《GPU体系结构》课件

体系结构GPUGPU的体系结构是图形处理器的基础，它定义了GPU的功能和性能从GPU的内部工作机制到其与CPU的交互方式，这些知识对理解GPU的能力至关重要RM byRoy Miller历史沿革GPU早期图形加速器20世纪70年代，图形加速器出现，专门用于加速图形处理这些早期设备性能有限，主要用于简单的二维图形加速专用图形处理单元20世纪90年代，专门为三维图形加速设计的GPU开始出现，这些GPU拥有更强大的性能和专门的图形处理功能，如纹理映射和光照计算现代通用GPU21世纪初，GPU逐渐发展为通用计算平台，能够执行除了图形渲染之外的各种计算任务，例如科学计算和深度学习高性能GPU近年来，GPU的性能不断提升，并广泛应用于高性能计算领域，例如大型科学模拟和数据分析与的区别GPU CPU设计目的架构GPU专门针对并行计算和图形处GPU拥有大量核心，每个核心性理优化，CPU则更适合通用计算能较弱，而CPU核心数量较少，任务但每个核心性能更强应用场景GPU常用于图形渲染、机器学习、科学计算，而CPU主要用于操作系统、应用程序等的基本架构GPUGPU的基本架构包括多个核心组件，例如流处理器、纹理单元、光栅化单元等这些组件相互协作，执行各种图形处理任务，例如三角形渲染、纹理映射、光照计算等此外，GPU还包含高速缓存、内存控制器和接口等，用于存储和访问数据处理流水线GPUGPU处理流水线将图形渲染过程分解为一系列连续的步骤，每个步骤由专门的硬件模块执行，例如顶点着色器、几何着色器、光栅化、像素着色器等等顶点着色1将顶点坐标转换为屏幕坐标几何着色2创建新的几何图形光栅化3将几何图形转换为像素片段着色4计算每个像素的颜色每个步骤负责特定的任务，并依赖于前一个步骤的结果，最终产生最终的图像内存系统GPU内存GPUGPU内存是专门为GPU设计的，用于存储图形数据和程序代码高带宽GPU内存通常具有非常高的带宽，以满足GPU的高速数据吞吐需求缓存GPU内存通常包含多个级别的缓存，用于加速数据访问指令集架构GPU指令集功能12GPU指令集是一组用于控制这些指令专门用于并行处理，GPU执行操作的特殊指令可以有效地执行图形渲染、科学计算和其他计算密集型任务架构类型34GPU指令集架构通常针对特定常见的GPU指令集架构包括的GPU硬件设计，并优化了其CUDA、OpenCL和DirectX执行效率图形渲染流水线顶点着色器1接收顶点数据，进行变换、光照等处理，生成新的顶点数据几何着色器2根据顶点数据生成新的几何图元，如三角形、线条等片段着色器3为每个像素计算颜色值，决定最终渲染结果光栅化4将几何图元转换为像素，为每个像素生成一个片段深度测试5判断每个像素是否可见，确保画面深度信息正确混合6将多个像素的颜色进行融合，最终生成最终的画面资源分配机制GPU资源分配算法资源管理工具异构计算场景GPU资源分配算法根据任务需求，将GPU GPU资源管理工具可以帮助用户监控和管理在异构计算场景中，GPU资源分配机制尤资源分配给不同应用程序或线程，并根据运GPU资源的使用情况，并提供一些优化和为重要，需要考虑CPU和GPU之间的资源行时状态进行调整常见的算法包括先到调整功能，例如设置资源分配策略、限制资协同，以及不同类型计算任务的资源分配策先得、优先级调度、动态分配等源使用等略任务调度策略GPU先入先出优先级调度时间片轮询动态负载均衡FIFO最简单的一种调度策略，按任根据任务的优先级进行调度，将时间划分成多个时间片，每根据GPU负载情况动态分配任务到达顺序执行，无法根据任高优先级任务优先执行个任务轮流执行一个时间片务，将任务分配给负载较低的务优先级进行优化GPU适用于简单场景，例如，处理可根据任务重要性进行优先级可用于保证不同任务都获得一适用于多GPU系统，可有效利大量相同类型的小任务划分，例如，实时渲染任务比定时间片，防止单一任务占用用GPU资源，提升性能非实时任务优先级高过长时间异构计算能力GPU加速通用计算提高计算效率扩展计算范围GPU能够加速各种计算任务，例如科学模拟GPU的并行计算能力大幅提升了计算速度，GPU的异构计算能力扩展了计算范围，使其、机器学习、图像处理等为数据密集型应用提供了强大的支持能够处理传统的CPU难以胜任的任务编程模型CUDA线程层次结构1线程块，线程组，线程内存模型2全局内存，共享内存，寄存器内核函数3并行计算核心，在GPU上执行数据并行4利用多个线程执行相同代码CUDA提供了一种高层次的抽象，允许程序员将计算任务分解成多个线程，并在GPU上并行执行CUDA线程层次结构组织线程块、线程组和线程，以实现数据并行内存管理CUDA全局内存共享内存寄存器纹理内存GPU设备上最大的内存空间，每个线程块独享的小型高速缓每个线程独享的极小内存空间用于存储图像或其他纹理数据可供所有线程访问存，速度快，速度最快，可通过纹理采样访问•速度较慢•容量有限•数量有限•支持硬件加速的采样•存储数据持久•用于频繁访问的数据•用于局部变量•适合图像处理和图形渲染并行计算CUDA线程块1每个线程块包含多个线程，在GPU上执行时作为一个整体被调度和执行线程块内的线程可以相互通信和同步，协同完成任务线程组2线程块中的线程被分组为线程组，线程组内的线程可以进行更紧密的协作，例如共享内存访问和同步操作线程3CUDA中的线程是并行执行的最小单位，每个线程都具有独立的执行环境和数据空间，并行地执行相同的指令集核函数设计CUDA核函数定义参数传递

