1.1 Programmable Graphics Processing Unit 发展历程
在计算机科学中,软件编程与图形编程是两种高度专业化的领域,它们的目标和方法有着根本的区别。对于熟悉传统软件开发的开发者来说,进入图形编程可能是一个全新的世界。在这篇文章中,我们将探讨着色器语言、GPU(图形处理器)以及两者的差异,以期帮助读者更好地理解这一新兴领域。
英伟达不同时代产品的芯片设计不同,每代产品背后有一个微架构代号,微架构均以著名的物理学家为名,以向先贤致敬。当前比较火热的架构有:
Python是当前最流行的编程语言,被广泛应用在深度学习、金融建模、科学和工程计算上。作为一门解释型语言,它运行速度慢也常常被用户诟病。著名Python发行商Anaconda公司开发的Numba库为程序员提供了Python版CPU和GPU编程工具,速度比原生Python快数十倍甚至更多。使用Numba进行GPU编程,你可以享受:
面纱掩盖了过去、现在和将来,历史学家的使命是发现它现在是什么,而不是过去是什么。 ——Henry David Thoreau
CPU和GPU是两种不同的微处理器,它们在电脑、手机、游戏机等设备中负责执行各种计算任务。CPU是中央处理器,它是电脑的大脑,负责处理各种复杂的逻辑运算和控制指令。GPU是图形处理器,它是电脑的眼睛,负责处理大量的图像和图形相关的运算。
从上节阐述了GPU的发展历史,那么为什么在CPU之外要发展GPU?GPU 的 vertex programmability 和 fragment programmability 究竟在何处有着怎样的优势?引用在文献【2】第 6 页的一段话为:
本书旨在引导初级 GPU 学习者步入 GPU 编程的大堂,并普及一些在国内资料中较少见到的 GPU 算法,例如光照渲染中的 bank BRDF,以及体绘制中的光线投射(ray-casting)算法。在 GPU 编程方面有一定基础的同学,可以将本书的一些观点作为参考。
GPU 编程可以称为异构编程,最近由于机器学习的火热,很多模型越来越依赖于GPU来进行加速运算,所以异构计算的位置越来越重要;异构编程,主要是指CPU+GPU或者CPU+其他设备(FPGA等)协同计算。当前的计算模型中,CPU主要用来进行通用计算,其更多的是注重控制,我们可以通过GPU和FPGA等做专用的计算。
基于 GPU 的科学可视化计算(Visualization in Scientific Computing),在研究和工程运用上都取得了卓越的成果。由于科学可视化计算处理的数据量极大 (人体 CT、地质勘探、气象数据、流体力学等),仅仅基于 CPU 进行计算完全不能满足实时性要求,而在 GPU 上进行计算则可以在效率上达到质的突破,许多在 CPU 上非常耗时的算法,如体绘制中的光线投射算法,都可以成功移植到 GPU 上,所以基于 GPU 的科学可视化研究目前已经成为主流。
金融建模、自动驾驶、智能机器人、新材料发现、脑神经科学、医学影像分析...人工智能时代的科学研究极度依赖计算力的支持。提供算力的各家硬件芯片厂商中,最抢镜的当属英伟达Nvidia了。这家做显卡起家的芯片公司在深度学习兴起后可谓红得发紫,如果不聊几句GPU和英伟达,都不好意思跟别人说自己是做人工智能的。
大家应该能感觉到,近些年来,CPU的发展速度远远跟不上GPU的发展速度,这里有很多因素,比如AMD的疲软,Intel主观上缺少动力,比如GPU更适合大计算量的应用,因此CPU没有太多必要提升计算能力。总之,一切都是由市场这个看不见的手来操纵。如下图,相比CPU,GPU计算能力更强,价格也更便宜。
GPU实现了第2章中描述的概念:几何处理、光栅化和像素处理流水线阶段。这些阶段被分为几个具有不同程度的可配置性或可编程性的硬件阶段。图3.2显示了根据可编程或可配置程度对各个阶段进行颜色标识。请注意,这些物理阶段的划分与第2章中介绍的功能阶段有些不同。
