《GPU體系結(jié)構(gòu)》課件

GPU體系結(jié)構(gòu)GPU的體系結(jié)構(gòu)是圖形處理器的基礎(chǔ)，它定義了GPU的功能和性能。從GPU的內(nèi)部工作機制到其與CPU的交互方式，這些知識對理解GPU的能力至關(guān)重要。RMbyRoyMillerGPU歷史沿革早期圖形加速器20世紀(jì)70年代，圖形加速器出現(xiàn)，專門用于加速圖形處理。這些早期設(shè)備性能有限，主要用于簡單的二維圖形加速。專用圖形處理單元20世紀(jì)90年代，專門為三維圖形加速設(shè)計的GPU開始出現(xiàn)，這些GPU擁有更強大的性能和專門的圖形處理功能，如紋理映射和光照計算?，F(xiàn)代通用GPU21世紀(jì)初，GPU逐漸發(fā)展為通用計算平臺，能夠執(zhí)行除了圖形渲染之外的各種計算任務(wù)，例如科學(xué)計算和深度學(xué)習(xí)。高性能GPU近年來，GPU的性能不斷提升，并廣泛應(yīng)用于高性能計算領(lǐng)域，例如大型科學(xué)模擬和數(shù)據(jù)分析。GPU與CPU的區(qū)別設(shè)計目的GPU專門針對并行計算和圖形處理優(yōu)化，CPU則更適合通用計算任務(wù)。架構(gòu)GPU擁有大量核心，每個核心性能較弱，而CPU核心數(shù)量較少，但每個核心性能更強。應(yīng)用場景GPU常用于圖形渲染、機器學(xué)習(xí)、科學(xué)計算，而CPU主要用于操作系統(tǒng)、應(yīng)用程序等。GPU的基本架構(gòu)GPU的基本架構(gòu)包括多個核心組件，例如流處理器、紋理單元、光柵化單元等。這些組件相互協(xié)作，執(zhí)行各種圖形處理任務(wù)，例如三角形渲染、紋理映射、光照計算等。此外，GPU還包含高速緩存、內(nèi)存控制器和接口等，用于存儲和訪問數(shù)據(jù)。GPU處理流水線GPU處理流水線將圖形渲染過程分解為一系列連續(xù)的步驟，每個步驟由專門的硬件模塊執(zhí)行，例如頂點著色器、幾何著色器、光柵化、像素著色器等等。1頂點著色將頂點坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為屏幕坐標(biāo)2幾何著色創(chuàng)建新的幾何圖形3光柵化將幾何圖形轉(zhuǎn)換為像素4片段著色計算每個像素的顏色每個步驟負責(zé)特定的任務(wù)，并依賴于前一個步驟的結(jié)果，最終產(chǎn)生最終的圖像。GPU內(nèi)存系統(tǒng)GPU內(nèi)存GPU內(nèi)存是專門為GPU設(shè)計的，用于存儲圖形數(shù)據(jù)和程序代碼。高帶寬GPU內(nèi)存通常具有非常高的帶寬，以滿足GPU的高速數(shù)據(jù)吞吐需求。緩存GPU內(nèi)存通常包含多個級別的緩存，用于加速數(shù)據(jù)訪問。GPU指令集架構(gòu)1指令集GPU指令集是一組用于控制GPU執(zhí)行操作的特殊指令。2功能這些指令專門用于并行處理，可以有效地執(zhí)行圖形渲染、科學(xué)計算和其他計算密集型任務(wù)。3架構(gòu)GPU指令集架構(gòu)通常針對特定的GPU硬件設(shè)計，并優(yōu)化了其執(zhí)行效率。4類型常見的GPU指令集架構(gòu)包括CUDA、OpenCL和DirectX。圖形渲染流水線1頂點著色器接收頂點數(shù)據(jù)，進行變換、光照等處理，生成新的頂點數(shù)據(jù)。2幾何著色器根據(jù)頂點數(shù)據(jù)生成新的幾何圖元，如三角形、線條等。3片段著色器為每個像素計算顏色值，決定最終渲染結(jié)果。4光柵化將幾何圖元轉(zhuǎn)換為像素，為每個像素生成一個片段。5深度測試判斷每個像素是否可見，確保畫面深度信息正確。6混合將多個像素的顏色進行融合，最終生成最終的畫面。GPU資源分配機制資源分配算法GPU資源分配算法根據(jù)任務(wù)需求，將GPU資源分配給不同應(yīng)用程序或線程，并根據(jù)運行時狀態(tài)進行調(diào)整。常見的算法包括：先到先得、優(yōu)先級調(diào)度、動態(tài)分配等。資源管理工具GPU資源管理工具可以幫助用戶監(jiān)控和管理GPU資源的使用情況，并提供一些優(yōu)化和調(diào)整功能，例如設(shè)置資源分配策略、限制資源使用等。