1.

2.12CUDA核函数使用__global__CUDA核函数可以接收来自主关键字进行修饰，用于标识可机内存的数据，例如数组、结由GPU执行的函数构体等线程调度内存管理

3.

4.34CUDA核函数可以通过CUDA核函数可以使用共享内threadIdx、blockIdx和存和全局内存来存储数据，根blockDim等变量访问线程ID据数据访问模式选择合适的内和块大小信息存类型编程模型OpenCL内核函数1运行在GPU上的函数工作组2并行执行的内核函数集合全局内存3可被所有工作组访问的内存空间局部内存4每个工作组独享的内存空间OpenCL是一种跨平台的并行编程框架，提供了一种通用的方式来利用GPU和其他加速器，例如FPGA或DSPOpenCL通过定义内核函数、工作组和内存管理模型来实现并行计算，允许开发者在不同的硬件平台上编写和运行代码内存管理OpenCL主机内存设备内存内存传输内存管理策略用于存储OpenCL应用程序中在OpenCL设备上分配的内存在主机内存和设备内存之间传使用OpenCL提供的内存管理的数据，包括主机代码和内核，包括全局内存、局部内存、输数据，使用OpenCL提供的函数和技巧，优化内存分配、代码主机内存由CPU访问和常量内存和私有内存GPU内API函数，例如传输和访问，提高性能和效率管理，但OpenCL可以通过内核可以访问和修改设备内存clEnqueueReadBuffer和核函数访问clEnqueueWriteBuffer并行计算OpenCL任务并行1将一个大型计算任务分解成多个子任务，并分配给多个计算单元同时执行数据并行2对大量相同的数据进行相同的操作，并由多个计算单元同时处理线程模型3OpenCL使用线程模型，将计算任务划分为多个线程工作组4线程被组织成工作组，工作组之间可以互相通信和同步内核函数5定义线程执行的计算逻辑OpenCL通过并行计算，提高了应用程序的执行效率，尤其适合处理高并行性问题内核函数OpenCL内核函数概述内核函数参数内核函数是OpenCL中的核心概念，它定义了在GPU上执行内核函数可以接收多个参数，包括全局内存、局部内存、常量的并行计算任务内核函数使用C语言编写，并被编译成GPU内存和私有内存这些参数用于传递数据和控制内核函数的执可执行的代码每个内核函数都包含一个工作项，它代表了要行流程执行的计算任务内核函数调用内核函数返回值内核函数由主机程序调用，并通过内核函数的名称和参数来指内核函数可以返回一个值，用于指示计算任务的执行结果返定执行的计算任务OpenCL运行时会根据内核函数的定义和回值可以通过主机程序访问，以便进一步处理计算结果参数，将工作项分配给GPU上的计算单元电源管理策略GPU动态电压和频率缩放电源状态管理DVFS根据GPU负载动态调整电压和频率，降低功耗提供多个电源状态，例如低功耗、性能模式，以适应不同需求电源门控技术热量管理策略在空闲时关闭不必要的电源模块，减少功耗通过温度传感器监控GPU温度，并采取措施控制功耗热量管理方案GPU散热风扇散热器导热材料热设计功耗散热风扇是GPU散热中应用最散热器通过更大的表面积，增导热材料用于将GPU芯片产生热设计功耗是指GPU在最大负广泛的技术通过风扇的旋转大热量散发的面积常见的散的热量传导到散热器，常见的载情况下产生的热量，反映了将热量带走，降低GPU核心温热器包括鳍片式散热器、热管导热材料包括硅脂、导热垫等GPU的散热需求度式散热器了解GPU的热设计功耗，可以风扇类型多样，包括轴流风扇一些高端GPU还采用水冷散热选择高导热性能的材料，确保帮助选择合适的散热方案，确、离心风扇等，针对不同需求器，通过水循环带走热量，进热量传递效率，提高散热效果保GPU能够正常工作选择合适的风扇类型，确保散一步降低核心温度热效率虚拟化技术GPU资源共享隔离安全灵活调度将GPU资源分配给多个虚拟机，提高资源利虚拟化技术为每个虚拟机提供独立的GPU资动态分配GPU资源，根据不同应用程序的需用率源，确保安全性和隔离性要进行资源调整多任务调度GPU时间片轮询任务优先级

