异构计算从构成方式上分为芯片级(SoC)异构计算和板级集成异构计算。 二者顾名思义,芯片级(SoC)异构计算就是将不同制程、不同架构的芯片进行异构来解决计算问题。比如去年英特尔在冥王峡谷上推出的KabyLake-G平台,就是将英特尔处理器与AMD Radeon RX Vega M GPU进行异构,来解决运算和图形计算问题。 板级异构计算同...
“天河一号”耗资6亿元,连接了上万个美国英特尔和Nvidia公司制造的CPU和GPU,属异构混合架构。在过去一年里,天河一号进行了大升级,目前的配置是14336颗英特尔六核至强X5670 2.93GHz CPU和7168颗NvidiaTeslaM2050 GPU和2048颗自主研发的八核飞腾FT-1000 CPU。处理内核数突破20万颗,是去年24576颗的8.25倍。 排名第三...
从此之后,GPU通用计算,也就是GPU就成了学界和工业界都频繁使用的技术,在深度学习爆发的年代里,GPU成了推动这股浪潮非常重要的力量。 3.GPU架构简介 GPU,图形显示芯片作为不同于CPU的设计逻辑和应用场景,有着非常不同的架构,本部分将简单介绍GPU究竟是如何架构,其中的计算核心有哪些特性。 3.1 如何通俗理解GPU的架...
“天河一号”耗资6亿元,连接了上万个美国英特尔和Nvidia公司制造的CPU和GPU,属异构混合架构。在过去一年里,天河一号进行了大升级,目前的配置是14336颗英特尔六核至强X5670 2.93GHz CPU和7168颗Nvidia Tesla M2050 GPU和2048颗自主研发的八核飞腾FT-1000 CPU。处理内核数突破20万颗,是去年24576颗的8.25倍。 排名第...
CPU和GPU是异构计算中最常见和最重要的两种处理器,它们分别代表了通用计算和专用计算的两个极端。CPU是中央处理器,它具有较高的时钟频率,较强的控制能力和较好的灵活性,适合执行复杂的串行任务;GPU是图形处理器,它具有较多的并行核心,较高的浮点运算能力和较大的内存带宽,适合执行简单的并行任务。
近年来,随着 AI 应用的快速发展,引发一场算力革命,异构计算也站在风口浪尖。 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 …
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 ...
随着图形学和游戏等领域对图形处理能力的需求增加,GPU开始出现并发展。GPU最初是作为CPU的协处理器,专门负责图形渲染任务,而CPU则负责其他逻辑任务。这种模式被称为异构加速,它可以有效地分配不同类型的任务给不同类型的处理器,提高系统性能。 在21世纪初,随着GPU架构的改进和编程模型的创新,GPU开始从图形渲染扩展到...
深入理解 CPU 和异构计算芯片 GPU/F10PGA/ASIC 王玉伟,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。 随着互联网用户的快速增长,数据体量的急剧膨胀,数据中心对计算的需求也在迅猛上涨。诸如...
如下图所示:顶点数据先是经过顶点处理器,变成一定的数据结构,然后经过图元装配、裁剪、投影、消隐、光栅化系列架构化,加载到片元处理器上,然后添加纹理内存上的像素数据,再经过片元操作,导入到帧缓存中,最终通过显示器一帧帧显示。 如果从GPU硬件视角去看渲染管线,有助于理解CPU与GPU异构计算原理。