GPU架构演进：从tiny-gpu看现代图形处理器的发展方向
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ti/tiny-gpu 你是否曾好奇过GPU（图形处理器）内部是如何工作的？面对动辄数千核心的现代GPU，想要深入理解其架构原理如同雾里看花。本文将通过剖析GitHub推荐项目精选 / ti / tiny-gpu这个开源项目，带你从最基础的Verilog实现出发，揭开GPU工作的神秘面纱，并探讨现代图形处理器的发展方向。读完本文，你将能够清晰了解GPU的核心架构组成、指令集设计、并行执行模型以及未来的技术演进趋势。
一、tiny-gpu：极简GPU的设计理念
tiny-gpu是一个用Verilog实现的极简GPU设计，其核心目标是帮助开发者从底层理解GPU的工作原理。与复杂的商业GPU不同，tiny-gpu通过精简架构，聚焦于GPU最核心的功能模块，为学习和研究提供了一个理想的平台。
该项目的主要特点包括：
- 采用Verilog语言实现，代码量控制在15个文件以内，且都有详细注释
- 提供完整的架构文档和指令集说明
- 包含矩阵加法和矩阵乘法等基础内核实现
- 支持内核仿真和执行轨迹跟踪
通过研究tiny-gpu，我们可以深入了解GPU架构的三大核心问题：架构设计、并行化实现以及内存管理。
二、tiny-gpu的核心架构解析
2.1 GPU整体架构
tiny-gpu的整体架构如图所示，主要由设备控制寄存器、调度器、多个计算核心、内存控制器和缓存组成。
- 设备控制寄存器：存储线程数量等元数据，控制内核执行
- 调度器：负责将线程组织成块并分配给计算核心
- 计算核心：执行具体的计算任务，是GPU的核心处理单元
- 内存控制器：管理全局内存访问，协调内存带宽
- 缓存：减少对全局内存的访问，提高数据读取效率
2.2 计算核心架构
每个计算核心是执行计算任务的基本单元，其内部结构如图所示。
核心内部包含以下关键组件：
- 调度器：管理线程执行，tiny-gpu采用简单的顺序执行模型
- 取指单元：从程序内存中获取指令
- 解码单元：将指令解码为控制信号
- 寄存器文件：每个线程拥有独立的寄存器组，支持SIMD执行模型
- 算术逻辑单元（ALU）：执行算术和逻辑运算，支持ADD、SUB、MUL、DIV等指令
- 加载存储单元（LSU）：处理内存访问操作
- 程序计数器（PC）：控制指令执行顺序，支持分支跳转
核心的执行流程遵循FETCH-DECODE-REQUEST-WAIT-EXECUTE-UPDATE的步骤，虽然简单但完整地体现了GPU的指令执行过程。
三、指令集架构（ISA）设计
tiny-gpu实现了一个精简的11指令集架构，如图所示，专为学习目的设计，同时能够支持基本的并行计算任务。
该指令集包括以下类型的指令：
- 分支指令（BRnzp）：实现条件跳转，支持循环和条件执行
- 比较指令（CMP）：比较两个寄存器的值，结果存储在NZP寄存器中
- 算术运算指令（ADD、SUB、MUL、DIV）：支持基本的数学运算
- 内存访问指令（LDR、STR）：加载和存储数据
- 常量加载指令（CONST）：将常量值加载到寄存器
- 返回指令（RET）：标记线程执行结束
每个指令为16位，寄存器地址使用4位编码，支持16个寄存器。其中前13个为通用寄存器，后3个为只读寄存器，用于存储blockIdx、blockDim和threadIdx等线程相关信息，这是实现SIMD并行编程模型的关键。
四、并行执行模型
4.1 线程执行流程
tiny-gpu采用SIMD（单指令多数据）模型，多个线程并行执行相同的指令，但操作不同的数据。每个线程的执行流程如图所示。
线程执行过程中，通过读取blockIdx、blockDim和threadIdx等特殊寄存器，计算出自己需要处理的数据索引，从而实现数据并行。这种设计使得同一个内核可以同时处理多个数据元素，大幅提高计算效率。
4.2 内核实现示例
tiny-gpu提供了矩阵加法和矩阵乘法等内核实现，展示了如何利用其指令集和架构进行并行编程。
矩阵加法内核示例（matadd.asm）：
.threads 8
.data 0 1 2 3 4 5 6 7 ; matrix A (1 x 8)
.data 0 1 2 3 4 5 6 7 ; matrix B (1 x 8)
