不过它虽然能够很好地处理通用的计算任务,但是因为核心数量的限制在图形领域却远远不如图形处理单元(Graphics Processing Unit、GPU)3,复杂的图形渲染、全局光照等问题仍然需要 GPU 来解决,而大数据、机器学习和人工智能等技术的发展也推动着 GPU 的演进。
在 GPU 计算中，利用 GPU 内存的纹理缓存（Texture Cache）来存储频繁访问的图像数据或只读数据，可以显著提高数据访问效率。异步数据传输：采用异步数据传输机制，允许计算任务与数据传输操作并行进行，避免因数据传输而导致的计算单元闲置。在使用 CUDA 编程时，开发者可以通过异步内存拷贝函数（如 cudaMemcpyAsync）将数据...
异构计算主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。常见的计算单元类别包括CPU、GPU、DSP、ASIC、FPGA等。目前“CPU+GPU”以及“CPU+FPGA”都是受业界关注的异构计算平台。近日，英特尔宣布将在未来一年半内取消多款服务器GPU产品的发布计划，其中包括HPC级的Rialto Bridge GPU，以全力开发基...
在处理视频流数据的异构计算系统中,分析视频帧序列特征预测后续帧数据需求,自适应分配缓存空间、预取关键数据帧,减少 GPU 等处理器等待时间,提升视频处理流畅度与实时性,在高清视频直播处理、视频监控智能分析等场景发挥关键作用,优化用户体验与系统性能。 任务并行的动态调整机制 任务并行与流水线优化里,基于运行时系统监...
第一步是物理整合过程(Physical Integration),将CPU和GPU集成在同一块硅芯片上,并利用高带宽的内部总线通讯,集成高性能的内存控制器,借助开放的软件系统促成异构计算。X1 APU 的构架图第二步称为平台优化(Optimized Platforms),CPU和GPU之间互连接口进一步增强,并且统一进行双向电源管理,GPU也支持高级编程语言,这部分才...
1、什么是异构 随着计算向多元化发展,越来越多的场景开始引入CPU、DSP、GPU、ASIC、FPGA等多种不同计算单元来进行加速计算,由此,异构计算应运而生。异构计算的核心点在于“异构”二字,说白了就是用不同制程架构、不同指令集、不同功能的硬件组合起来解决问题,这就是异构计算。
个人介绍:腾讯TEG架构平台部平台开发中心基础研发组,组长为专家工程师Austingao,专注于为数据中心提供高效的异构加速云解决方案。目前,FPGA已在腾讯海量图片处理以及检测领域已规模上线。 接上篇:深入理解 CPU 和异构计算芯片 GPU/FPGA/ASIC (上) 3.2.1 CPU计算能力分析 ...
Falcon Shores代表了英特尔异构架构设计的延续,其最终目标是每瓦性能提高5倍,x86插槽计算密度提高5倍以及现有服务器芯片的内存容量和带宽提高5倍。英特尔的高性能计算CPU和GPU路线图与Falcon Shores汇合,表明这些芯片将在未来同时发挥这两个作用。 英特尔超级计算集团副总裁兼总经理杰夫·麦克维(Jeff McVeigh)说,延迟推出...
Falcon Shores代表了英特尔异构架构设计的延续,其最终目标是每瓦性能提高5倍,x86插槽计算密度提高5倍以及现有服务器芯片的内存容量和带宽提高5倍。英特尔的高性能计算CPU和GPU路线图与Falcon Shores汇合,表明这些芯片将在未来同时发挥这两个作用。 英特尔超级计算集团副总裁兼总经理杰夫·麦克维(Jeff McVeigh)说,延迟推出...
英特尔的 Falcon Shores XPU 专为超级计算应用而设计,其将 CPU 和 GPU 合并到一个混合匹配芯片包中。Falcon Shores 代表了英特尔异构架构设计的延续,其最终目标是每瓦性能提高 5 倍,x86 插槽计算密度提高 5 倍以及现有服务器芯片的内存容量和带宽提高 5 倍。英特尔的高性能计算 CPU 和 GPU 路线图与 Falcon Sho...