本文翻译自:《CUDA vs OpenCL vs Metal : The Battle for GPU Acceleration Supremacy》
定义 1:FPGA 是一堆晶体管,你可以把它们连接(wire up)起来做出任何你想要的电路。它就像一个纳米级面包板。使用 FPGA 就像芯片流片,但是你只需要买这一张芯片就可以搭建不一样的设计,作为交换,你需要付出一些效率上的代价。
CUDA 并行计算平台可以使用 C++、Fortran 和 Python 进行编程,但该公司正在寻找其他人来运行其 GPU。
我们学习GPU编程,肯定都是要有CPU编程的基础,不可能连C都不会就直接学习GPU,因此,我们这一节就来讲一下CPU与GPU的不同,可以让大家更好的了解GPU编程。
欢迎开始学习GPU入门课程!GPU(图形处理器)在计算机科学和深度学习等领域有着广泛的应用。以下是一个适用于初学者的GPU入门学习课程目录,帮助了解GPU的基本概念、架构和编程:
在前面文章中,我们交代了计算平台相关的一些基本概念以及为什么以GPU为代表的专门计算平台能够取代CPU成为大规模并行计算的主要力量。在接下来的文章中,我们会近距离从软硬件协同角度讨论GPU计算如何开展。跟先前的文章类似,笔者会采用自上而下,从抽象到具体的方式来论述。希望读者不只是对GPU计算能有所理解,而且能够从中了解可以迁移到其它计算平台的知识,此是笔者之愿景,能否实现一二,还恳请各位看官不断反馈指正,欢迎大家在后台留言交流。在本文中,我们首先介绍下GPU及其分类,并简单回顾下GPU绘制流水线的运作,最后又如何演化为通用计算平台。
1998年英伟达宣布GPU的研发成功,是计算机显示的历史性突破。此后,20世纪70年代末到1998年被称为pre-GPU时代,即前GPU时代,1998年以后则被称为GPU时代。
计算机常见的处理器包括CPU和GPU,CPU即中央处理单元(Central processing unit),它是计算机的控制核心。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,同时在大量的逻辑判断中,包含了大量的分支跳转和中断处理,使得CPU的内部结构异常复杂,不擅长于快速计算。
以加法计算为例,CPU就像大学数学教授,GPU就像几千个小学生,现在需要不借助外界,只通过纸笔,对2000个数字进行加法计算,得到1000个加法结果,在这个过程中,大学教授要协调指挥小学生完成任务。
过去十年深度神经网络已成为最重要的机器学习模型之一,创造了从自然语言处理到计算机视觉、计算神经科学等许多领域的 SOTA 实现。 深度神经网络的特征注定其产生的计算量是巨大的,但也会产生大量高度并行化的工作,特别适合多核和众核处理器。深度学习领域的新研究思路往往是结合原生框架 operator 来实现的,一般编写专门的 GPU 内核可以解决过程中的性能损失问题,但也确实具有更高的挑战性。可以说,深度神经网络的计算潜力与 GPU 编程困难之间存在着一道鸿沟。 2007 年,英伟达发布了 CUDA 的初始版本,
1999年,英伟达定义了GPU,GPU的出现被业界视为现代计算机图形技术的开端。然而GPU的微架构天生适合矩阵类并行计算,其能力不仅限于显卡领域,于是从21世纪早期就有专业的计算人员想要使用GPU做一些人工智能领域相关的并行计算。但是,想要调用GPU的计算能力必须编写大量的底层语言代码。
作者介绍:高剑林,腾讯架构平台部,平台开发中心基础研发组组长。先后从事过通讯设备的开发和存储设备的研发工作。目前致力于一体化的涉及—从硬件和软件的结合,以及OS多个层面综合考虑系统设计,找出最优路径
人工智能的兴起触发了市场对 GPU 的大量需求,但 GPU 在 AI 场景中的应用面临使用寿命短、使用成本高等问题。现场可编程门阵列 (FPGA) 这一可以定制化硬件处理器反倒是更好的解决方案。随着可编程性等问题在 FPGA 上的解决,FPGA 将成为市场人工智能应用的选择。
