Nvidia Tesla (GPGPU)系列发展流程

最新推荐文章于 2025-07-12 01:24:38 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/xingzifei/p/4993268.html
本文详细介绍了实验室使用的NVIDIA Tesla C2075与GeForce GTX 750Ti的区别，前者专为计算任务设计，而后者则适用于家庭娱乐。通过对比分析，揭示了两者在架构、应用场景上的显著差异。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Nvidia Tesla 系列主要用于计算。它的一些产品和产品所属架构如图：

https://en.wikipedia.org/wiki/Nvidia_Tesla

 

 

我们实验室目前是 Tesla C2075，属于Fermi架构。心塞呀！！!!!!

另外一个是GeForce GTX 750 Ti， 家庭娱乐级别的！！！ 让我打游戏？？

 

 

 

 

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转载于:https://www.cnblogs.com/xingzifei/p/4993268.html

27、硬件加速领域知识挖掘：从理论到实践
y2z3a4b5c的博客
08-03 16
本文探讨了在约束满足问题（CSP）和认知领域本体（CDO）搜索中的硬件加速技术，重点分析了GPGPU和多核CPU的并行计算能力。通过将CDO转换为CSP，并采用树剪枝和并行化策略，实现了显著的加速效果。实验结果表明，使用八个GPGPU相对于单个CPU核心的加速比接近1000倍。文章还展望了未来的研究方向，包括更高效的并行化策略、混合加速方案和应用拓展。
NVIDIA GPGPU通信架构
强化学习曾小健
07-19 2996
此一部分，介绍nvlink、nccl、nvswitch、gpgpu 之间的具体联动关系。侧重于介绍通信系统本身，以及和计算的耦合性，Nvlink & nvswitch system 为 nvidia gpgpu 大规模计算和超大算力的支持可以说是十分重要的，为此有必要单列一章进行分析介绍。
GPGPU微处理器架构-C/C++开发
05-26
Nyuzi处理器Nyuzi是一种实验性GPGPU处理器硬件设计，专注于计算密集型任务。 它针对深度学习和图像处理等用例进行了优化。 该项目包括可合成的硬件Nyuzi处理器Nyuzi是一种实验性GPGPU处理器硬件设计，专注于计算密集型任务。 它针对深度学习和图像处理等用例进行了优化。 该项目包括用System Verilog编写的可综合硬件设计，指令集仿真器，基于LLVM的C / C ++编译器，软件库和测试。 它可用于试验微体系结构和指令集设计的折衷。 文档：https://github.com/jbush001/NyuziProcess
英伟达™(NVIDIA®) Tesla™介绍
cuiwei6313的博客
01-05 1047
英伟达™(NVIDIA® ) Tesla™，专为高性能而打造　　精视™(GeForce®、Quadro®以及Tesla™产品均采用英伟达™(NVIDIA® CUDA™并行计算架构。 然而精视™(GeForce®和Quadro®分...
GPU/CUDA 发展编年史：GPGPU 芯片架构和 CUDA 软件架构（中）
最新发布
烟云的计算
07-12 1330
区别于 SIMD，SIMT 的每个 SM 都有独立的 Branch（分支）能力，每个 Thread 都有自己独立的指令地址和寄存器状态，这意味着每个 Thread 会使用各自的 Data 执行指令分支，使得 Threads 的编程更加灵活。H100 相对于 A100 有了质的飞跃。Kepler 的架构设计思路是减少 SM 单元数（在这一代中叫 SMX 单元），增加每组 SM 单元中的 CUDA core 数，每个 SM 单元的 CUDA core 数由 Fermi 架构的 32 个增至 192 个。
GPGPU 架构
qq_37026934的博客
10-11 5131
GPGPU architecture
移动端GPGPU 架构
微小的鱼的博客
05-10 942
最近在面试的时候发现移动端现在是越来越热，然后就有被问到GPU的框架什么的PC端的这个可以参考这个：GPU硬件架构及其运行机制移动端的与PC端有很大的区别！比如移动端可以说没有独立的显存只有些寄存器cache 和on-chip memory！ 立即渲染模式IMR ： IMR（Immediate Mode Rendering）就如字面意思一样——提交的每个渲染要求都会立即开始，这是一种简单而又粗暴的思路，优点缺点都非常明显，如果不用为性能担忧，这种方式会很省事，但是IMR的渲染实行的是无差别对待，那些遮蔽处
nVidia GPGPU vs AMD Radeon HD Graphics执行模式对比
zenny_chen的专栏
05-08 2085
