中心处理单元(Central Processing Unit、CPU)[^2]一词诞生于 1955 年,已经诞生 70 多年的 CPU 在今天已经是很成熟的技术了,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...
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 ...
进一步的解释:不管CPU还是GPU,其工作都是输入数据->计算->输出数据的循环, GPU控制器比CPU少且简单,并且GPU缓存比CPU少,如下图所示: 由于GPU控制器比CPU少且简单,导致: 对于CPU而言,其可以处理完A数据,跳转到B数据,继续处理B数据,这导致其可以应付所有数据处理逻辑。 对于GPU而言,由于控制器少,其必须要求一堆...
图2可以从两个角度来说明:从ASIC->CPU的方向,沿着这个方向芯片的易用性越来越强,CPU&GPU的编程需要编译系统的支持,编译系统的作用是把高级软件语言翻译成机器可以识别的指令(也叫机器语言)。高级语言带来了极大的便利性和易用性,因此用CPU&GPU实现同等功能的软件开发周期要远低于FPGA&ASIC芯片。沿着CPU->ASIC的方...
是机器上的GPU！通常情况下GPU服务器默认是指带NVIDIA GPU的服务器，笔者有幸也玩过几天昇腾系列的GPU...
现代计算机中,CPU是核心配置(部件),而GPU则是以 PCle 卡的形式作为 CPU 的辅助计算设备。 大多数情况下,CPU 和 GPU 拥有各自独立的缓存和内存,两者之间通过 PCle 总线通信,从而构成CPU-GPU异构计算系统。 CPU-GPU异构计算系统 那么,CPU-GPU异构计算系统,是如何进行的呢?
因此从微架构上看,CPU擅长的是像操作系统、系统软件和通用应用程序这类拥有复杂指令调度、循环、分支、逻辑判断以及执行等的程序任务。它的并行优势是程序执行层面的,程序逻辑的复杂度也限定了程序执行的指令并行性,上百个并行程序执行的线程基本看不到。GPU擅长的是图形类的或者是非图形类的高度并行数值计算,GPU可以容...
异构计算主要解决的问题就是:加速 为了方便阐述与理解,我们已GPU 异构计算优势为例。GPU 最初设计用于在电脑游戏中渲染图像(显卡)。随着时间的推移,GPU 以其高密度计算单元优势,在并行计算任务为主的人工智能和图形图像处理(渲染)等专用场景上表现出极高的计算性能。GPU 具有比传统 CPU 并行计算更高的效率和更低的...
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...
异构计算是一种利用不同类型的处理器协同工作,以提高计算机应用性能的技术。在计算机系统中,CPU和GPU是两种最常见的处理器,它们具有不同的架构和特点。CPU通常用于运行通用的计算任务,如操作系统、浏览器、文本处理等;而GPU则专门用于图形处理,如游戏、视频渲染等。异构计算的应用场景非常广泛,包括人工智能、机器学习、...