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...
下图所示为两种常见的 CPU-GPU 异构架构。左图是分离式的结构,CPU 和 GPU 拥有各自的存储系统,两者通过 PCI-e 总线进行连接。这种结构的缺点在于 PCI-e 相对于两者具有低带宽和高延迟,数据的传输成了其中的性能瓶颈。目前使用非常广泛,如PC、智能手机等。右图是耦合式的结构,CPU 和 GPU 共享内存和缓存。AMD ...
在现代的异构计算系统中,GPU 是以 PCIe 卡的形式作为 CPU 的辅助计算设备。根据 CPU 和 GPU 是否共享了内存,可分为两种类型的 CPU-GPU 异构计算架构: 分离式架构:CPU 和 GPU 拥有各自独立的缓存和内存,两者之间通过 PCIe 总线通信。目前主要做计算机、智能手机中使用。 耦合式架构:CPU 和 GPU ...
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 Shores汇合,表明这些芯片将在未来...
异构计算就是使用结合了两个或者多个不同的计算平台,并进行协同运算。比如,比较常见的,在深度学习和机器学习中已经比较成熟的架构:CPU和GPU的异构计算;此外还有比较新的Google推出的协处理器(TPU),根据目的而定制的ASIC,可编程的FPGA等也都是现在在异构计算中使用比较多的协处理器。而,本章中会着重介绍和深度学习...
异构处理器集成 现代高性能计算系统常将 GPU 或 FPGA 集成在与 CPU 同一主板或封装内,通过高速总线(如 PCIe)进行通信连接。这种紧密集成方式减少了数据传输延迟,提高了整体系统的协同工作效率。一些服务器采用多颗 CPU 搭配多个 GPU 架构,每个 GPU 拥有独立的高速显存,并通过 PCIe 4.0 或更高版本的总线与 CPU 相...
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 Shores汇合,表明这些芯片将在未来...
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 Shores汇合,表明这些芯片将在未来...