10、移动GPU发展历程:Arm、富士通与英伟达的探索之路

移动GPU发展历程:Arm、富士通与英伟达的探索之路

在移动设备飞速发展的今天,GPU(图形处理器)的作用愈发重要。从手持设备到汽车,再到自动驾驶车辆和游戏机,GPU技术不断演进,为我们带来了更加绚丽的视觉体验。本文将带您了解Arm、富士通和英伟达在GPU领域的发展历程和技术创新。

1. Arm的GPU发展之路

Arm在手持设备市场取得巨大成功后,将目光投向了GPU领域。其Mali图形核心通过先进的高性能总线(AHB)与Arm处理器和系统内存通信,并通过高级外设总线(APB)与外设通信。

1.1 Mali视频系列

Mali视频系列包含三个像素处理核心:Mali - 110V、Mali - 55V,以及一个几何处理核心Mali - GP - V。这些处理器与Arm CPU协同工作,可加速视频编码和解码,最高可达每秒30帧,支持运动估计、运动补偿、视频缩放、图像差分和色彩空间转换等功能。

1.2 OpenGL ES2.0与Mali - 200

OpenGL ES2.0和Mali - 200(最初为Mali - 120)采用了分离式可编程着色器架构。其开发过程漫长,但为未来5 - 10年的成功奠定了基础。

1.3 多核GPU的诞生

2008年,Arm宣布推出Utgard 4核架构的Mali - 400 MP GPU。这一设计利用了Arm在多核CPU设计方面的经验,结合Mali架构的可扩展性,实现了每秒超过10亿像素的处理速度,同时降低了内存带宽,从而减少了功耗。

以下是Mali - 400 MP GPU在275 MHz时的处理填充率:
| 片段处理器数量 | 填充率

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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