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22.GPU会分配给每个任务一段固定的时间片，然后在任务之间轮流GPU会根据任务的优先级进行调度，优先级高的任务会获得更多执行这种方式简单易实现，但效率较低的资源和执行时间动态调度混合调度

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44.GPU会根据实时情况动态调整任务的调度策略，例如，当某些任GPU会将多种调度策略混合使用，以达到最佳的调度效果务需要更多资源时，GPU会动态调整调度策略以满足需求性能分析工具GPU英伟达显卡控制面板NVIDIA NsightAMD RadeonGPU GPU-ZSystems ProfilerGPU-Z是一款免费的工具，提供英伟达显卡控制面板提供了NVIDIA NsightSystems是AMD RadeonGPU Profiler是GPU硬件信息、性能指标，以GPU性能监控，并可调整GPU设NVIDIA提供的强大的GPU性能AMD提供的GPU性能分析工具及一些性能测试功能置，以提高性能或节约能耗分析工具，可用于分析GPU应，可用于分析和优化AMD GPU用程序的性能瓶颈应用程序的性能程序优化技巧GPU代码优化算法优化优化代码结构，减少分支跳转使用并行化策略，例如线程块、选择合适的算法，例如并行排序算法、并行矩阵运算算法等线程组等使用数据结构优化算法，例如使用树状数组、线段树等优化内存访问模式，减少内存冲突使用共享内存和纹理内存，提高内存访问效率应用案例分享GPUGPU在现代科技领域发挥着至关重要的作用，并应用于各个方面，例如游戏，科学计算和机器学习等领域例如，在游戏领域，GPU负责渲染逼真的图形效果，为玩家带来沉浸式的游戏体验此外，GPU在科学计算和机器学习领域也得到广泛应用，加速复杂的计算任务，例如药物研发和人工智能模型训练等未来发展趋势GPU加速虚拟现实云计算高性能计算AIGPU将继续在人工智能领域发GPU将为VR/AR提供强大的图GPU将与云计算技术深度融合GPU将在科学研究、金融分析挥重要作用，支持机器学习模形处理能力，创造更逼真、更，为用户提供按需访问高性能、工程设计等领域发挥关键作型训练和推理，推动AI发展沉浸式的体验计算资源，满足云游戏等新兴用，提供更高效的计算能力应用需求课程总结与展望总结知识体系

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2.12本课程全面系统地介绍了GPU体系结构和编程模型涵盖了GPU硬件架构、图形渲染流水线、CUDA和OpenCL等方面未来趋势进一步学习

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4.34GPU技术将继续发展，应用于更多领域，例如人工智能、深鼓励大家深入研究相关领域，例如并行计算、高性能计算等度学习等问答互动欢迎大家积极提问，与老师和同学进行互动交流，探讨GPU相关技术知识我们将根据您的问题进行解答，并分享相关经验和案例通过问答互动，您可以加深对GPU体系结构的理解，并激发新的思考和研究方向。