MUL R0, %blockIdx, %blockDim
ADD R0, R0, %threadIdx ; i = blockIdx * blockDim + threadIdx
CONST R1, #0 ; baseA (matrix A base address)
CONST R2, #8 ; baseB (matrix B base address)
CONST R3, #16 ; baseC (matrix C base address)
ADD R4, R1, R0 ; addr(A[i]) = baseA + i
LDR R4, R4 ; load A[i] from global memory
ADD R5, R2, R0 ; addr(B[i]) = baseB + i
LDR R5, R5 ; load B[i] from global memory
ADD R6, R4, R5 ; C[i] = A[i] + B[i]
ADD R7, R3, R0 ; addr(C[i]) = baseC + i
STR R7, R6 ; store C[i] in global memory
RET ; end of kernel
这个简单的内核展示了如何利用线程索引来实现数据并行，每个线程负责计算结果矩阵中的一个元素。
五、仿真与调试
tiny-gpu提供了完整的仿真环境，可以模拟内核执行过程并生成详细的执行轨迹。通过仿真，我们可以深入了解GPU的工作过程，观察每个周期各个线程的状态变化。
执行仿真的步骤如下：
- 安装iverilog和cocotb等依赖工具
- 在项目根目录创建build文件夹
- 运行
make test_matadd或make test_matmul执行相应的内核仿真
仿真结果会输出到test/logs目录下，包含初始数据内存状态、完整的执行轨迹和最终的数据内存状态，为学习和调试提供了丰富的信息。
六、从tiny-gpu看现代GPU的发展方向
tiny-gpu作为一个极简实现，省略了许多现代GPU的高级特性。通过分析这些缺失的特性，我们可以更好地理解现代GPU的发展方向。
6.1 多层缓存与共享内存
tiny-gpu仅实现了一层缓存，而现代GPU通常采用多层缓存结构，并引入共享内存，进一步减少全局内存访问，提高数据重用率。
6.2 内存合并访问
内存合并是现代GPU提高内存带宽利用率的关键技术。通过将多个线程的内存访问合并为一个内存事务，可以显著提高内存访问效率。
6.3 流水线执行
tiny-gpu采用顺序执行模型，而现代GPU普遍采用流水线技术，重叠执行不同指令的不同阶段，提高硬件利用率。
6.4 warp调度
现代GPU将线程组织成warp（线程束），通过warp调度可以在一个线程块等待内存访问时，切换执行另一个线程块，隐藏内存延迟。
6.5 分支发散处理
tiny-gpu假设所有线程执行相同的指令路径，而现代GPU能够处理线程分支发散，允许不同线程执行不同的指令路径。
6.6 同步与 barriers
现代GPU支持线程块内的同步操作，允许线程在特定点等待其他线程完成，便于实现复杂的并行算法。
七、总结与展望
通过tiny-gpu这个极简GPU实现，我们深入了解了GPU的核心架构和工作原理。从这个简单模型出发，我们可以清晰地看到现代GPU的发展方向：通过更复杂的缓存结构、更智能的调度策略、更高效的内存访问模式以及更灵活的执行模型，不断提升并行计算性能。
tiny-gpu项目本身也在不断发展，未来计划添加缓存、分支发散、内存合并和流水线等高级特性。这些改进将进一步缩小tiny-gpu与真实GPU之间的差距，使其成为一个更强大的学习工具。
无论是对于计算机体系结构的学习者，还是对于GPU编程感兴趣的开发者，tiny-gpu都提供了一个难得的机会，让我们能够从底层理解这个强大的并行计算设备。通过研究和扩展这个项目，我们不仅能够掌握GPU的工作原理，还能为未来的GPU架构创新贡献自己的力量。
如果你对GPU架构感兴趣，不妨从tiny-gpu开始你的探索之旅。项目的完整代码和文档可以在README.md中找到，欢迎贡献代码或提出改进建议，共同推动这个开源项目的发展。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
