摘自:https://zhidao.baidu.com/question/1765722944085349980.html

  其发起者和主导者是baiNVIDIA(英伟达)公司。

  1999年,duNVIDIA推出GPU,2002年就开始大力推广GPU计算技zhi术,推出第一个可编程的GPU,提出了daoGPGPU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 Architecture),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。

GPU简介的更多相关文章

  1. NVIDIA GPU架构与原理分析(一)——GPU简介与主流Fermi、Kepler架构GPU概述

    1 GPU简介 图形处理单元GPU英文全称Graphic Processing Unit,GPU是相对于CPU的一个概念,NVIDIA公司在1999年发布GeForce256图形处理芯片时首先提出GP ...

  2. 深入GPU硬件架构及运行机制

    目录 一.导言 1.1 为何要了解GPU? 1.2 内容要点 1.3 带着问题阅读 二.GPU概述 2.1 GPU是什么? 2.2 GPU历史 2.2.1 NV GPU发展史 2.2.2 NV GPU ...

  3. CUDA基础介绍

    一.GPU简介 1985年8月20日ATi公司成立,同年10月ATi使用ASIC技术开发出了第一款图形芯片和图形卡,1992年4月ATi发布了Mach32图形卡集成了图形加速功能,1998年4月ATi ...

  4. CUDA与OpenCL架构

    CUDA与OpenCL架构 目录 CUDA与OpenCL架构 目录 1 GPU的体系结构 1.1 GPU简介 1.2 GPU与CPU的差异 2 CUDA架构 2.1 硬件架构 2.1.1 GPU困境 ...

  5. 【CUDA并行程序设计系列(1)】GPU技术简介

    http://www.cnblogs.com/5long/p/cuda-parallel-programming-1.html 本系列目录: [CUDA并行程序设计系列(1)]GPU技术简介 [CUD ...

  6. 深度学习GPU集群管理软件 OpenPAI 简介

    OpenPAI:大规模人工智能集群管理平台 2018年5月22日,在微软举办的“新一代人工智能开放科研教育平台暨中国高校人工智能科研教育高峰论坛”上,微软亚洲研究院宣布,携手北京大学.中国科学技术大学 ...

  7. 显卡、GPU和CUDA简介

    http://blog.csdn.net/wu_nan_nan/article/details/45603299 声明: 本文部分内容来自网络.由于知识有限,有错误的地方还请指正.本帖为自己学习过程的 ...

  8. (Matlab)GPU计算简介,及其与CPU计算性能的比较

    1.GPU与CPU结构上的对比 2.GPU能加速我的应用程序吗? 3.GPU与CPU在计算效率上的对比 4.利用Matlab进行GPU计算的一般流程 5.GPU计算的硬件.软件配置 5.1 硬件及驱动 ...

  9. GPU图形绘制管线简介

    (阅读GPU+编程与CG+语言之阳春白雪下里巴人所得总结) GPU图形绘制管线是描述GPU渲染(把三维世界显示为屏幕上的二维图像)的流程,主要分为三个主要阶段应用程序阶段.几何阶段.光栅阶段. 1.应 ...

  10. [译]基于GPU的体渲染高级技术之raycasting算法

    [译]基于GPU的体渲染高级技术之raycasting算法 PS:我决定翻译一下<Advanced Illumination Techniques for GPU-Based Volume Ra ...

随机推荐

  1. 在DAYU200上实现OpenHarmony跳转拨号界面

    一.简介 日常生活中,打电话是最常见的交流方式之一,那么如何在OpenAtom OpenHarmony(简称"OpenHarmony")中进行电话服务相关的开发呢?今天我们可以一起 ...

  2. 为 Hugging Face 用户带来无服务器 GPU 推理服务

    今天,我们非常兴奋地宣布 部署到 Cloudflare Workers AI 功能正式上线,这是 Hugging Face Hub 平台上的一项新服务,它使得通过 Cloudflare 边缘数据中心部 ...

  3. go语言结构体使用小结

    转载请注明出处: 在Go语言中,结构体(struct)是一种复合数据类型,它允许你将多个不同类型的字段组合成一个单一的类型.结构体为数据的封装和抽象提供了便利,使得数据组织更加清晰和易于管理. 结构体 ...

  4. Visual Studio 2019汇编报错 warning LNK4258: 指令“/ENTRY:main@0”与开关“/ENTRY:main”不兼容;已忽略

    Visual Studio 2019汇编报错 warning LNK4258: 指令"/ENTRY:main@0"与开关"/ENTRY:main"不兼容:已忽略 ...

  5. 必须经典GPT4.0

    学习C#编程,有一些经典的教材和资源值得关注.下面列出了一些建议供你参考: 1. <C# 编程黄皮书>(C# Programming Yellow Book):Rob Miles 编著的这 ...

  6. Understand Abstraction and Interface

    Foreword 抽象和接口是Java中的两个关键字,也是两种最基本的优化软件项目手段.为什么说它们是一种优化项目的手段? 人分三六九等,不同等级的人,所接触的事和处理的事是不一样的.同理,项目也分大 ...

  7. 云原生事件驱动引擎(RocketMQ-EventBridge)应用场景与技术解析

    简介: RocketMQ 给人最大的印象一直是一个消息引擎.那什么是事件驱动引擎?为什么我们这次要推出事件驱动引擎这个产品?他有哪些应用场景,以及对应的技术方案是什么?本文我们就一起来看下. 作者:罗 ...

  8. Apache Flink在 bilibili 的多元化探索与实践

    简介: bilibili 万亿级传输分发架构的落地,以及 AI 领域如何基于 Flink 打造一套完善的预处理实时 Pipeline. 本文由 bilibili 大数据实时平台负责人郑志升分享,本次分 ...

  9. 深度 | 从DevOps到BizDevOps, 研发效能提升的系统方法

    ​简介:研发效能提升不知从何下手.一头雾水?阿里资深技术专家一文为你揭秘研发效能提升的系统方法. ​ 注:本文是对云栖大会何勉分享内容的整理 这几年"研发效能"一直是热词,很多组织 ...

  10. LlamaIndex 安装与配置(不含OpenAI)

    pip install llama-index 这是一个包含以下组件的启动包: llama-index-core llama-index-legacy (暂时包含) llama-index-llms- ...