《GPU体系结构》课件2

GPU体系结构图形处理单元（GPU）是专门为加速图形渲染和其他计算密集型任务而设计的处理器。GPU拥有大量的并行处理核心，使其在处理图形数据时效率极高。GPU简介GPU，即图形处理单元，是专门为加速图形处理而设计的电子电路。它擅长并行处理，能快速完成大量像素渲染、纹理映射等任务，广泛应用于游戏、虚拟现实、视频编辑等领域。GPU的核心是图形渲染流水线，通过多个并行执行的处理单元，以极高的效率处理图形数据，生成最终的图像。GPU特点并行处理GPU能够同时执行大量计算，大幅提升性能。图形渲染专门设计用于图形渲染，处理图像、视频和动画。高性能计算可用于科学计算、机器学习等领域。GPU硬件架构GPU硬件架构是GPU的核心，它决定了GPU的性能和效率。主要包括核心、内存、缓存和互联等部分。GPU核心包含多个流处理器，这些处理器并行执行指令，以提高图形渲染速度。GPU内存是GPU存储数据的地方，包括全局内存、共享内存和局部内存，它们在速度和访问方式上有所区别。GPU缓存是GPU用于加速数据访问的机制，包括L1、L2和L3缓存，它们在容量和速度上有所不同。GPU互联是GPU不同组件之间通信的机制，包括片上网络和片间互联，它们负责数据传输和协同工作。光栅化处理流水线1顶点处理顶点坐标和属性转换2图元装配将顶点组装成三角形3光栅化三角形像素化，计算像素颜色4帧缓冲最终图像写入屏幕光栅化处理流水线是图形渲染管线的重要组成部分。它是将几何图形转换为屏幕上的像素的过程。图形渲染管线1模型变换将三维模型从模型空间转换到世界空间。2视图变换将世界空间中的物体转换到摄像机空间，确定观察者的视角。3投影变换将三维场景投影到二维平面上，将三维坐标转换为二维屏幕坐标。4光栅化将二维图像转换为由像素组成的图像，进行光栅化处理。5着色为每个像素计算颜色，应用纹理、光照和阴影效果。6帧缓冲器将最终渲染的图像保存到帧缓冲器中，用于显示。光栅化过程三角形划分将模型中的所有几何图形拆解成三角形，因为三角形是最简单的几何图形，方便处理。投影变换将三维空间中的三角形投影到二维屏幕空间，形成屏幕上的二维图像。像素填充对投影后的三角形进行像素填充，确定每个像素的颜色和深度信息，形成最终的图像。纹理映射纹理映射概述纹理映射是将图像应用到3D模型表面的过程，使模型看起来更逼真。纹理类型漫反射纹理法线纹理镜面反射纹理纹理坐标纹理坐标用于确定纹理图像中的位置。阴影计算基本原理阴影计算模拟光线照射物体后产生的阴影效果，使画面更逼真。阴影计算需要考虑光源位置、物体形状和材质等因素。常见算法阴影映射（ShadowMapping）：将场景从光源视角投影到纹理，用于判断物体是否被遮挡。体积阴影（VoxelShadow）：利用体积数据模拟阴影，效果更逼真，但计算量更大。几何变换11.平移沿某个方向移动物体，通过改变物体坐标来实现。22.旋转围绕某个轴线旋转物体，通过旋转矩阵来实现。33.缩放改变物体的大小，通过缩放矩阵来实现。44.剪切将物体沿着某个方向进行拉伸或压缩，改变物体的形状。光照模型Phong光照模型Phong光照模型是一种经典的光照模型，可以逼真地模拟物体的表面光照效果。Blinn-Phong光照模型Blinn-Phong光照模型是Phong光照模型的改进版本，它计算效率更高，效果更佳。其他光照模型除了Phong和Blinn-Phong，还有其他更复杂的光照模型，如Cook-Torrance模型，可以模拟更复杂的表面材质。单指令流多数据流（SIMD）SIMD简介SIMD，即单指令流多数据流，它允许GPU执行单个指令同时操作多个数据。这种并行处理方式显著提升了图形渲染和计算效率。SIMD工作原理SIMD使用向量寄存器存储多个数据，然后通过一条指令对这些数据进行统一操作。这种并行处理方式特别适合处理大量相同操作的数据，例如像素着色。GPU内存架构GPU内存架构是GPU的重要组成部分，直接影响着GPU的性能和效率。GPU内存主要包括全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存。全局内存是所有线程都可以访问的最大内存空间，用于存储数据和指令。共享内存是所有线程共享的较小内存空间，用于加速线程间的数据交换。常量内存是存储只读数据的内存空间，可以快速访问。纹理内存是存储图像数据和纹理数据的内存空间，用于加速纹理采样和图像处理。缓存层次结构多级缓存现代GPU包含多级缓存，从高速L1缓存到容量更大的L2缓存，以减少内存访问延迟。缓存一致性缓存一致性协议确保不同缓存级别之间数据的一致性，防止数据冲突和错误。