GPU 的硬体架构   这里我们会简单介绍,NVIDIA 目前支援CUDA 的GPU,其在执行CUDA 程式的部份(基本上就是其shader 单元)的架构.这里的资料是综合NVIDIA 所公布的资讯,以及NVIDIA 在各个研讨会.学校课程等所提供的资料,因此有可能会有不正确的地方.主要的资料来源包括NVIDIA 的CUDA Programming Guide 1.1.NVIDIA 在Supercomputing '07 介绍CUDA 的session,以及UIUC 的CUDA 课程. GPU…

2017年5月25日 0. 概述 FFmpeg可通过Nvidia的GPU进行加速,其中高层接口是通过Video Codec SDK来实现GPU资源的调用.Video Codec SDK包含完整的的高性能工具.源码及文档,支持,可以运行在Windows和Linux系统之上.从软件上来说,SDK包含两类硬件加速接口,用于编码加速的NVENCODE API和用于解码加速的NVDECODE API(之前被称为NVCUVID API).从硬件上来说,Nvidia GPU有一到多个编解码器(解码器又称硬件加…

掌握部分硬件知识,有助于程序员编写更好的CUDA程序,提升CUDA程序性能,本文目的是理清sp,sm,thread,block,grid,warp之间的关系.由于作者能力有限,难免有疏漏,恳请读者批评指正.  首先我们要明确:SP(streaming Process),SM(streaming multiprocessor)是硬件(GPU hardware)概念.而thread,block,grid,warp是软件上的(CUDA)概念. 从硬件看 SP:最基本的处理单元,streaming pr…

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_a43b3cf2010157ph.html 编写利用GPU加速的并行程序有多种方法,归纳起来有三种: 1.      利用现有的GPU函数库. Nvidia 的CUDA工具箱中提高了免费的GPU加速的快速傅里叶变换(FFT).基本线性代数子程序(BLAST).图像与视频处理库(NPP).用户只要把源代码中CPU版本的快速傅里叶变换.快速傅里叶变换和图像与视频处理库替换成相应的GPU版,即可得到性能加速.除了Nvidia提供的函…

随着GPU的可编程性不断增强,GPU的应用能力已经远远超出了图形渲染任务,利用GPU完成通用计算的研究逐渐活跃起来,将GPU用于图形渲染以外领域的计算成为GPGPU(General Purpose computing on graphics processing units,基于GPU的通用计算).而与此同时CPU则遇到了一些障碍,CPU为了追求通用性,将其中大部分晶体管主要用于构建控制电路(比如分支预测等)和Cache,只有少部分的晶体管来完成实际的运算工作. CPU + GPU 是一个强大的…

1 GPU是什么 如图1所示,这台PC机与普通PC机不同的是这里插了7张显卡,左下角是显卡,在中间的就是GPU芯片.显卡的处理器称为图形处理器(GPU),它是显卡的"心脏",与CPU类似,只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的. GPU计算能力非常强悍,举个例子:现在主流的i7处理器的浮点计算能力是主流的英伟达GPU处理器浮点计算能力的1/12. 图1 显卡与GPU 2 为什么GPU计算能力如此强悍? 图2对CPU与GPU中的逻辑架构进行了对比.其中Control是控制器.…

多谢大家关注 转载本文请注明:http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/8880012 本文将作为我<从零开始做OpenCL开发>系列文章的第一篇. 1 异构计算.GPGPU与OpenCL OpenCL是当前一个通用的由很多公司和组织共同发起的多CPU\GPU\其他芯片 异构计算(heterogeneous)的标准,它是跨平台的.旨在充分利用GPU强大的并行计算能力以及与CPU的协同工作,更高效的利用硬件高效的完成大规模的(尤其是并行度高的)计算…

概述 NVIDIA Jetson TX1是计算机视觉系统的SoM(system-on-module)解决方案.它组合了最新的NVIDIAMaxwell GPU架构,其具有ARM Cortex-A57 MPCore(Quad-Core)CPU族,实现性能与电源功耗的最大优化,满足下一代产品的工业视觉计算的要求. Jetson TX1 SoM设计满足低功耗环境要求,集成: l  先进的3D图形.视频和图像处理 l  并行计算.机器视觉.机器学习能力 l  32bit和64bit的操作能力 除了性能和…

GPU的硬件结构,也不是具体的硬件结构,就是与CUDA相关的几个概念:thread,block,grid,warp,sp,sm. sp: 最基本的处理单元,streaming processor  最后具体的指令和任务都是在sp上处理的.GPU进行并行计算,也就是很多个sp同时做处理 sm:多个sp加上其他的一些资源组成一个sm,  streaming multiprocessor. 其他资源也就是存储资源,共享内存,寄储器等. warp:GPU执行程序时的调度单位,目前cuda的warp的大小…

什么是OpenCL? OpenCL全称Open Computing Language,是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式.免费标准,也是一个统一的编程环境,便于软件开发人员为高性能计算服务器.桌面计算系统.手持设备编写高效轻便的代码,而且广泛适用于多核心处理器(CPU).图形处理器(GPU).Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器,在游戏.娱乐.科研.医疗等各种领域都有广阔的发展前景. OpenCL 1.0主要由一个并行计算API和一种针对此类计算的编程语言组成,…