本文详细介绍了CUDA的Tesla图形与计算架构，包括流处理器阵列SPA、存储器系统、SPA的组成和工作原理。重点阐述了SM（Streaming Multiprocessor）的结构，如线程处理器群TPC、线程处理器SP，以及CUDA编程模型中的Grid、Block和Thread的关系。还讨论了Tesla通用计算模型中的CTA和shared memory，以及计算调度和内存流水线的工作方式，强调了带宽在计算性能中的关键作用。
Tesla图形与计算架构：流处理器阵列（scalable streaming processor array，SPA）+存储器系统，由片上互联网络连接；
存储器系统：存储器控制器（MMC）、固定功能的光栅操作单元（raster operation processors，ROP），二级纹理缓存；
MMC：负责控制片外的DRAM显存，每个存储器可以提供64bit位宽；
ROP：对存储器内的数据进行颜色和深度操作；
SPA可以将计算得到的深度与颜色信息发送给ROP，也可以直接读写DRAM或者通过纹理缓存以制度方式访问DRAM；
SPA：若干个TPC(Thread Processing Cluster,线程处理器群)构成；
2~3个SM（Streaming Multiprocessor）组成一个TPC；
G200：10个TPC，每个TPC中有3个SM；
SM：大致相当于一个具有8路SIMD的处理器，指令宽度不是是32（即warp size）;
每个
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
2769
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
