1.Overview Command Processor(CP命令处理器)是一个可编程处理器,旨在为图形控制器设备提供一些片上智能。CP架构被视为一种特殊用途的计算引擎,针对获取和解释PROMO4(简称PM4)命令流,PM4是amdgpu的数据包格式。 CP命令处理器在一个典型的图形控制器中处理了几个任务: 作为接收器,接收来自在主机CPU上运行的视频和图形设备驱
Command Processor负责从PCI-E总线发出或者接受指令流,让GPU在驱动程序给定的时间间隔中完成恒定数据流操作,此过程需要通过Parallel DMA Engine,调用系统内存或者是本地显存的相关资源。● Graphics Engine(图形装配引擎) 之前这个模块被称为Setup Engine,是GPU负责指令分配和安装的模块,主要负责给GPU内部各大模块将要执行...
GPU执行一段被称为kernel的GPU代码. 等待GPU代码(kernel)执行完毕. 将结果数据从GPU内存复制到CPU内存. 从用户空间来看,所有这些步骤都是使用更高级别的API来控制GPU进行的。例如,著名的CUDA API为NVIDIA GPU提供了这种功能。CUDA不支持AMD GPU,因此在本文中我们使用了与CUDA非常相似但适用于AMD的HIP API。还要注意...
CPU将这些命令放入一个称为命令环的环形缓冲区中,命令环是GTT内存中分出来的一片内存,驱动程序往命令环中填充命令,填充完后通知GPU命令已经写入命令,GPU的命令处理器CP(Command Processor)。上一篇博客即是通过ring环内存的使用来说明如何在系统中分配内存以及建立映射关系的。 驱动写入的命令流由命令处理器CP进行解析,...
内部模块与Shader Engine：在RDNA架构内部，GPU的顶层模块如L2 array、Graphic Command Processor和Geometry Processor等协同工作，构筑起强大的运算能力。而Shader Engine则是架构的灵魂，由4个Shader Array组成，每个CU拥有SIMD32，总计2560 ALUs，通过双CU的设计提高了效率。CU与缓存的智能整合：为了节省面积...
近日AMD发布了Linux专用驱动AMDGPU-PRO 17.10,服务于Linux平台。这是距离上一版AMDGPU-PRO 16.60发布之后近两个月又推出的一款新驱动。...近日AMD发布了Linux专用驱动AMDGPU-PRO 17.10,服务于Linux平台。这是距离上一版AMDGPU-PRO 16.60发布之...
走进RDNA的内部世界，GPU的顶层模块如L2 array、Graphic Command Processor和Geometry Processor等模块协同工作，构筑起强大的运算能力。Shader Engine则是架构的灵魂，它由4个Shader Array组成，每个CU拥有SIMD32，总计2560 ALUs。通过双CU的设计，它们共享资源，提高了效率。CU与缓存的智能整合 为了节省面积并...
之前的RDNA GPU上,AMD为每个CU添加了L0缓存、为每个渲染引擎添加了L1私有缓存和L2共享缓存,总计4MB的L2共享缓存可以为渲染引擎和指令单元(Command Processor)提供数据传输、数据共享等功能,最末一级是4个总计256bit、14Gb/s的GDDR6显存控制器,提供了高达448GB/s的显存带宽。可以看出,RDNA的缓存体系包含了4个级别...
接着向下说,与目前的Cayman类似,Graphics Command Processor位于新架构的顶层,负责整个GPU组件单元执行任务的调遣(功能与传统架构中的GCP基本相同)。在此之下,Cayman架构的“双核心”将会被传统的“管线”(也就是CU阵列流水线)所代替,主要负责常见的几何和一些固定功能处理,比如曲面细分、几何转换以及纹理贴图等等。
本质上来说,微软转移到了DX12 - GPU的Command Processor集成了DX12的硬件原生支持。在Scorpio上任何的Draw Call只需要11条指令即可执行,更改状态时仅需9条。微软转移到DX12意义重大,对于开发者来言,CPU overhead基本减半。(也对AMD意义重大。)【Marvin马文】 亢龙有悔 11 多媒体集成了AMD最新的引擎,Xbox GameDVR...