《GPU体系结构》课件

GPU体系结构GPU的体系结构是图形处理器的基础，它定义了GPU的功能和性能。从GPU的内部工作机制到其与CPU的交互方式，这些知识对理解GPU的能力至关重要。RMbyRoyMillerGPU历史沿革早期图形加速器20世纪70年代，图形加速器出现，专门用于加速图形处理。这些早期设备性能有限，主要用于简单的二维图形加速。专用图形处理单元20世纪90年代，专门为三维图形加速设计的GPU开始出现，这些GPU拥有更强大的性能和专门的图形处理功能，如纹理映射和光照计算。现代通用GPU21世纪初，GPU逐渐发展为通用计算平台，能够执行除了图形渲染之外的各种计算任务，例如科学计算和深度学习。高性能GPU近年来，GPU的性能不断提升，并广泛应用于高性能计算领域，例如大型科学模拟和数据分析。GPU与CPU的区别设计目的GPU专门针对并行计算和图形处理优化，CPU则更适合通用计算任务。架构GPU拥有大量核心，每个核心性能较弱，而CPU核心数量较少，但每个核心性能更强。应用场景GPU常用于图形渲染、机器学习、科学计算，而CPU主要用于操作系统、应用程序等。GPU的基本架构GPU的基本架构包括多个核心组件，例如流处理器、纹理单元、光栅化单元等。这些组件相互协作，执行各种图形处理任务，例如三角形渲染、纹理映射、光照计算等。此外，GPU还包含高速缓存、内存控制器和接口等，用于存储和访问数据。GPU处理流水线GPU处理流水线将图形渲染过程分解为一系列连续的步骤，每个步骤由专门的硬件模块执行，例如顶点着色器、几何着色器、光栅化、像素着色器等等。1顶点着色将顶点坐标转换为屏幕坐标2几何着色创建新的几何图形3光栅化将几何图形转换为像素4片段着色计算每个像素的颜色每个步骤负责特定的任务，并依赖于前一个步骤的结果，最终产生最终的图像。GPU内存系统GPU内存GPU内存是专门为GPU设计的，用于存储图形数据和程序代码。高带宽GPU内存通常具有非常高的带宽，以满足GPU的高速数据吞吐需求。缓存GPU内存通常包含多个级别的缓存，用于加速数据访问。GPU指令集架构1指令集GPU指令集是一组用于控制GPU执行操作的特殊指令。2功能这些指令专门用于并行处理，可以有效地执行图形渲染、科学计算和其他计算密集型任务。3架构GPU指令集架构通常针对特定的GPU硬件设计，并优化了其执行效率。4类型常见的GPU指令集架构包括CUDA、OpenCL和DirectX。图形渲染流水线1顶点着色器接收顶点数据，进行变换、光照等处理，生成新的顶点数据。2几何着色器根据顶点数据生成新的几何图元，如三角形、线条等。3片段着色器为每个像素计算颜色值，决定最终渲染结果。4光栅化将几何图元转换为像素，为每个像素生成一个片段。5深度测试判断每个像素是否可见，确保画面深度信息正确。6混合将多个像素的颜色进行融合，最终生成最终的画面。GPU资源分配机制资源分配算法GPU资源分配算法根据任务需求，将GPU资源分配给不同应用程序或线程，并根据运行时状态进行调整。常见的算法包括：先到先得、优先级调度、动态分配等。资源管理工具GPU资源管理工具可以帮助用户监控和管理GPU资源的使用情况，并提供一些优化和调整功能，例如设置资源分配策略、限制资源使用等。异构计算场景在异构计算场景中，GPU资源分配机制尤为重要，需要考虑CPU和GPU之间的资源协同，以及不同类型计算任务的资源分配策略。GPU任务调度策略先入先出(FIFO)最简单的一种调度策略，按任务到达顺序执行，无法根据任务优先级进行优化。适用于简单场景，例如，处理大量相同类型的小任务。优先级调度根据任务的优先级进行调度，高优先级任务优先执行。可根据任务重要性进行优先级划分，例如，实时渲染任务比非实时任务优先级高。时间片轮询将时间划分成多个时间片，每个任务轮流执行一个时间片。可用于保证不同任务都获得一定时间片，防止单一任务占用过长时间。动态负载均衡根据GPU负载情况动态分配任务，将任务分配给负载较低的GPU。