GPU介绍

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GPU介绍

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什么是GPU

并行计算，计算机一个核只能干一件事，使用多核，核相互不打扰，就可以达到并行计算的效果。GPU的核心比CPU多很多。

GPU核多而单核的计算能力弱。

GPU核心计算时，只能从显存获取数据，需要指明从显存到内存的拷贝。总线传输速度和带宽成为计算任务的瓶颈。

CPU和GPU分开，CPU和主存被称为Host，GPU被称为Device。

GPU架构

每代产品背后有一个架构代号，物理学家的名字

Turing 图灵

Volta 伏特

Telsa V100

Pascal 帕斯卡

多个小核心组成一个Streaming Multiprocessor （SM）

一张GPU有多个SM。以SM为运算和调度的基本单元。

在这里插入图片描述

一个SM包含：

  • 针对不同计算的小核心，（绿色格子）
  • 计算核心直接从寄存器中读写数据
  • 调度和分发器
  • L0和L1级缓存

软件生态

CUDA编程模型，cuBLAS线性代数库，cuFFT快速傅里叶变换库。cuDNN深度神经网络加速库。

GPU编程可以直接使用CUDA的C/C++版本，也可以使用Numba库调用cuda

manong_dashen
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一文搞懂GPU的概念、工作原理，以及与CPU的区别
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