GPU硬件架构基础
GPU（图形处理单元）硬件架构是专门设计用于高效处理大量并行计算任务，尤其是在图形渲染和深度学习领域。以下是GPU硬件架构的一些基础知识：
流处理器（Stream Processors）：
- 也被称为着色器单元（Shader Units），是GPU的核心执行单元。
- 每个流处理器可以执行简单的计算任务，与多核CPU架构相比，GPU拥有更多的这些处理器。
多重处理器（Multiprocessor，MP）：
- 流处理器被组织成小组，称为多重处理器。
- 每个多重处理器可以同时处理多个线程，允许大规模的并行计算。
全局内存（Global Memory）：
- 这是GPU上最大也是最慢的存储器，用于存储从主机CPU传输的数据。
- 虽然存取速度较慢，但全局内存的容量较大。
共享内存（Shared Memory）：
- 属于每个多重处理器，允许在同一多重处理器内的线程块中的线程之间进行快速数据交换。
- 通常速度较快，类似于CPU缓存。
寄存器（Registers）：
- 是最快的存储区域，用于储存计算过程中急需的数据。
- 每个线程有自己专属的寄存器，能极大提高计算效率。
线程块（Thread Block）和网格（Grid）：
- 线程是GPU执行的最小计算单元。
- 线程块是一个线程组成的组，可以通过共享内存进行内部通信。
- 网格由多个线程块组成，用于组织大规模的并行任务。
指令级并行和SIMD架构：
- GPU以单指令多数据（SIMD）的方式运行，即在同一时刻执行相同的指令集操作多个数据点。
- 这种结构非常适合于计算密集型任务，如矩阵运算、图像处理。
纹理内存（Texture Memory）：
- 用于专门加速纹理映射相关计算，支持特殊的缓存机制来提高访问效率。
- 常用于图像和视频处理应用。
内存控制器（Memory Controller）：
- 根据需要，从全局内存中获取数据，为流处理提供数据。
- 负责管理数据传输的延迟与带宽。
这些元素共同构成了现代GPU架构，使其非常适合执行并行计算任务，从而提高图形处理能力和提供高性能的数据计算能力。这一结构尤为重要，在深度学习、科学计算以及实时渲染等领域得到了广泛应用。