NVIDIA GPU Volta架构简述 本文摘抄自英伟达Volta架构官方白皮书:https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/Data-Center/tesla-product-literature/sc18-tesla-democratization-tech-overview-r4-web.pdf SM Volta架构目前仅GV100支持 Volta architecture comprises a single variant:…

NVIDIA GPU Turing架构简述 本文摘抄自Turing官方白皮书:https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/design-visualization/technologies/turing-architecture/NVIDIA-Turing-Architecture-Whitepaper.pdf SM Turing的流式多处理器(SM)和Volta的架构相同,都是7.x. The Turing Streaming Mult…

NVIDIA GPU Pascal架构简述 本文摘抄自英伟达Pascal架构官方白皮书:https://www.nvidia.com/en-us/data-center/resources/pascal-architecture-whitepaper/ SM 相比Maxwell架构,Pascal架构改进了16-nm FinFET的制造工艺,并提供了各种其它架构改进. Pascal further improves the already excellent power efficiency pr…

目录 一.导言 1.1 为何要了解GPU? 1.2 内容要点 1.3 带着问题阅读 二.GPU概述 2.1 GPU是什么? 2.2 GPU历史 2.2.1 NV GPU发展史 2.2.2 NV GPU架构发展史 2.3 GPU的功能 三.GPU物理架构 3.1 GPU宏观物理结构 3.2 GPU微观物理结构 3.2.1 NVidia Tesla架构 3.2.2 NVidia Fermi架构 3.2.3 NVidia Maxwell架构 3.2.4 NVidia Kepler架构 3.2.5 NV…

NVIDIA GPU的快速傅立叶变换 cuFFT库提供GPU加速的FFT实现,其执行速度比仅CPU的替代方案快10倍.cuFFT用于构建跨学科的商业和研究应用程序,例如深度学习,计算机视觉,计算物理,分子动力学,量子化学以及地震和医学成像.使用cuFFT,应用程序会自动受益于常规性能的改进和新的GPU架构.cuFFT库包含在NVIDIA HPC SDK和CUDA Toolkit中. cuFFT设备扩展 cuFFT设备扩展(cuFFTDx)允许应用程序将FFT内联到用户内核中.与cuFFT主机AP…

A100 GPU硬件架构 NVIDIA GA100 GPU由多个GPU处理群集(GPC),纹理处理群集(TPC),流式多处理器(SM)和HBM2内存控制器组成. GA100 GPU的完整实现包括以下单元: 每个完整GPU 8个GPC,8个TPC / GPC,2个SM / TPC,16个SM / GPC,128个SM 每个完整GPU 64个FP32 CUDA内核/ SM,8192个FP32 CUDA内核 每个完整GPU 4个第三代Tensor核心/ SM,512个第三代Tensor核心 6个HBM…

NVIDIA Turing Architecture架构设计(下) GDDR6 内存子系统 随着显示分辨率不断提高,着色器功能和渲染技术变得更加复杂,内存带宽和大小在 GPU 性能中扮演着更大的角色.为了保持最高的帧速率和计算速度, GPU 不仅需要更多的内存带宽,还需要一个大的内存池来提供持续的性能. NVIDIA 与 DRAM 行业密切合作,开发了世界上第一款使用 HBM2 和 GDDR5X 内存的 GPUs .现在图灵是第一个使用 GDDR6 内存的 GPU 架构. GDDR6 是高带宽…

NVIDIA Turing Architecture架构设计(上) 在游戏市场持续增长和对更好的 3D 图形的永不满足的需求的推动下, NVIDIA 已经将 GPU 发展成为许多计算密集型应用的世界领先的并行处理引擎.除了渲染高度逼真和身临其境的 3D 游戏外, NVIDIA GPUs 还可以加速内容创建工作流.高性能计算( HPC )和数据中心应用程序,以及众多人工智能系统和应用程序.新的 NVIDIA 图灵 GPU 架构建立在 GPU 长期领导地位的基础上. 图灵代表了十多年来最大的体系结构…

最近在了解GPU架构这方面的内容,由于资料零零散散,所以准备写两篇博客整理一下.GPU的架构复杂无比,这两篇文章也是从宏观的层面去一窥GPU的工作原理罢了 GPU根据厂商的不同,显卡型号的不同,GPU的架构也有差别,但是大体的设计基本相同,原理的部分也是相通的.下面我们就以NVIDIA的Fermi架构为蓝本,从降低延迟的角度,来讲解一下GPU到底是如何利用数据的并行处理来提升性能的.有关GPU的架构细节和逻辑管线的实现细节,我们将在下一篇里再讲. 无论是CPU还是GPU,都在使用各种各样的策略来…

GPU是一个外围设备,本来是专门作为图形渲染使用的,但是随着其功能的越来越强大,GPU也逐渐成为继CPU之后的又一计算核心.但不同于CPU的架构设计,GPU的架构从一开始就更倾向于图形渲染和大规模数据的并行计算处理.而大规模的并行计算,离不开大规模的数据传输,只有深入了解了GPU的存储体系,才能真正发挥GPU的威力,写出高性能的软件产品.但是由于GPU存储体系相关的资料非常少,加之非常分散,所以在看了大量的零散资料后,想通过这篇文章,总结一下关于GPU存储相关的知识点,以期达到加深理解的目的.…