适用于多GPU系统，可有效利用GPU资源，提升性能。GPU异构计算能力加速通用计算GPU能够加速各种计算任务，例如科学模拟、机器学习、图像处理等。提高计算效率GPU的并行计算能力大幅提升了计算速度，为数据密集型应用提供了强大的支持。扩展计算范围GPU的异构计算能力扩展了计算范围，使其能够处理传统的CPU难以胜任的任务。CUDA编程模型1线程层次结构线程块，线程组，线程2内存模型全局内存，共享内存，寄存器3内核函数并行计算核心，在GPU上执行4数据并行利用多个线程执行相同代码CUDA提供了一种高层次的抽象，允许程序员将计算任务分解成多个线程，并在GPU上并行执行。CUDA线程层次结构组织线程块、线程组和线程，以实现数据并行。CUDA内存管理全局内存GPU设备上最大的内存空间，可供所有线程访问。速度较慢存储数据持久共享内存每个线程块独享的小型高速缓存，速度快。容量有限用于频繁访问的数据寄存器每个线程独享的极小内存空间，速度最快。数量有限用于局部变量纹理内存用于存储图像或其他纹理数据，可通过纹理采样访问。支持硬件加速的采样适合图像处理和图形渲染CUDA并行计算1线程块每个线程块包含多个线程，在GPU上执行时作为一个整体被调度和执行。线程块内的线程可以相互通信和同步，协同完成任务。2线程组线程块中的线程被分组为线程组，线程组内的线程可以进行更紧密的协作，例如共享内存访问和同步操作。3线程CUDA中的线程是并行执行的最小单位，每个线程都具有独立的执行环境和数据空间，并行地执行相同的指令集。CUDA核函数设计11.核函数定义CUDA核函数使用__global__关键字进行修饰，用于标识可由GPU执行的函数。22.参数传递CUDA核函数可以接收来自主机内存的数据，例如数组、结构体等。33.线程调度CUDA核函数可以通过threadIdx、blockIdx和blockDim等变量访问线程ID和块大小信息。44.内存管理CUDA核函数可以使用共享内存和全局内存来存储数据，根据数据访问模式选择合适的内存类型。OpenCL编程模型1内核函数运行在GPU上的函数。2工作组并行执行的内核函数集合。3全局内存可被所有工作组访问的内存空间。4局部内存每个工作组独享的内存空间。OpenCL是一种跨平台的并行编程框架，提供了一种通用的方式来利用GPU和其他加速器，例如FPGA或DSP。OpenCL通过定义内核函数、工作组和内存管理模型来实现并行计算，允许开发者在不同的硬件平台上编写和运行代码。OpenCL内存管理主机内存用于存储OpenCL应用程序中的数据，包括主机代码和内核代码。主机内存由CPU访问和管理，但OpenCL可以通过内核函数访问。设备内存在OpenCL设备上分配的内存，包括全局内存、局部内存、常量内存和私有内存。GPU内核可以访问和修改设备内存。内存传输在主机内存和设备内存之间传输数据，使用OpenCL提供的API函数，例如clEnqueueReadBuffer和clEnqueueWriteBuffer。内存管理策略使用OpenCL提供的内存管理函数和技巧，优化内存分配、传输和访问，提高性能和效率。OpenCL并行计算1任务并行将一个大型计算任务分解成多个子任务，并分配给多个计算单元同时执行。2数据并行对大量相同的数据进行相同的操作，并由多个计算单元同时处理。3线程模型OpenCL使用线程模型，将计算任务划分为多个线程。4工作组线程被组织成工作组，工作组之间可以互相通信和同步。5内核函数定义线程执行的计算逻辑。OpenCL通过并行计算，提高了应用程序的执行效率，尤其适合处理高并行性问题。OpenCL内核函数内核函数概述内核函数是OpenCL中的核心概念，它定义了在GPU上执行的并行计算任务。内核函数使用C语言编写，并被编译成GPU可执行的代码。每个内核函数都包含一个工作项，它代表了要执行的计算任务。内核函数参数内核函数可以接收多个参数，包括全局内存、局部内存、常量内存和私有内存。