开源的 gpgpu 有哪些

开源 GPGPU 项目一览

开源 GPGPU 主要分为 硬件实现和 软件模拟器两大类。以下是目前活跃的主要项目：

一、RISC-V 架构 GPGPU（主流开源方向）

1. Ventus (乘影) - 清华大学

• 核心特点：基于 RISC-V 向量扩展 (RVV) 的高性能 GPGPU，支持单指令多线程 (SIMT) 执行、预测分支和张量运算
• 实现方式：Chisel HDL 硬件描述语言开发，提供完整软件工具链
• 支持 API：OpenCL，部分 CUDA 兼容
• GitHub：THU-DSP-LAB/ventus-gpgpu

2. Vortex - 佐治亚理工学院

• 核心特点：高度可定制的 RISC-V GPGPU，支持 OpenCL 标准，可在 FPGA 上运行
• 灵活性：可配置核心数量、warp 和线程数量，支持多种缓存层次
• 特色：支持 SoftCUDA，可运行 CUDA 程序
• GitHub：vortexgpgpu

3. 其他 RISC-V GPGPU 项目

项目名称	特点	状态
RVGPU	支持 Vulkan 接口，已发布 v0.2 版本，可运行简单 CUDA 程序	活跃开发
e-GPU (Embedded GPU)	专为 TinyAI 设备设计的可配置 RISC-V GPU 平台	研究阶段
RV64X	为 RISC-V 添加 3D 图形和多媒体指令扩展	概念验证
Vorion	支持 3D 高斯渲染和训练的 RISC-V GPU	学术研究
OPENGPU	简化的 RISC-V GPU 实现，支持 TileLink 内存接口	教学项目

二、其他架构开源 GPGPU

1. MIAOW - 威斯康星大学麦迪逊分校

• 核心特点：AMD Southern Islands GPU ISA 的开源 RTL 实现，支持 GPGPU 架构研究
• 优势：首个公开发布的完整开源 GPGPU 硬件实现，适合学术研究
• GitHub：VerticalResearchGroup/miaow

2. TinyGPU

• 核心特点："全球最小 GPU"，约 20 万晶体管，可在 FPGA 上实现并已流片
• 用途：硬件教育平台，展示 GPU 基本原理
• 特点：极简设计，适合学习 GPU 架构

3. FuryGPU - 个人项目

• 特点：完全自定义 GPU，理论上可运行 Windows 旧版游戏
• 状态：已完成硬件设计，开发者计划未来开源

三、GPGPU 软件模拟器（用于研究和性能分析）

1. GPGPU-Sim

• 功能：NVIDIA GPU (如 Fermi 架构) 的详细模拟器，支持 CUDA/OpenCL 工作负载
• 特点：包含 GPUWattch 能耗模型，适合性能和功耗研究
• GitHub：gpgpu-sim

2. Blue-Porcelain (青花瓷) - 上海交大

• 功能：提供 GPGPU 功能模拟器，支持 CUDA 运行时和 Warp 级仿真
• 用途：GPGPU 架构研究和教学
• GitHub：SJTU-ACA-Lab/blue-porcelain

四、开源 GPGPU 对比分析

项目	架构	主要用途	开发状态	支持 API
Ventus	RISC-V+RVV	学术研究 / 工业原型	活跃	OpenCL/CUDA (部分)
Vortex	RISC-V	研究 / 教育	活跃	OpenCL/CUDA (通过 SoftCUDA)
MIAOW	AMD Southern Islands	学术研究	成熟	OpenCL
TinyGPU	自定义	教育 / 实验	已流片	有限图形 API
GPGPU-Sim	模拟 NVIDIA	性能分析	维护	CUDA/OpenCL
RVGPU	RISC-V	通用计算	开发中	Vulkan/CUDA (部分)

五、总结

RISC-V 架构已成为开源 GPGPU 的主流方向，主要因为其开源特性和可定制性，允许研究人员自由修改硬件和软件栈。目前 Ventus和 Vortex是该领域最成熟的项目，都提供了完整的软硬件解决方案。

MIAOW作为 AMD 架构的开源实现，为研究传统 GPU 架构提供了宝贵资源。而 GPGPU-Sim等模拟器则为无需硬件的 GPGPU 算法开发和性能分析提供了便利。

以上项目大多处于 研究或原型阶段，性能与商用 GPU 仍有较大差距，但为 GPU 架构创新和人才培养提供了重要平台。如需了解更多技术细节，建议直接访问各项目的官方 GitHub 仓库或网站。