动图形效果。 该公司专注于打造能够增强个人和专业计算平台的人机交互体验的产品。公司的图形 和通信处理器拥有广泛的市场,已被多种多样的计算平台采用,包括个人数字媒体PC、商 用PC、专业工作站、数字内容创建系统、笔记本电脑、军用导航系统和视频游戏控制台等。 NVIDIA 全球雇员数量超过 5000 人。 全球各地众多 OEM 厂商、显卡制造商、系统制造商、消费类电子产品公司都选择 NVIDIA的处理器作为其娱乐和商用解决方案的核心组件。在 PC 应用领域(例如制造、科研、 电子商务、娱乐和教育等 ),NVIDIA 公司获奖不断的图形处理器可以提供出色的性能和鲜 锐的视觉效果。 NVIDIA 公司专门打造面向计算机、消费电子和移动终端,能够改变整个行业的创新 产品。这些产品家族正在改变视觉丰富和运算密集型应用例如视频游戏、电影产业、广播、 工业设计、财政模型、空间探索以及医疗成像。 此外,NVIDIA 致力于研发和提供引领行业潮流的先进技术,包括 NVIDIA SLI 技术—— 能够灵活地大幅提升系统性能的革命性技术,和 NVIDIA PureVideo 高清视频技术。PhysX 物理引擎加速技术。
Nvidia CUDA
• • • • • • • • • • • • • 以取代部分CPU 工作为目标的CUDA 技术也在2008 年正式开始了普及之路。首先是 Photoshop 最新的CS 4 版本已经可以通过CUDA 技术现实在图片处理中CPU 与GPU 的协同 工作,为CUDA 的推广迈出了第一步。而根据NV 官方数据显示,目前全球有超过100 所大 学把CUDA 的技术列入了计算机专业学生的可选课程。而包括摩托罗拉,Chevron,GE Health Care 等多家公司更已经把CUDA 技术引入了实际应用中。现在CUDA 的架构已经能够实现对 C 语言的支持,而在未来,CUDA 还将实现对FORTRAN 和C++语言的支持。 目标超级计算机!Tesla 来势汹汹 2008 年NV 发布的另一款重要产品就是Tesla。相比于CPU 的复杂指令集,GPU 所采用 的指令集则相对要简单很多,因此对于GPU 来说,实现超高的运算频率要比CPU 容易得多。 把GPU 的超高运算速度实现通用程序的处理就是Tesla 的设计理念。目前已经发布的产品已 经能够仅通过1 个处理器达到4 Teraflops 的性能,可谓来势汹汹。 单芯片系统Tegra 前景无限 注解: Teraflops系统是Intel公司为美国能源部(DOE)开发的世界上最强大的巨型计算机。它含 有9000多个Intel Pentium(R)Pro处理机,每秒可完成1兆多次浮点运算。
核心业务
• 1 商业战略 • 2 NVIDIA 品牌 • 3 NVIDIA 产品
独立显卡市场
• 独立显卡市场占有率63% • NVIDIA 的GPU 产品可谓通杀绝大部分的PC 平台,包括 微软的Windows 和Apple 的平 • 台。同时NVIDIA 的GPU 产品性能在2008 年有了飞速的 发展,根据官方的测试数据显示, • GeForce GTX 280 和260 的GPU 在性能上要比GeForce 8800Ultra 高50%。在刚刚过去的2008 • 年,采用NVIDIA 的芯片的独立显卡占了整个独立显卡市 场的63%,相比于2007 年下降了 • 1%,而在笔记本领域也从2007 年的75%大幅下挫至63%。 独立显卡市场,尤其是笔记本领 • 域的竞争日趋激烈。
从nvidia的发展看CPU与GPU的战争
• • • 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化。在计算上 已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此 NVidia推出CUDA,让显卡可以用于图像计算以外的目的。 自从AMD提出Fusion(融聚)的概念、NVIDIA加大力度推广GPU通用计算、Intel 率先将CPU和GPU整合在一起之后,大家就会发现CPU和GPU从没如此亲密无 间过,CPU和GPU之间有着太多的共同点使得它们的界限也开始模糊了起来。
3 NVIDIA 产品
• • • • • 台式机产品 工作站 移动产品 手持终端 消费类电子产品
