GPU & GPGPU

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GPU英文全称Graphic Processing Unit,中文翻译为“图形处理器”。GPU是相对于CPU的一个概念,由于在现代的计算机中(特别是家用系统,游戏的发烧友)图形的处理变得越来越重要,需要一个专门的图形的核心处理器。



GPGPU全称General Purpose GPU,即通用计算图形处理器。其中第一个“GP”通用目的(GeneralPurpose)而第二个“GP”则表示图形处理(GraphicProcess),这两个“GP”搭配起来即“通用图形处理”。再加上“U”(Unit)就成为了完整的通用处理器。 人们一直在寻找各种加速图像处理的方法,然而受到CPU本身在浮点计算能力上的限制,对于那些需要高密度计算的图像处理操作,过去传统的在CPU上实现的方法,并没有在处理性能与效率上有很大进步。随着可编程图形处理器单元(GPU)在性能上的飞速发展,利用GPU加速图像处理的技术逐渐成为研究热点。


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### GPU 架构与工作原理 GPU(Graphics Processing Unit),即图形处理单元,最初专为加速计算机图形渲染而设计。随着时间的发展,其强大的并行计算能力被发现可用于更广泛的任务。现代GPU采用了高度并行化的架构,能够同时执行大量简单指令[^2]。 #### 并行编程模型 不同于CPU的串行编程模型,GPU基于完全不同的并行编程范式运作。这使得许多原本针对CPU优化良好的算法难以直接移植至GPU平台。然而,在特定类型的密集型数据操作方面,比如矩阵乘法、图像滤波等任务中,GPU展现出了远超传统CPU的优势性能。 ### GPGPU 技术及其发展 GPGPU指的是利用GPU来进行非图形学领域的科学技术计算活动。自2009年起,借助于诸如CUDA这样的高级API的支持,通过编写专门适配于GPU硬件特性的程序代码,研究人员可以充分利用GPU内部众多的小核心来完成复杂的数值模拟其他高性能计算需求[^1]。 #### 编程模型 在典型的GPGPU应用程序开发过程中,开发者会区分出两部分逻辑:一部分是在标准CPU上运行的应用控制流程;另一部分则是由GPU负责的具体大规模并行化运算过程。后者往往会被封装成所谓的“内核函数”,并通过调用相应的库接口传递给底层驱动去调度执行[^4]。 ```cpp // Host code (runs on CPU) __global__ void vectorAdd(float* A, float* B, float* C, int N){ int index = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x; if(index < N) { C[index] = A[index] + B[index]; } } ``` 这段简单的C++ CUDA例子展示了如何定义一个可以在NVIDIA GPU上并发执行加法操作的kernel function。 ### 应用场景 由于具备出色的浮点数运算能力高效的内存带宽利用率,GPGPU非常适合应用于以下几个主要领域: - **机器学习**:训练神经网络模型时涉及大量的向量/张量运算; - **物理仿真**:如分子动力学研究中的粒子间相互作用力场求解; - **视频编码解码**:实时流媒体服务背后的高效压缩算法实现; - **金融建模**:风险评估以及期权定价等领域内的蒙特卡洛方法应用。
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