大家做高性能计算的朋友，想必对CPU的执行模式已经非常熟悉了吧。当代高级些的CPU一般采用超标量流水线，使得毗邻几条相互独立的指令能够并行执行——这称为指令集并行（ILP，Instruction-Level Parallelism）；而像x86引入的SSE（Streaming SIMD Extension）、AVX（Advanced Vector Extension），以及ARM的NEON技术都属于数据级并行（Data-Level Parallelism）。而GPGPU的执行与CPU比起来还是有不少差异的
深入了解CUDA编程：NVIDIA的GPGPU模型
5. 硬件兼容性：大多数现代的 NVIDIA GPU 都支持 CUDA，从消费级的显卡到专业级的 Tesla 和 Quadro 系列，以及数据中心级的 GPU。 6. 性能优化：CUDA 允许开发者对程序进行细粒度的控制和性能优化，开发者可以通过...
NVIDIA Tesla/Quadro和GeForce GPU的比较
weixin_34191845的博客
03-24 3622
该资源由Microway根据NVIDIA和可信媒体来源提供的数据编写。 所有NVIDIA GPU都支持通用计算（GPGPU），但并非所有GPU都提供相同的性能或支持相同的功能。GeForce GPU的消费者产品线（特别是GTX Titan）可能对那些运行GPU加速应用程序的人很有吸引力。但是，记住产品之间的差异是明智的。专业的Tesla和Quadro GPU有许多功能。 FP64 64位（双精度）...
海光DCU_GPGPU编程高级篇：硬件加速特性优化的专家建议
[海光DCU_GPGPU编程高级篇：硬件加速特性优化的专家建议](https://www.servethehome.com/wp-content/uploads/2017/08/NVIDIA-Tesla-V100-Overview.jpg) # 1. 海光DCU_GPGPU概述 海光DCU_GPGPU技术的出现，是为了...
[自动驾驶 SoC]-1 AI芯片介绍
wendywm0496的博客
05-20 1481
AI芯片是专门设计用于加速人工智能（AI）计算任务的处理器，通常具有优化的硬件架构和指令集，能够高效地执行深度学习推理和训练等任务。
NyuziProcessor, GPGPU微处理器体系结构.zip
10-10
NyuziProcessor, GPGPU微处理器体系结构 Nyuzi处理器 Nyuzi是一个实验的GPGPU处理器硬件设计，专注于计算密集型任务。 它针对区块挖掘。深度学习和自主驱动等用例进行优化。这个项目包括一个可以合成的硬件设计，使用，一个指令集 模拟器，一个基于 C/C++
GPU/GPGPU架构(三十二)
Android系统攻城狮
04-14 1643
概念 GPU(Graphics Processing Unit)，也即显卡，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上作图像运算工作的微处理器。它已经是个人PC和移动设备上不可或缺的芯片，有界面有显示的地方，一般就离不开它。高清电视、智能手机、个人电脑。 GPU的产生是为了解决图形渲染效率的问题，但随着技术进步，GPU越来越强大，尤其是shader出现之后（这个允许我们在GPU上编程），GPU能做的事越来越多，不再局限于图形领域，也就有人动手将其能力扩展到其他计算密集的
通用图形处理器设计GPGPU基础与架构（三）
qq_57502075的博客
07-15 2401
本文介绍了 GPGPU 的经典架构和指令流水线，下一篇将针对影响 GPGPU 性能最大的分支情况介绍解决方案。
通用图形处理器设计GPGPU基础与架构（五）
qq_57502075的博客
07-28 1860
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qq_43425767的博客
05-06 1499
两次线程同步__synthreads()，第一次是为了等待线程块内线程完成读取并缓存在shared memory再进行计算（防止读后写，而本应该读取新值），第二次是为了等待所有线程计算完部分和之后再对shared memory做下一轮读取（防止写后读，而本应该读取旧值）主机端启动kernel时利用>向GPGPU传了两个参数，分别为gridDim、blockDim，均为三维参数（x,y,z），上图中gridDim=（3，2，1）、blockDim=（4，3，1）（
NVIDIA TESLA V100 GPU架构解析：Volta时代的计算巨兽
"Volta-Architecture-Whitepaper：NVIDIA TESLA V100 GPU ARCHITECTURE，这是...NVIDIA TESLA V100 GPU通过其创新的Volta架构和一系列优化特性，实现了对深度学习和高性能计算的卓越支持，成为数据中心的首选解决方案。
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