CUDA定义了一种针对GPU特性的指令集,允许程序员直接编写针对GPU硬件的代码。这些指令专为大规模并行处理而设计,能够高效地驱动GPU上的数千个并行处理单元(如CUDA核心或流处理器)同时工作。
导读 在处理某些规模庞大和复杂的数据与计算时,量子计算独有的叠加和纠缠特性在算力方面相比于经典计算表现出强大优势。现阶段,由于量子计算机的研发受限于有效的量子比特数、相干时间长度、量子门操作精度等,对量子计算机的研究焦点进而转向量子模拟器,量子模拟器也因此成为发挥量子优越性和研究量子算法的有效途径。
话说,程序员三大浪漫,操作系统、编译器和图形处理。Rust 语言已经攻陷了其中两大浪漫,操作系统和编译器,那么图形处理呢?Rust 语言还能“浪”起来吗?
颜萌 李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 📷 所到之处,英伟达CEO黄仁勋例行强调:我们是一家AI公司。 谁又能说不是? 市值两年上涨7倍,芯片供不应求,屡战英特尔,坚持怼谷歌,是当前AI大红大紫中的实力玩家,也是AI大潮中最闪亮耀眼的明星缩影。 创立24年来,从游戏芯片供应商,到AI芯片垄断者,英伟达俨然历史钦定。 不过,回溯英伟达的风云际会,历史进程纵然功不可没,个人奋斗更是不容忽视——没有濒临破产时的豪赌,没有在CUDA上百亿美元的押注,又怎会有如今风光无
从物理服务器到虚拟化系统,现在数据中心又发展成可组合的基础架构。在这种基础架构中,像存储和持久内存之类的资源已从服务器中分离出来,原先的数据处理和联网任务只在CPU上运行,现在演变为可在GPU、DPU或FPGA上运行计算。另外,软件开发模型从单台计算机上运行的程序,演变为在整个数据中心上运行的分布式代码,实现了云原生、容器化的微服务。
CPU 的并行编程技术,也是高性能计算中的热点,那么它和 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细的对比,分析各自的特点,为深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫。 区别一:缓存管理方式的不同 •GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理)。 •CPU:缓存对程序员透明。应用程序员无法通过编程手段操纵缓存。 区别二:指令模型的不同 • GPU:采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32个线程 (一个线程束)。 • CPU:采
总的来说,CPU擅长处理逻辑复杂、串行的计算任务;而GPU擅长的是大规模的数据并行(data-parallel)的计算任务。
去年的时候,抛砖引玉的写了一篇“硬件定义软件?还是软件定义硬件?”的文章,现在再看,发现很多考虑不全面不深刻的地方。继续抛砖,与大家深入探讨此话题。
上一篇文章(链接),小枣君给大家介绍了CPU和GPU。今天,我继续介绍计算芯片领域的另外两位主角——ASIC和FPGA。
【AI100 导读】首款拥有 GPU 原生编程功能的 Julia 编程语言公测版终于发布了!本文介绍了如何编写像 GPU 一样的并行加速程序。 经过两年缓慢但却稳定的发展,我们最终发布了首款拥有 GPU 原生编程功能的 Julia 编程语言的公测版。虽然仍然存在某些方面的限制,但是现在运用 Julia 编写 CUDA 核心程序已经得以实现。相应地,使用 Julia 高级语言特性编写高性能的 GPU 代码也成为可能。 本篇文章中演示的编程支持是由低级构块组成的,而这些构块与 CUDA C 语言处于相同的抽
