2018年6月4日,John Hennessy和David Patterson以2017年图灵奖(被誉为“计算机界的诺贝尔奖”)的获得者身份发表了演讲《计算机架构新的黄金时代》。讲座有三个关键见解: 1、软件的进步将激发架构的创新。 2、硬件/软件接口的进化为架构创新创造了机会。 3、关于架构的争论最终将由市场需求解决。 我想再补充第四点,...
AN EXPONENTIAL LEAP IN PERFORMANCE Pascal is the most powerful compute architecture ever built inside a GPU. It transforms a computer into a supercomputer that delivers unprecedented performance, including over 5 teraflops of double precision performance for HPC workloads. For deep learning, a Pascal-...
CPU 的全称叫中央处理器单元,通常用来区分 CPU 的标准是指令集架构(Instruction Set Architecture,简称 ISA),开发人员基于指令集架构(ISA),使用不同的处理器硬件实现方案,来设计不同性能的处理器,因此 ISA 又被视作 CPU 的灵魂,我们可以将指令集架构理解为一个抽象层,它是处理器底层硬件与运行在硬件上的软件之间...
2.1 整体框图(了解) 图片来源:https://en.wikipedia.org/wiki/Direct_Rendering_Manager#/media/File:DRM_architecture.svg libdrm对底层接口进行封装,向上层提供通用的API接口,主要是对各种IOCTL接口进行封装,便于重用与代码共享KMS正常工作时,需要设置显卡或者图形适配器的模式,主要体现在以下两个方面 更新画面 : 显示...
Compute capability defines the hardware features and supported instructions for each NVIDIA GPU architecture.
Based on theNVIDIA Hopper™ architecture, the NVIDIA H200 is the first GPU to offer 141 gigabytes (GB) of HBM3e memory at 4.8 terabytes per second (TB/s) —that’s nearly double the capacity of theNVIDIA H100 Tensor Core GPUwith 1.4X more memory bandwidth. The H200’s larger and fast...
Figure 30-6 The GeForce 6 Series Architecture Viewed as a Graphics Pipeline In this alternative view, a GPU can be seen as a large amount of programmable floating-point horsepower and memory bandwidth that can be exploited for compute-intensive applications completely unrelated to...
Key words : GPU;graphics processing;unified rendering architecture;performance model 0 引言 从1999年NVIDIA发布第一款GPU产品至今,GPU技术发展主要经历了固定功能流水线阶段、分离染色器架构阶段、统一染色器架构阶段[1]。其处理架构的不断改变使得图形处理能力和计算能力不断提升,相应的流水线结构、并行计算结构、...
在2006年NVIDIA也在费尽心思地想如何打造完整的GPU生态,估计老黄也是看到了上面的论文,就把主要作者Ian Buck挖到了NVIDIA(Ian Buck现在已经是NVIDIA副总裁兼加速计算首席总监。),而后NVIDIA在2007年推出了改变游戏规则的、具有划时代意义的算力平台高级编程语言——CUDA(Compute Unified Device Architecture)。
[4] LAHABAR S, AGRAWAL P, NARAYANAN P J. High performance pattern recognition on GPU[J]. National Conference on Computer Vision Pattern Recognition Image Processing and Graphics, 2008:154-159. [5] NVIDIA. NVIDIA CUDA compute unified device architecture,Programming Guide,Version 2.0.NVIDIA,2008....