NVIDIA_Fermi_Compute_Architecture_Whitepaper
根据给定文件的内容,我们将探讨NVIDIA Fermi计算架构的重要知识点,同时也会包含一些关于GPU计算历史的背景介绍。 GPU计算的发展历程 GPU最初由NVIDIA在1999年发明,它成为了迄今为止最广泛使用的并行处理器。GPU最初的开发动机是为了满足对逼真实时图形的无限渴望。随着GPU在浮点性能和可编程性上的进化,它们的算术吞吐量和内存带宽远远超过了CPU,使得GPU成为了加速各类数据并行应用程序的理想处理器。从2003年开始,人们就开始尝试利用GPU进行非图形应用。通过使用高级着色语言如DirectX、OpenGL和Cg,各种数据并行算法被移植到了GPU上。蛋白质折叠、股票期权定价、SQL查询和MRI重建等问题在GPU上实现了显著的性能加速。这些早期使用图形API进行通用计算的努力被称为GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)程序。 NVIDIA Fermi计算架构 Fermi是NVIDIA推出的下一代CUDA计算和图形架构的代号。它具有许多革命性的创新特性,旨在提升并行计算的性能和效率。以下是Fermi架构的一些关键知识点。 第三代流式多处理器(Streaming Multiprocessor) Fermi架构中包含的第三代流式多处理器是NVIDIA历史上性能最强大的。它拥有512个高效率CUDA核心,显著增强了双精度计算能力。每个SM中有16个加载/存储单元和四个特殊功能单元,为各种计算任务提供了强大的处理能力。 双Warp调度器 Fermi架构中的双Warp调度器支持同时调度两个Warp,进一步提升了多线程应用的执行效率。 共享内存和L1缓存 Fermi架构引入了64KB的可配置共享内存和L1缓存,允许开发者根据需要进行优化,从而提升性能。 第二代并行线程执行ISA Fermi架构包含了第二代并行线程执行ISA,这一代指令集架构相较于前代有显著的改进。 统一地址空间 Fermi架构支持统一地址空间,这意味着可以更加容易地为GPU编写完整的C++程序,充分发挥GPU的计算能力。 针对OpenCL和DirectCompute优化 Fermi架构优化了对OpenCL和DirectCompute的支持,使得开发者能够更加便捷地利用这些通用计算框架。 IEEE 32位浮点精度 Fermi架构支持IEEE标准的32位浮点精度,保证了科学和工程计算中数值计算的准确性。 内存子系统创新 Fermi架构引入了NVIDIA的并行数据缓存技术,允许开发者配置L1和统一的L2缓存。此外,Fermi是首个支持ECC(Error-Correcting Code)内存的GPU,可以保护数据免受错误影响。 快速原子内存操作 为了支持高并发和线程同步操作,Fermi架构实现了快速原子内存操作。 GigaThread线程调度器 Fermi的GigaThread线程调度器能够提供更快的应用上下文切换,达到了之前的10倍速度。 同时内核执行 Fermi支持并行内核执行,允许多个内核同时运行,这对于需要执行多个并行计算任务的应用程序来说是一个巨大的提升。 NVIDIA Nexus Fermi架构还引入了NVIDIA Nexus,这是一个用于开发、调试和分析GPU应用程序的工具集。 总结 从文档内容中可以看出,NVIDIA Fermi架构是一个里程碑式的进步,它不仅改善了GPU的图形处理能力,还极大提升了通用计算(GPGPU)的能力。Fermi架构通过多种创新技术,如改进的硬件执行、增强的双精度能力、可配置的缓存系统和更高效的内存管理,进一步推动了GPU计算的发展。此外,对IEEE浮点标准和C++完整支持也显示出Fermi架构对于科学计算和高级编程语言的重视。Fermi架构的推出为高效、灵活的高性能计算奠定了坚实的基础。
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