異構(gòu)計算場景在異構(gòu)計算場景中，GPU資源分配機制尤為重要，需要考慮CPU和GPU之間的資源協(xié)同，以及不同類型計算任務(wù)的資源分配策略。GPU任務(wù)調(diào)度策略先入先出(FIFO)最簡單的一種調(diào)度策略，按任務(wù)到達順序執(zhí)行，無法根據(jù)任務(wù)優(yōu)先級進行優(yōu)化。適用于簡單場景，例如，處理大量相同類型的小任務(wù)。優(yōu)先級調(diào)度根據(jù)任務(wù)的優(yōu)先級進行調(diào)度，高優(yōu)先級任務(wù)優(yōu)先執(zhí)行?？筛鶕?jù)任務(wù)重要性進行優(yōu)先級劃分，例如，實時渲染任務(wù)比非實時任務(wù)優(yōu)先級高。時間片輪詢將時間劃分成多個時間片，每個任務(wù)輪流執(zhí)行一個時間片。可用于保證不同任務(wù)都獲得一定時間片，防止單一任務(wù)占用過長時間。動態(tài)負載均衡根據(jù)GPU負載情況動態(tài)分配任務(wù)，將任務(wù)分配給負載較低的GPU。適用于多GPU系統(tǒng)，可有效利用GPU資源，提升性能。GPU異構(gòu)計算能力加速通用計算GPU能夠加速各種計算任務(wù)，例如科學(xué)模擬、機器學(xué)習(xí)、圖像處理等。提高計算效率GPU的并行計算能力大幅提升了計算速度，為數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用提供了強大的支持。擴展計算范圍GPU的異構(gòu)計算能力擴展了計算范圍，使其能夠處理傳統(tǒng)的CPU難以勝任的任務(wù)。CUDA編程模型1線程層次結(jié)構(gòu)線程塊，線程組，線程2內(nèi)存模型全局內(nèi)存，共享內(nèi)存，寄存器3內(nèi)核函數(shù)并行計算核心，在GPU上執(zhí)行4數(shù)據(jù)并行利用多個線程執(zhí)行相同代碼CUDA提供了一種高層次的抽象，允許程序員將計算任務(wù)分解成多個線程，并在GPU上并行執(zhí)行。CUDA線程層次結(jié)構(gòu)組織線程塊、線程組和線程，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)并行。CUDA內(nèi)存管理全局內(nèi)存GPU設(shè)備上最大的內(nèi)存空間，可供所有線程訪問。速度較慢存儲數(shù)據(jù)持久共享內(nèi)存每個線程塊獨享的小型高速緩存，速度快。容量有限用于頻繁訪問的數(shù)據(jù)寄存器每個線程獨享的極小內(nèi)存空間，速度最快。數(shù)量有限用于局部變量紋理內(nèi)存用于存儲圖像或其他紋理數(shù)據(jù)，可通過紋理采樣訪問。支持硬件加速的采樣適合圖像處理和圖形渲染CUDA并行計算1線程塊每個線程塊包含多個線程，在GPU上執(zhí)行時作為一個整體被調(diào)度和執(zhí)行。線程塊內(nèi)的線程可以相互通信和同步，協(xié)同完成任務(wù)。2線程組線程塊中的線程被分組為線程組，線程組內(nèi)的線程可以進行更緊密的協(xié)作，例如共享內(nèi)存訪問和同步操作。3線程CUDA中的線程是并行執(zhí)行的最小單位，每個線程都具有獨立的執(zhí)行環(huán)境和數(shù)據(jù)空間，并行地執(zhí)行相同的指令集。CUDA核函數(shù)設(shè)計11.核函數(shù)定義CUDA核函數(shù)使用__global__關(guān)鍵字進行修飾，用于標(biāo)識可由GPU執(zhí)行的函數(shù)。22.參數(shù)傳遞CUDA核函數(shù)可以接收來自主機內(nèi)存的數(shù)據(jù)，例如數(shù)組、結(jié)構(gòu)體等。33.線程調(diào)度CUDA核函數(shù)可以通過threadIdx、blockIdx和blockDim等變量訪問線程ID和塊大小信息。44.內(nèi)存管理CUDA核函數(shù)可以使用共享內(nèi)存和全局內(nèi)存來存儲數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)訪問模式選擇合適的內(nèi)存類型。OpenCL編程模型1內(nèi)核函數(shù)運行在GPU上的函數(shù)。2工作組并行執(zhí)行的內(nèi)核函數(shù)集合。3全局內(nèi)存可被所有工作組訪問的內(nèi)存空間。