GPU ArchitectureHouston
Our efforts are devoted into developing new generation parallel AMG solvers on GPU-architecture to accelerate the solution. Because GPUs have different architecture from CPUs, it is necessary to develop new implementation algorithms to make maximal use of the parallel capability provided by GPUs. This...
当L1 data cache被占满之后,将同时替换掉4个来自不同set的有着最低的保留优先级的同一cache line。对比常用的LRU(Least Recently Used)方法,这样的策略能够防止大型数组被稀疏的内存访问逐出,而GPU上的工作常常就是在大数组上进行操作的。 通过这样的策略,一个非常良好的优化后的应用程序,和一个直接从device memor...
图形处理器架构(GPUArchitecture)与图形管线(GraphicsPipeline)入门.pdf,GPUs - Graphics Processing Units Minh Tri Do Dinh Minh.Do-Dinh@student.uibk.ac.at Vertiefungsseminar Architektur von Prozessoren, SS 2008 Institute of Computer Science, University of Inn
GPU(图形处理器) ARCHITECTURE的变迁史 心动网络XD.com Written by JP.lee The lead of technical art divisions at 心动 上面我们已经了解了CPU和GPU之间的中转是由graphics driver software来承担的,接下来我们来了解一下GPU硬件本身的构造。 著名的游戏引擎虚幻引擎(Unreal Engine)Epic Games的Unreal window用PC...
我决定从CUDA入手,慢慢的深入到core architecture层面,因为要了解内部架构,首先了解下外部接口,可能是个比较好的学习策略,而且在CUDA文档中也有零碎的提到体系方面的东西。我不会详细的介绍怎么用CUDA来编写并行运算程序(俺其实也不会:)),只是介绍它的编程模式和层次结构。
Volta/TuringGPUArchitecture-IV-存储系统 上篇: 这一部分讲的是存储系统了。 深入理解GPU的内存层次结构是编写高效代码的必要条件。甚至于在我个人看来,如何最大限度的利益GPU能够提供的数据访问能力,是实现高效代码最重要的决定性因素。 主要内容包括: V&T的SM的L1DataCache被统一为一个物理部件,sharedmemory、texture...
深入探讨GPU的内存层次结构，对于编写高效代码至关重要。实际上，最大限度地利用GPU提供的数据访问能力，是实现高效代码的关键因素。存储系统的主要内容涉及：L1 Data Cache：在V&T架构中，SM的L1 Data Cache合并为统一的物理部件，共享内存、纹理缓存和内存加载缓存使用同一存储器。这使得普通工作负载能够获取...
Applies to Linux and Windows AMD Instinct MI300 series Review hardware aspects of the AMD Instinct™ MI300 series of GPU accelerators and the CDNA™ 3 architecture. AMD Instinct™ MI300 microarchitecture AMD Instinct MI300/CDNA3 ISA
Nvidia GPU architecture TPC texture/processor cluster SM streaming multiprocessor SP streaming processor 普通计算器mad之类的 SFU special function unit --超越函数。。。三角函数 log 指数函数 ROP Raster Operation processor--做om阶段的很多事情 测试混合aa。。。 L2 ...