C++学习（二零四）GPU架构Maxwell Fermi Kepler

最新推荐文章于 2025-10-28 20:29:20 发布
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Maxwell之后推出的Turing架构显卡集新一代着色器、实时光线追踪技术和AI增强图形特性于一体，为用户带来流畅的游戏和创作体验。

Maxwell之后还有Pascal，Turing架构的显卡，目前最新的是去年推出的Turing架构RTX系列显卡，Turing 是非常先进的 GPU 架构，集新一代着色器、实时光线追踪技术和AI增强图形特性于一身，无论创作或游戏，都有不错的流畅体验。

 

 

 

CUDA专题3：为什么GPU能改变计算？深度剖析架构、CUDA®与可扩展编程
03-29 615
图形处理器（GPU）在相近的成本和功耗范围内，能够提供比中央处理器（CPU）更高的指令吞吐量和内存带宽。许多应用程序利用这些优势，在 GPU 上的运行速度远超 CPU（参见《GPU 应用》）。其他计算设备（如 FPGA）虽然能效也很高，但其编程灵活性远不及 GPU。GPU 与 CPU 的能力差异源于它们的设计目标不同。CPU 旨在以最快速度执行单个线程（即一系列操作），并可并行执行数十个线程；而 GPU 则专为并行执行数千个线程优化（通过牺牲单线程性能来换取更高的整体吞吐量）。
英伟达显卡系列、架构与代表产品全览（更新至2025年）
Ai.den
09-12 1万+
NVIDIA显卡全系列解析：从消费级到AI计算 本文系统梳理了NVIDIA截至2025年的显卡产品线，涵盖三大系列： GeForce系列：主打游戏与创作，支持光线追踪和DLSS RTX专业系列：面向CAD/3D建模，强调稳定性和双精度计算 数据中心/AI系列：专为AI训练和大模型优化，如H100/B100 重点介绍了11代GPU架构演进： 从2006年的Tesla架构开创CUDA计算 到2017年Volta引入TensorCore 直至2024年Blackwell架构专为万亿参数模型设计 不同架构针对特定计
GPU 架构概述 费米（Feimi）、开普勒（Kepler）、麦克斯韦（Maxwell）、帕斯卡（Pashcal）和伏特（Volt）架构
万有文的博客
04-29 5846
本节主要回顾了从 2010 年到 2017 年 NVIDIA GPU 架构的发展，其中有几个比较重要的时间节点和技术创新：2010 年提出 Fermi 架构，开启了架构演进的进程，属于首个完整的 GPU 计算架构，里面提出的新概念一直沿用至今；2016 年提出 Pascal 架构，首次提出 NVLink，双向互联带宽达到 160 GB/s 对 AI 领域产生重大影响，是具有历史性意义的里程碑架构；
C++ GPU编程(英伟达CUDA)
一个大佬的博客
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【代码】C++ GPU编程(英伟达CUDA)
GPU 英伟达GPU架构回顾
最新发布
2509_92390166的博客
10-28 909
1999 年，英伟达发明了 GPU（graphics processing unit），本节将介绍英伟达 GPU 从 Fermi 到 Blackwell 共 9 代架构，时间跨度从 2010 年至 2024 年，具体包括费米（Feimi）、开普勒（Kepler）、麦克斯韦（Maxwell）、帕斯卡（Pashcal）、伏特（Volt）、图灵（Turing）、安培（Ampere）和赫柏（Hopper）和布莱克韦尔（Blackwell）架构。
Nvidia Fermi vs. Kepler vs. Maxwell vs. Pascal GPUs
ShaderJoy 的兴趣技术杂货铺
11-11 3509
转自领英Fermi GPU:Released in 2010, NVIDIA engineers set out to design a new GPU architecture. The architecture defines a GPU's building blocks, how they're connected, and how they work.Named after the It
在C++中调用GPU算力：释放计算潜能
Myqijiahai的博客
02-24 1693
在高性能计算领域，GPU（图形处理单元）已经成为不可或缺的工具。与传统的CPU相比，GPU的并行计算架构能够显著提升计算密集型任务的效率，尤其是在深度学习、科学计算和图像处理等领域。C++作为一种高效、灵活的编程语言，提供了强大的工具和库来调用GPU算力。本文将详细介绍如何在C++中利用GPU加速计算任务，并通过实际示例展示其应用。
