GPU通用计算软硬件处理架构研究
摘要：本文研究了GPU通用计算软硬件处理架构，包括概念、分类、硬件架构、软件环境和处理模型等方面。GPU不仅是功能强劲的图形处理引擎，也是具有强大计算性和存储带宽的高度并行可编程器件，能够与CPU构建完整的异构处理系统。本文对GPU通用计算的概念、分类、硬件架构和软件环境进行了详细的研究，期望为GPU通用计算在航空嵌入式计算领域的进一步应用提供参考。
关键词：GPU通用计算、异构系统、硬件架构、软件处理架构
一、GPU通用计算概念
GPU通用计算（General-Purpose computing on Graphics Processing Unit，GPGPU）是指使用GPU进行通用计算的技术。与传统的CPU-only计算不同，GPGPU可以充分利用GPU的并行处理能力和存储带宽，实现高性能计算。
二、GPU通用计算分类
根据应用领域和计算性质，GPGPU可以分为以下几类：
* 科学模拟计算，如气象模拟、流体动力学模拟等
* 数据处理和分析，如数据挖掘、机器学习等
* 图形处理和计算机视觉
* 机器人和自动化控制
* 嵌入式系统和实时系统
三、GPU硬件架构
现代GPU架构通常包括以下几个部分：
* 多个处理单元（Processing Units，PU）：负责执行计算任务
* 存储器（Memory）：用于存储数据和指令
*memory Interface（MI）：负责数据交换和传输
* 控制单元（Control Unit）：负责控制和调度计算任务
四、GPU软件环境
GPU软件环境包括操作系统、编译器、库函数和应用程序等。常见的GPU软件环境包括：
* NVIDIA CUDA
* ATI Stream
* OpenCL
五、GPU处理模型
GPU处理模型可以分为以下几类：
* 数据并行模型：将数据分割成小块，分别处理
* 任务并行模型：将计算任务分割成小块，分别处理
* 流水线模型：将计算任务分割成小块，按照流水线顺序处理
六、GPU在航空嵌入式计算领域的应用
GPU在航空嵌入式计算领域的应用包括：
* 图形处理和计算机视觉
* 数据处理和分析
* 实时控制和自动化
* 嵌入式系统设计
本文对GPU通用计算软硬件处理架构进行了详细的研究，期望为GPU通用计算在航空嵌入式计算领域的进一步应用提供参考。
