GPU Architecture Design Tutorial

根据提供的文件内容，本文将梳理和解释有关GPU架构设计的知识点。GPU架构设计是一个复杂的话题，涉及从硬件设计到软件编程的多个层面。文件中提及的演讲者背景、现代PC中专用图形芯片的发展、CPU与GPU性能比较、GeForce 6800 GPU架构细节、并行计算、硬件可编程性等方面将构成本次教程的主体内容。 文档开头提到了演讲者背景。William Mark是德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员，专注于实时3D图形系统，曾经在NVIDIA工作并参与了Cg语言的设计。Henry Moreton是NVIDIA架构组的资深架构师，之前在SGI工作。从两位演讲者的研究背景和经验出发，可以预计这次教程将围绕实时3D图形系统的硬件设计以及GPU架构的先进特性。 接下来，文档提到了现代PC中的专用图形芯片。随着图形处理需求的增长，现代PC内置了专用的图形处理硬件。文档中提到了内存控制器芯片和输入/输出胶合芯片（北桥与南桥），以及在图形处理单元（GPU）的发展中至关重要的图形处理器（GPU）的晶体管数量。值得注意的是，文档中提到了NVIDIA的GeForce 6800，具有2.22亿个晶体管，并采用了.13微米工艺。 在CPU与GPU的性能比较部分，文档引用了Fatahalian等人的研究结果，指出了在峰值性能方面，虽然CPU（如Pentium 4 Prescott）的主频可以达到1.06 GHz，但在图形处理单元方面，如ATI Radeon X800的峰值GFLOPS达到了3.8 GHz，远超CPU。同时，GPU的内存带宽也远远高于CPU，达到了32GB/s，这展示了GPU在处理大量并行计算任务时的潜力。 在GPU架构设计方面，文档详细描述了NVIDIA GeForce 6800的架构。GeForce 6800采用了高度并行的单芯片架构，拥有命令和数据获取、三角形设置、光栅化、Z剔除、着色器线程分派等可编程核心。整个GPU包含了152个浮点32位乘加单元以及22个倒数/平方根计算单元，支持高达32GB/s的内存带宽。 此外，GPU在处理复杂任务时的计算密集型特点被提及。例如，以100万像素每秒60帧的速度计算，每秒需要处理6000万像素。这种计算量巨大的情况在游戏“半条命2”中得到了体现。文档还提到，GPU在某些单元上具有硬件可编程性，例如在着色器中使用编程指令来计算边缘遮罩等。 GPU架构设计涉及到的要点包括但不限于： - GPU的历史发展及其在现代PC中的角色。 - CPU与GPU在图形处理性能上的显著差异，包括处理速度和内存带宽。 - GPU架构内部高度并行的单芯片设计，以及其组成部分的功能与作用。 - 在现代图形渲染任务中，GPU所面临的高计算需求及其应对策略。 - GPU硬件的可编程性及其在处理复杂图形任务时的应用。 这些知识点不仅展示了GPU架构的复杂性和进步，而且强调了GPU在并行计算和实时图形渲染中的关键作用。通过这份教程，读者可以对GPU架构设计有一个全面的了解，从硬件架构到性能特点，再到实际的应用场景。