GPU并行计算分析.pdf

GPU并行计算分析 本文对GPU的基本原理和发展历程进行了详细的介绍，并对比了CPU和GPU之间的设计目的和性能差异，强调了GPU在高并行度计算中的优势，并介绍了GPU在其他领域的应用和未来发展前景。 一、GPU的基本原理 GPU是 Graphics Processing Unit 的缩写，译为图形处理单元。GPU的产生是为了将部分3D图形处理功能从CPU中分出来，进行硬件实现，以达到加快3D图形处理速度的目的。GPU的标志性技术是将T&L（光影转换）从CPU中分离出来，用硬件来加以支持，T&L是3D渲染中的一个不可或缺的重要部分，其作用是做几何处理，主要计算图形的3D角度位置和处理动态光线阴影效果。 二、GPU的发展历程 GPU在发展中引入了可编程的特性，能够将图形硬件的流水线作为流处理器来解释，基于GPU的通用计算也开始出现，主要用于实现矩阵乘法运算和数学扩散方程求解。为了实现更复杂多变的图形效果，除了依赖硬件T&L实现光影转换，还要加强顶点和像素的运算能力，因此又提出了顶点着色器和像素着色器的硬件逻辑实现，用于支持可编程的顶点和像素。 三、GPU和CPU的比较 GPU和CPU都是有很强运算能力的芯片，且都能完成浮点运算功能，它们之间在性能上表现出来的不同，主要来自于他们不同的设计目的。CPU被设计成为一个“通才”，它要兼顾指令和数值的并行运算，大部分的晶体管用在了Cache（高速缓冲存储器）和控制电路上，控制电路十分的复杂，内部仅有5%的ALU（算术逻辑单元，即运算器）；GPU则被设计成为一个以图形类数值计算为核心的专注计算的“专才”，它对Cache需求不高，控制电路也较CPU简单许多，于是它大部分的晶体管用在了计算单元上，内部有40%的ALU。 四、GPU在高并行度计算中的优势 GPU在高并行度计算中的优势主要来自于其设计目的和架构特点。GPU的核心数量众多，被称为“众核”，能够进行并行计算。虽然GPU单个的运算核心相较于CPU的工作频率低，但是GPU在总体的性能功耗比和性能芯片面积比上优于CPU很多。GPU能够在一定程度上隐藏全局延迟。主要是通过大量并行线程之间的交织运行来达到这样的目的。GPU在线程之间的切换上的开销远远低于CPU。 五、GPU在其他领域的应用 GPU不仅仅用于图形处理，还广泛应用于其他领域，例如科学计算、机器学习、数据处理等。GPU的可编程性和并行计算能力使其在这些领域中发挥着重要作用。 六、未来发展前景 随着GPU技术的不断发展和改进，GPU将在更加广泛的领域中发挥着重要作用，例如人工智能、机器学习、数据分析等。GPU的发展也将推动整个计算机行业的发展和进步。 本文对GPU的基本原理、发展历程、与CPU的比较和在高并行度计算中的优势进行了详细的介绍，并对GPU在其他领域的应用和未来发展前景进行了讨论。