4局部內(nèi)存每個工作組獨享的內(nèi)存空間。OpenCL是一種跨平臺的并行編程框架，提供了一種通用的方式來利用GPU和其他加速器，例如FPGA或DSP。OpenCL通過定義內(nèi)核函數(shù)、工作組和內(nèi)存管理模型來實現(xiàn)并行計算，允許開發(fā)者在不同的硬件平臺上編寫和運行代碼。OpenCL內(nèi)存管理主機內(nèi)存用于存儲OpenCL應(yīng)用程序中的數(shù)據(jù)，包括主機代碼和內(nèi)核代碼。主機內(nèi)存由CPU訪問和管理，但OpenCL可以通過內(nèi)核函數(shù)訪問。設(shè)備內(nèi)存在OpenCL設(shè)備上分配的內(nèi)存，包括全局內(nèi)存、局部內(nèi)存、常量內(nèi)存和私有內(nèi)存。GPU內(nèi)核可以訪問和修改設(shè)備內(nèi)存。內(nèi)存?zhèn)鬏斣谥鳈C內(nèi)存和設(shè)備內(nèi)存之間傳輸數(shù)據(jù)，使用OpenCL提供的API函數(shù)，例如clEnqueueReadBuffer和clEnqueueWriteBuffer。內(nèi)存管理策略使用OpenCL提供的內(nèi)存管理函數(shù)和技巧，優(yōu)化內(nèi)存分配、傳輸和訪問，提高性能和效率。OpenCL并行計算1任務(wù)并行將一個大型計算任務(wù)分解成多個子任務(wù)，并分配給多個計算單元同時執(zhí)行。2數(shù)據(jù)并行對大量相同的數(shù)據(jù)進行相同的操作，并由多個計算單元同時處理。3線程模型OpenCL使用線程模型，將計算任務(wù)劃分為多個線程。4工作組線程被組織成工作組，工作組之間可以互相通信和同步。5內(nèi)核函數(shù)定義線程執(zhí)行的計算邏輯。OpenCL通過并行計算，提高了應(yīng)用程序的執(zhí)行效率，尤其適合處理高并行性問題。OpenCL內(nèi)核函數(shù)內(nèi)核函數(shù)概述內(nèi)核函數(shù)是OpenCL中的核心概念，它定義了在GPU上執(zhí)行的并行計算任務(wù)。內(nèi)核函數(shù)使用C語言編寫，并被編譯成GPU可執(zhí)行的代碼。每個內(nèi)核函數(shù)都包含一個工作項，它代表了要執(zhí)行的計算任務(wù)。內(nèi)核函數(shù)參數(shù)內(nèi)核函數(shù)可以接收多個參數(shù)，包括全局內(nèi)存、局部內(nèi)存、常量內(nèi)存和私有內(nèi)存。這些參數(shù)用于傳遞數(shù)據(jù)和控制內(nèi)核函數(shù)的執(zhí)行流程。內(nèi)核函數(shù)調(diào)用內(nèi)核函數(shù)由主機程序調(diào)用，并通過內(nèi)核函數(shù)的名稱和參數(shù)來指定執(zhí)行的計算任務(wù)。OpenCL運行時會根據(jù)內(nèi)核函數(shù)的定義和參數(shù)，將工作項分配給GPU上的計算單元。內(nèi)核函數(shù)返回值內(nèi)核函數(shù)可以返回一個值，用于指示計算任務(wù)的執(zhí)行結(jié)果。返回值可以通過主機程序訪問，以便進一步處理計算結(jié)果。GPU電源管理策略動態(tài)電壓和頻率縮放(DVFS)根據(jù)GPU負載動態(tài)調(diào)整電壓和頻率，降低功耗。電源狀態(tài)管理提供多個電源狀態(tài)，例如低功耗、性能模式，以適應(yīng)不同需求。電源門控技術(shù)在空閑時關(guān)閉不必要的電源模塊，減少功耗。熱量管理策略通過溫度傳感器監(jiān)控GPU溫度，并采取措施控制功耗。GPU熱量管理方案散熱風(fēng)扇散熱風(fēng)扇是GPU散熱中應(yīng)用最廣泛的技術(shù)。通過風(fēng)扇的旋轉(zhuǎn)將熱量帶走，降低GPU核心溫度。風(fēng)扇類型多樣，包括軸流風(fēng)扇、離心風(fēng)扇等，針對不同需求選擇合適的風(fēng)扇類型，確保散熱效率。散熱器散熱器通過更大的表面積，增大熱量散發(fā)的面積。常見的散熱器包括鰭片式散熱器、熱管式散熱器。一些高端GPU還采用水冷散熱器，通過水循環(huán)帶走熱量，進一步降低核心溫度。導(dǎo)熱材料導(dǎo)熱材料用于將GPU芯片產(chǎn)生的熱量傳導(dǎo)到散熱器，常見的導(dǎo)熱材料包括硅脂、導(dǎo)熱墊等。