缓存管理GPU使用复杂的缓存管理算法，优化数据访问模式，提高缓存命中率，提升性能。线程组织结构1线程块多个线程组成线程块，共享相同内存空间。2线程组线程块进一步分组为线程组，方便管理和调度。3线程束线程束是GPU执行的基本单元，包含多个线程。4线程调度线程调度器负责将线程分配到不同的线程束，并进行调度。线程调度机制GPU线程调度机制负责分配线程到不同的执行单元，以提高效率和性能。1线程分配根据线程的类型和优先级分配线程到不同的执行单元。2任务调度将任务分解为多个线程，并根据线程的依赖关系进行调度。3资源管理管理GPU资源，如内存、缓存和执行单元。热量管理热量散失GPU在运行时会产生大量的热量。需要有效的散热机制，防止过热损坏GPU。风冷系统风冷系统是最常见的散热方式，利用风扇将热量带走。液冷系统液冷系统使用液体作为介质，比风冷系统效率更高，适合高性能GPU。热管技术热管技术利用热量传递原理，将热量从GPU传递到散热器。功耗管理动态功耗管理根据负载情况动态调整GPU频率和电压。热量管理利用风扇或散热器降低GPU温度。电池管理优化功耗，延长移动设备电池续航时间。电源策略提供多种功耗模式，例如性能模式、节能模式。GPU编程模型GPU编程模型允许开发人员利用GPU的并行计算能力。GPU编程模型定义了如何在GPU上执行任务，包括线程管理、内存管理和数据传输。CUDA编程基础1内核函数GPU上执行的代码2线程块执行相同内核函数的线程集合3线程GPU上的基本执行单元4网格多个线程块的集合CUDA编程是基于并行计算的，需要使用CUDAC语言进行编程。CUDA内存管理11.全局内存所有线程可访问，速度较慢，适合大数据存储。22.共享内存线程块内共享，速度快，适合频繁访问数据。33.常量内存只读内存，适合存放常量数据，如纹理。44.寄存器每个线程独占，速度最快，适合存放局部变量。CUDA线程管理线程组织结构CUDA使用线程块和线程网格来组织线程。层次结构线程块包含多个线程，线程网格包含多个线程块。线程调度CUDA运行时负责将线程分配到GPU上的流处理器。CUDA性能优化代码优化使用高效的算法和数据结构。减少内存访问次数。线程管理调整线程块大小和数量。使用线程同步机制。内存优化使用共享内存和常量内存。减少全局内存访问。硬件配置选择合适的GPU硬件。优化GPU驱动程序。金字塔网络金字塔网络是一种类似于金字塔的图像特征提取网络。它通过卷积操作和池化操作逐层降低图像分辨率，同时提取越来越高级的特征。金字塔网络通常由多个卷积层和池化层组成，每个层都对应于图像金字塔中的一个层级。每个层级上的卷积操作提取特定尺度的特征，而池化操作则将特征图的大小减半，从而降低分辨率。通过这种方式，金字塔网络可以提取图像中的不同尺度特征，并将其组合在一起形成更强大的特征表示。这些特征表示可以用于各种计算机视觉任务，例如图像分类、目标检测和语义分割。卷积神经网络卷积神经网络(CNN)是一种深度学习模型，专门设计用于处理图像数据。CNN的结构类似于生物神经网络，由多个卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核提取图像特征，池化层则用于缩减特征图的大小，全连接层用于将特征图转换为最终的分类结果。图形处理单元图形处理单元（GPU）是一种专门为图形处理设计的电子电路。GPU通常与中央处理单元（CPU）一起工作，以提高计算机的图形性能。GPU在深度学习中的应用加速训练过程GPU强大的并行计算能力，可以显著加速深度学习模型的训练过程。在训练大型神经网络时，GPU可以将训练时间从数周缩短到数天甚至数小时。提升模型性能GPU可以帮助训练更复杂、更强大的深度学习模型。这使得模型能够处理更大规模的数据集，并取得更高的准确率和性能。GPU在游戏中的应用逼真的图形GPU能够提供强大的计算能力，渲染出更加逼真的游戏画面，增强游戏体验。复杂场景GPU可以处理复杂的几何图形和材质，构建出更加丰富、逼真的游戏场景。流畅的游戏体验GPU可以提高游戏帧率，减少画面卡顿，提供更加流畅的游戏体验。GPU在科学计算中的应用超级计算机GPU加速超级计算机运算，用于解决复杂问题，如天气预报、药物研发和宇宙模拟。科学研究科学家利用GPU加速数据分析、机器学习和模拟，推动科学领域发展。气候模拟GPU加速气候模型，帮助科学家了解气候变化的影响，制定应对措施。分子模拟GPU加速蛋白质折叠模拟，帮助科学家研发新药物和治疗方法。GPU在虚拟现实中的应用沉浸式体验VR头显利用GPU渲染逼真的虚拟世界，为用