行业地位与竞争对手
英特尔公司是全球最大的半导体芯片制造商,它成立于1968年, 具有41年产品创新和市场领导的历史。1971年,英特尔推出了 全球第一个微处理器。微处理器所带来的计算机和互联网革命, 改变了整个世界。
•NVIDIA声称Fermi GF100是一个全新架构并非没有道理。不但是通用计算方面, •游戏方面它也发生了翻天覆地的变化,几乎每一个原有模块都进行了重组: 有的砍掉了,有的转移了,有的增强了,还有新增的光栅引擎(Raster Engine) 和多形体引擎(PolyMorph Engine)。
光栅引擎严格来说光栅引擎并非全新硬件,只是此前所有光栅化处理硬件单元的组合 ,以流水线的方式执行边缘/三角形设定(Edge/Triangle Setup)、光栅化(Rasterization)、 Z轴压缩(Z-Culling)等操作,每个时钟循环周期处理8个像素。GF100有四个光栅引擎, 每组GPC分配一个,整个核心每周期可处理32个像素。
这么做也是不得已而为之。考虑到细分曲面单的几何复杂 性,固定功能流水线 已经不适用,整个流水线都需要重新平衡。通过多形体引 擎的并行设计,几何硬件不再受任何固定单元流水线的局限, 可以根据芯片尺寸弹性伸缩。和之前的GT200/G92以及AMD相 GT200/G92 AMD 比,GF100走上了另一条路,而且颇有要做CPU的架势。
多形体引擎绝非几何单元改头换面、增强15倍而已,它融合了之前的固定功能硬件 单元,使之成为一个有机整体。虽然每一个多形体引擎都是简单的顺序设计,但16 个作为一体就能像CPU那样进行乱序执行(OoO)了,也就是趋向于并行处理。NVIDIA 还特地为这些多形体引擎设置了一个专用通信通道,让它们在任务处理中维持整体 性。 当然,这种变化复杂得要命,也消耗了NVIDIA工程师无数的精力、资源和时间。事 实上可以这么说,多形体引擎正是GF100核心最大的变化所在,也是它无法在去年 及时发布的最大原因。NVIDIA产品营销副总裁Ujesh Desai说过这么一句话:设计这 么大的GPU实在是太TMD难了。其实,他指的并不是30亿个晶体管。
行业地位与竞争对手
AMD 公司专门为计算机、通信和消费电子行业设计和制造各种创新的 微处理器(CPU、GPU、APU、主板芯片组、电视卡芯片)等、闪存和 低功率处理器解决方案。AMD 致力为技术用户——从企业、政府机构 到个人消费者——提供基于标准的、以客户为中心的解决方案。 AMD是目前业内唯一一个可以提供 高性能CPU、高性能独立显卡GPU、 主板芯片组三大组件的半导体公司,为了明确其优势,AMD提出3A平 台的新标志,在笔记本领域有 “AMD VISION” 标志的就表示该电脑采 用3A构建方案。
Baidu Nhomakorabea
Nvidia 图形核心一览
• • • • G70 G71 G72 G73(90NM) G80 G84 G86 G92 G94 G96 G98 GF100 GF104
GF100显示核心
• GF100拥有4个图形处理集群(Graphics Processing Cluster,GPC)、16个SM( Streaming Multiprocessors)512个CUDA核心、 64个纹理单元、256个过滤单元、16个几何 单元、48个光栅处理引擎(ROP),6个内 存控制器。 768Kb二级缓存,每个GPC拥有 四个PolyMorph引擎,ROP紧邻二级缓存!
NVIDIA 品牌
• NVIDIA TNT • 开创 NVIDIA 时代的产品。NVIDIA 收购著名图形芯片厂商 3dfx 之前,NVIDIA 奠定自 • 己王者之路的品牌,到了TNT2 时代,128 位核心、支持 AGP4X、 支持 32M 显存,这些特 • 性都为 GeForce 系列的成功奠定了基础。 • NVIDIA GeForce • 为图形和视频所设计的 GPU。配有 NVIDIA GeForce 系列 GPU 的 台式电脑和笔记 • 本电脑带给用户无法比拟的性能,明快的照片,高清晰的视频 回放,和超真实效果的游戏。 • GeForce 系列的笔记本 GPU 还包括先进的耗电管理技术,这种 技术可以在不过分耗费电池 • 的前提下保证高性能。