异构计算(Heterogeneous computing)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等协处理器、DSP、ASIC、FPGA等。 异构计算近年来得到更多关注,主要是因为通过提升CPU时钟频率和内核数量而提高计算能力的传统方式遇到了散热和能耗瓶颈。而与此同时,GPU等专用计算单元...
每个GPU Channel 在 GPU Memory 中分配了唯一的命令缓存,这通过 MMIO 对 CPU 可见。 GPU Context Switching 和命令执行都在 GPU 硬件内部调度。 GPU Page Table GPU Context 在虚拟基地空间由 Page Table 隔离其它的 Context。 GPU Page Table 隔离 CPU Page Table,位于 GPU Memory 中。 GPU Page Table 的物理...
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...
这里CPU计算能力用Intel的Haswell架构进行分析,Haswell架构上计算单元有2个FMA(fused multiply-add),每个FMA可以对256bit数据在一个时钟周期中做一次乘运算和一次加运算,所以对应32bit单精度浮点计算能力为:(256bit/32bit)* 2(FMA) * 2(乘和加) = 32 SP FLOPs/cycle,即每个时钟周期可以做32个单精度浮点计算。
异构计算是基于一个更加朴素的概念,”异构现象“,也就是不同计算平台之间,由于硬件结构(包括计算核心和内存),指令集和底层软件实现等方面的不同而有着不同的特性。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...
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 …
在此前的技术中,虽然GPU和CPU已整合到同一个芯片上,但是芯片在运算时要定位内存的位置仍然得经过繁杂的步骤,这是因为CPU和GPU的内存池仍然是独立运作。为了解决两者内存池独立的运算问题,当CPU程式需要在GPU上进行部分运算时,CPU都必须从CPU的内存上复制所有的资料到GPU的内存上,而当GPU上的运算完成时,这些资料还...
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。
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,以全力开发基于...
而GPU是一种专用的处理器,主要用于图形渲染和并行计算。GPU的特点是拥有大量的计算单元,可以同时进行大规模的数据并行计算,适合处理需要高度并行计算的任务,如图像处理、机器学习和科学计算等。 在CPU与GPU异构并行系统中,CPU和GPU通过并行计算任务的划分来共同工作。首先,系统根据任务的特点和复杂度,将其分为CPU可...