减少编程工作、更多地关注科学本身 全球视觉计算技术行业领袖NVIDIA®(英伟达™)今日发布了全新OpenACC工具套件,通过这款全新的套件,未来科学研究将可以做更多事情,并大幅提升计算效率。 虽然计算核心在短时间内不会变得更快,但处理器的并行计算能力则越来越强大。这一趋势在过去的十年里一直存在,而且还会持续下去。 OpenACC现已在HPC行业中得到广泛支持,因为它能够简化GPU等现代处理器的并行编程。自2011年Cray、PGI以及NVIDIA等领先的HPC供应商推出OpenACC编程标准以来,如今已有
当一个kernel被执行时,可以在逻辑上指定具体的Grid,Block来管理thread,Grid和Block可以是1~3维。而在执行中,warp是基本单元,一个warp包含32个thread,同一个warp下的thread以不同的资源执行相同的指令。所以,block中的thread数目最好是32的整数倍。
在大家开始深度学习时,几乎所有的入门教程都会提到CUDA这个词。那么什么是CUDA?她和我们进行深度学习的环境部署等有什么关系?通过查阅资料,我整理了这份简洁版CUDA入门文档,希望能帮助大家用最快的时间尽可能清晰的了解这个深度学习赖以实现的基础概念。
这里的host端就是指CPU,device端就是指GPU;使用__global__声明的核函数是在CPU端调用,在GPU里执行;__device__声明的函数调用和执行都在GPU中;__host__声明的函数调用和执行都在CPU端。
GPU硬件技术在硬件架构和制程技术上持续创新,许多GPU实现高度并行化设计,以充分利用多核处理器和多线程技术提高性能,并采用先进制程降低功耗与提升能效。
1.摘要 Q音探歌是QQ音乐孵化的一款全新APP,主打高效、准确的“听歌识曲”,“扫描识别MV”功能,这些服务的实现离不开深度学习能力。把深度学习推断带到边缘设备( inference on the edge ),可以减少计算时间,改善用户体验,但是也面临着种种挑战。我们希望本文提供的观察、见解和我们针对不同平台的设计原则能够帮助大家更好地设计和评估移动端的深度学习推断。 2.介绍 2.1深度学习的边缘化发展的机遇 越来越多的服务会使用到深度学习的能力,例如给用户聚类、识别动作与跟踪、语音识别等等。尽管所有
在 QCon Plus 大会上,Juan Fumero 谈到了 TornadoVM,一种 Java 虚拟机(JVM)高性能计算平台。Java 开发人员可以通过它在 GPU、FPGA 或多核 CPU 上自动运行程序。
In the last year I have never had to write a single HLSL/GLSL shader. Bottom line, I can’t think of any reason NOT to use CG.
作者 | 刘文志 责编 | 何永灿 随着深度学习(人工智能)的火热,异构并行计算越来越受到业界的重视。从开始谈深度学习必谈GPU,到谈深度学习必谈计算力。计算力不但和具体的硬件有关,且和能够发挥硬件能力的人所拥有的水平(即异构并行计算能力)高低有关。 一个简单的比喻是:两个芯片计算力分别是10T和 20T,某人的异构并行计算能力为0.8,他拿到了计算力为10T的芯片,而异构并行计算能力为0.4的人拿到了计算力为20T的芯片,而实际上最终结果两人可能相差不大。异构并行计算能力强的人能够更好地发挥硬件的能力,而
特点是使用了GCCJIT的静态语言,也就是libgccjit库,它提供了C接口,社区里也有它的Rust绑定库。
过去十年中,深度神经网络 (DNN) 已成为最重要的机器学习模型之一,创造了从自然语言处理到计算机视觉、计算神经科学等许多领域的 SOTA 实现。DNN 模型的优势来自于它的层次结构,这一特征导致其计算量巨大,但也会产生大量高度并行化的工作,特别适合多核和众核处理器。
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