選擇高導(dǎo)熱性能的材料，確保熱量傳遞效率，提高散熱效果。熱設(shè)計功耗熱設(shè)計功耗是指GPU在最大負載情況下產(chǎn)生的熱量，反映了GPU的散熱需求。了解GPU的熱設(shè)計功耗，可以幫助選擇合適的散熱方案，確保GPU能夠正常工作。GPU虛擬化技術(shù)資源共享將GPU資源分配給多個虛擬機，提高資源利用率。隔離安全虛擬化技術(shù)為每個虛擬機提供獨立的GPU資源，確保安全性和隔離性。靈活調(diào)度動態(tài)分配GPU資源，根據(jù)不同應(yīng)用程序的需要進行資源調(diào)整。GPU多任務(wù)調(diào)度11.時間片輪詢GPU會分配給每個任務(wù)一段固定的時間片，然后在任務(wù)之間輪流執(zhí)行。這種方式簡單易實現(xiàn)，但效率較低。22.任務(wù)優(yōu)先級GPU會根據(jù)任務(wù)的優(yōu)先級進行調(diào)度，優(yōu)先級高的任務(wù)會獲得更多的資源和執(zhí)行時間。33.動態(tài)調(diào)度GPU會根據(jù)實時情況動態(tài)調(diào)整任務(wù)的調(diào)度策略，例如，當(dāng)某些任務(wù)需要更多資源時，GPU會動態(tài)調(diào)整調(diào)度策略以滿足需求。44.混合調(diào)度GPU會將多種調(diào)度策略混合使用，以達到最佳的調(diào)度效果。GPU性能分析工具NVIDIANsightSystemsNVIDIANsightSystems是NVIDIA提供的強大的GPU性能分析工具，可用于分析GPU應(yīng)用程序的性能瓶頸。AMDRadeonGPUProfilerAMDRadeonGPUProfiler是AMD提供的GPU性能分析工具，可用于分析和優(yōu)化AMDGPU應(yīng)用程序的性能。GPU-ZGPU-Z是一款免費的工具，提供GPU硬件信息、性能指標(biāo)，以及一些性能測試功能。英偉達顯卡控制面板英偉達顯卡控制面板提供了GPU性能監(jiān)控，并可調(diào)整GPU設(shè)置，以提高性能或節(jié)約能耗。GPU程序優(yōu)化技巧代碼優(yōu)化優(yōu)化代碼結(jié)構(gòu)，減少分支跳轉(zhuǎn)。使用并行化策略，例如線程塊、線程組等。優(yōu)化內(nèi)存訪問模式，減少內(nèi)存沖突。使用共享內(nèi)存和紋理內(nèi)存，提高內(nèi)存訪問效率。算法優(yōu)化選擇合適的算法，例如并行排序算法、并行矩陣運算算法等。使用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化算法，例如使用樹狀數(shù)組、線段樹等。GPU應(yīng)用案例分享GPU在現(xiàn)代科技領(lǐng)域發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，并應(yīng)用于各個方面，例如游戲，科學(xué)計算和機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。例如，在游戲領(lǐng)域，GPU負責(zé)渲染逼真的圖形效果，為玩家?guī)沓两降挠螒蝮w驗。此外，GPU在科學(xué)計算和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域也得到廣泛應(yīng)用，加速復(fù)雜的計算任務(wù)，例如藥物研發(fā)和人工智能模型訓(xùn)練等。GPU未來發(fā)展趨勢AI加速GPU將繼續(xù)在人工智能領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，支持機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和推理，推動AI發(fā)展。虛擬現(xiàn)實GPU將為VR/AR提供強大的圖形處理能力，創(chuàng)造更逼真、更沉浸式的體驗。云計算GPU將與云計算技術(shù)深度融合，為用戶提供按需訪問高性能計算資源，滿足云游戲等新興應(yīng)用需求。高性能計算GPU將在科學(xué)研究、金融分析、工程設(shè)計等領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用，提供更