C++使用GPU进行矩阵数据计算加速
程序猿老樊的博客
06-23 1601
使用GPU进行矩阵数据计算加速可以显著提高计算效率，尤其是在处理大规模矩阵运算时。以下是一个简单的示例，演示如何使用CUDA（Compute Unified Device Architecture）在C++中进行矩阵乘法运算。CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，允许使用GPU加速计算任务。分配矩阵的主机内存，初始化矩阵数据，调用CUDA核函数进行计算，然后将结果从设备内存复制回主机内存。这是在GPU上运行的代码。每个线程计算矩阵C中的一个元素。包括分配、复制和释放内存，确保内存使用有效。
GPU 神经网Tensor Core 架构演进（四）
生活需要深度
10-06 2950
DRAM 则提供了更大的存储空间，用于存储 GPU 计算所需的大量数据。如上图所示，最上面是共享的 L1 缓存，每个时钟周期可以执行 4 个 Warp 指令，下属 4 个独立的 Sub Core 的数据是不进行缓存的，但是每个 Sub Core 里有两个 Tensor Core, 这两个 Tensor Core 中的数据是可以共享的，再往下有一个共享内存，每个时钟周期可以传输 128B 的数据，当所有的 SM 计算完这个权重矩阵就会将数据回传到 L2 Cache 中，最后返回 Host Cpu 中。
C++编程笔记(GPU并行编程-2)
刀刀的博客
12-03 1793
C++编程笔记(GPU并行编程-2) 主要讲了CUDA编程中利用标准库进行内存管理，cuda编程仿函数，lambda编程
C++_AMP_GPU_编程.pptx
08-15
本资源属于PPT免费内容，全英文，方便双语班教学使用，另外，对这方面感兴趣的童鞋或者老师可以免费下载使用。
Maxwell:受C ++，Go和Scala启发的现代，静态类型，Duck类型，通用，命令式编程语言
05-20
麦克斯韦编程语言 Maxwell是一种现代的高级编程语言，旨在将脚本语言的舒适性和表达能力与已编译语言的强大功能和效率相结合。 它旨在实现以下目标： 将重构视为编程的自然组成部分 尽量减少重复（DRY） 一切都是表达，即没有陈述 专注于通用编程 至关重要的 严格的鸭子打字 函数，字符串，数组，集合和映射是一等公民 隐式接口 运算符重载 类型推断 Maxwell使用。 设计准则 代码是用C ++ 11编写的 源文件后缀为.cpp 头文件的后缀为.hpp 源代码和头文件位于/maxwell目录中 一切都存在于maxwell名称空间中 可以将文件分组到目录中，以提高可读性和结构 包含maxwell名称空间的文件必须放在与相应名称空间名称相同的目录中（例如， maxwell::repository::interface类应驻留在maxwell/repository/interface目录
C++编程笔记(GPU并行编程)
刀刀的博客
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window+CLion配置并行编程
GPU 专业小贴士：在 Maxwell 架构上使用共享原子计算快速直方图
ShaderJoy 的兴趣技术杂货铺
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英文原文 直方图是一种重要的数据表示形式，在计算机视觉、数据分析和医学成像等领域有着广泛的应用。直方图是数据分布在预定义的 bin 上的图形表示。输入数据集和 bin 的数量可能会因领域的不同而有很大的不同，所以让我们关注最常见的用例之一:每个颜色通道使用256个 bin 的图像直方图。即使我们将使用特定的问题设置，同样的算法也可以使其他计算领域受益。 一个基本的串行图像直方图计算比较简单。对...
深度学习模型部署——基于Onnx Runtime的深度学习模型CPU与GPU部署（C++实现）
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以上就是在win 10下使用Onnx Runtime用CPU与GPU来对onnx模型进行推理部署的对比，可以明显的看出来，使用GPU之后的推理速度，但在正式的大型项目中，在win下使用GPU部署模型是不建议，一般都会选择Linux,那样对GPU的利用率会高出不少，毕竟蚊腿肉也是肉。
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首先建立自己的项目，普通的c++项目
C++高级编程（40）并行算法与GPU编程
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