这些参数用于传递数据和控制内核函数的执行流程。内核函数调用内核函数由主机程序调用，并通过内核函数的名称和参数来指定执行的计算任务。OpenCL运行时会根据内核函数的定义和参数，将工作项分配给GPU上的计算单元。内核函数返回值内核函数可以返回一个值，用于指示计算任务的执行结果。返回值可以通过主机程序访问，以便进一步处理计算结果。GPU电源管理策略动态电压和频率缩放(DVFS)根据GPU负载动态调整电压和频率，降低功耗。电源状态管理提供多个电源状态，例如低功耗、性能模式，以适应不同需求。电源门控技术在空闲时关闭不必要的电源模块，减少功耗。热量管理策略通过温度传感器监控GPU温度，并采取措施控制功耗。GPU热量管理方案散热风扇散热风扇是GPU散热中应用最广泛的技术。通过风扇的旋转将热量带走，降低GPU核心温度。风扇类型多样，包括轴流风扇、离心风扇等，针对不同需求选择合适的风扇类型，确保散热效率。散热器散热器通过更大的表面积，增大热量散发的面积。常见的散热器包括鳍片式散热器、热管式散热器。一些高端GPU还采用水冷散热器，通过水循环带走热量，进一步降低核心温度。导热材料导热材料用于将GPU芯片产生的热量传导到散热器，常见的导热材料包括硅脂、导热垫等。选择高导热性能的材料，确保热量传递效率，提高散热效果。热设计功耗热设计功耗是指GPU在最大负载情况下产生的热量，反映了GPU的散热需求。了解GPU的热设计功耗，可以帮助选择合适的散热方案，确保GPU能够正常工作。GPU虚拟化技术资源共享将GPU资源分配给多个虚拟机，提高资源利用率。隔离安全虚拟化技术为每个虚拟机提供独立的GPU资源，确保安全性和隔离性。灵活调度动态分配GPU资源，根据不同应用程序的需要进行资源调整。GPU多任务调度11.时间片轮询GPU会分配给每个任务一段固定的时间片，然后在任务之间轮流执行。这种方式简单易实现，但效率较低。22.任务优先级GPU会根据任务的优先级进行调度，优先级高的任务会获得更多的资源和执行时间。33.动态调度GPU会根据实时情况动态调整任务的调度策略，例如，当某些任务需要更多资源时，GPU会动态调整调度策略以满足需求。44.混合调度GPU会将多种调度策略混合使用，以达到最佳的调度效果。GPU性能分析工具NVIDIANsightSystemsNVIDIANsightSystems是NVIDIA提供的强大的GPU性能分析工具，可用于分析GPU应用程序的性能瓶颈。AMDRadeonGPUProfilerAMDRadeonGPUProfiler是AMD提供的GPU性能分析工具，可用于分析和优化AMDGPU应用程序的性能。GPU-ZGPU-Z是一款免费的工具，提供GPU硬件信息、性能指标，以及一些性能测试功能。英伟达显卡控制面板英伟达显卡控制面板提供了GPU性能监控，并可调整GPU设置，以提高性能或节约能耗。GPU程序优化技巧代码优化优化代码结构，减少分支跳转。使用并行化策略，例如线程块、线程组等。优化内存访问模式，减少内存冲突。使用共享内存和纹理内存，提高内存访问效率。算法优化选择合适的算法，例如并行排序算法、并行矩阵运算算法等。使用数据结构优化算法，例如使用树状数组、线段树等。GPU应用案例分享GPU在现代科技领域发挥着至关重要的作用，并应用于各个方面，例如游戏，科学计算和机器学习等领域。例如，在游戏领域，GPU负责渲染逼真的图形效果，为玩家带来沉浸式的游戏体验。此外，GPU在科学计算和机器学习领域也得到广泛应用，加速复杂的计算任务，例如药物研发和人工智能模型训练等。GPU未来发展趋势AI加速GPU将继续在人工智能领域发挥重要作用，支持机器学习模型训练和推理，推动AI发展。虚拟现实GPU将为VR/AR提供强大的图形处理能力，创造更逼真、更沉浸式的体验。云计算GPU将与云计算技术深度融合，为用户提供按需访问高性能计算资源，满足云游戏等新兴应用需求。高性能计算GPU将在科学研究、金融分析、工程设计等领域发挥关键作用，提供更