什么是GPU(图形处理器)计算

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其发起者和主导者是NVIDIA(英伟达)公司。

1999年,NVIDIA推出GPU,2002年就开始大力推广GPU计算技术,推出第一个可编程的GPU,提出了GPGPU概念。2003年,NVIDIA开始全新尝试,举三年之力,于2006年成功推出CUDA架构(Compute Unified Device ),于2007年正式发布。CUDA是一个更适合于并行计算的架构,提供了硬件的直接访问接口,并率先提供了针对GPU编程的C语言开发环境。

GPU(图形处理器)计算模型在一个异构计算模型中同时使用了 CPU 和 GPU(图形处理器)。应用程序的顺序部分在 CPU 上运行,计算密集型部分在 GPU(图形处理器)上运行。虽然应用程序使用了 GPU(图形处理器)的卓越性能来提升运行性能,但对用户而言,他们所能感知到的将仅仅是运行速度更快的应用程序。

应用程序开发人员将需要修改其应用程序中的计算密集型内核,并将其关联到 GPU(图形处理器)。应用程序的其它部分将仍然依赖于 CPU 进行处理。将一项功能关联到 GPU(图形处理器)需要重写功能,以在其中支持并行处理,同时添加“C”关键字以在应用程序和 GPU(图形处理器)之间往返传输数据。

尽管人们都习惯了“Intel Inside”,但一场计算革命正在到来,采用GPU计算的新模式将会成为中国超级计算发展的重要方向。相对于CPU,GPU的优势在于超级计算能力、价格大幅下降、比高性能计算机占地面积少等特点,它将改变现有IT业版图。当年一场场CPU革命把人类推上了IT列车,如今GPU正把火车换成飞机。

GPU是特定于计算密集的、高并行的计算,它设计了更多的晶体管专用于数据处理,而非数据高速缓存和流控制。

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2023-07-11 广告
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