GPU 硬件学习记录

关于GPU架构的技术讨论重点介绍了GPU组件及其功能的复杂性。它深入探讨了GPU如何管理内存、执行内核和处理线程的具体细节。该指南突出了GPU与CPU架构之间的差异，例如GPU中缺乏虚拟寻址以及其专门设计用于并行处理。它还涉及了GPU内部专有的CPU，用于管理任务调度和顺序。这篇内容对于那些对GPU设计和操作的技术细节感兴趣的人来说非常重要，特别是在人工智能和深度学习应用的背景下。它提供了关于AMD和NVIDIA GPU架构的见解，包括CUDA核心和流处理器的组织。这篇内容对于希望深入了解支持复杂计算任务的硬件的读者非常有价值。- 第一段：讨论了GPU的配曲和普遍使用，以及一些相关术语。 - GPU是广泛使用的计算设备。 - GPU配曲是指将任务分配给不同的计算核心。 - 一些相关术语包括Thread Block和硬件线程。 - 第二段：讨论了GPU的内存和控制寄存器，以及调度器和计算核心的功能。 - GPU有内存和控制寄存器用于存储数据和指令。 - 调度器负责将任务分配给计算核心进行处理。 - 第三段：讨论了全局内存和缓存的作用，以及内存控制器的功能。 - 全局内存用于存储大量数据。 - 缓存用于提高数据访问速度。 - 内存控制器管理内存的读写操作。 - 第四段：讨论了计算核心的功能，包括处理Thread Block和硬件线程。 - 计算核心执行指令并处理数据。 - 处理Thread Block和硬件线程是计算核心的主要任务。 - 最后一句：提到了Program Count和PC的作用。 - Program Count（程序计数器）和PC（指令指针）用于跟踪当前执行的指令位置。