【CUDA学习】GPU硬件结构

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【CUDA学习】GPU硬件结构

GPU的硬件结构,也不是具体的硬件结构,就是与CUDA相关的几个概念:thread,block,grid,warp,sp,sm. sp: 最基本的处理单元,streaming processor 最后具体的指令和任务都是在sp上处理的.GPU进行并行计算,也就是很多个sp同时做处理 sm:多个sp加上其他的一些资源组成一个sm, streaming multiprocessor. 其他资源也就是存储资源,共享内存,寄储器等. warp:GPU执行程序时的调度单位,目前cuda的warp的大小…

深度学习 GPU环境 Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6 环境配置

本节详细说明一下深度学习环境配置,Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6. Python 3.6 首先安装 Python 3.6,这里使用 Anaconda 3 来安装,下载地址:https://www.anaconda.com/download/#linux,点击 Download 按钮下载即可,这里下载的是 Anaconda 3-5.1 版本,如果下载速度过慢可以选…

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架构发展史 2.3 GPU的功能三.GPU物理架构 3.1 GPU宏观物理结构 3.2 GPU微观物理结构 3.2.1 NVidia Tesla架构 3.2.2 NVidia Fermi架构 3.2.3 NVidia Maxwell架构 3.2.4 NVidia Kepler架构 3.2.5 NV…

A100 GPU硬件架构

A100 GPU硬件架构 NVIDIA GA100 GPU由多个GPU处理群集(GPC),纹理处理群集(TPC),流式多处理器(SM)和HBM2内存控制器组成. GA100 GPU的完整实现包括以下单元: 每个完整GPU 8个GPC,8个TPC / GPC,2个SM / TPC,16个SM / GPC,128个SM 每个完整GPU 64个FP32 CUDA内核/ SM,8192个FP32 CUDA内核每个完整GPU 4个第三代Tensor核心/ SM,512个第三代Tensor核心 6个HBM…

CUDA学习笔记（一）【转】

CUDA编程中,习惯称CPU为Host,GPU为Device.编程中最开始接触的东西恐怕是并行架构,诸如Grid.Block的区别会让人一头雾水,我所看的书上所讲述的内容比较抽象,对这些概念的内容没有细讲,于是在这里作一个整理. Grid.Block和Thread的关系 Thread :并行运算的基本单位(轻量级的线程)Block :由相互合作的一组线程组成.一个block中的thread可以彼此同步,快速交换数据,最多可以同时512个线程.Grid :一组Block,有共享全局内…

论山寨手机与Android联姻【9】SmartPhone的硬件结构

如何区别智能手机(SmartPhone)与功能手机(FeaturePhone)? 有一种观点认为,智能手机本质上是功能手机与便携式电脑(Laptop PC)的结合.功能手机的功能受限于制造厂商的预制,也就是说,用户基本上只能使用手机出厂时已经预制的功能,而不能自主下载并安装新的应用.而个人电脑出厂时,多半是裸机,用户根据自己的喜好,自主决定安装哪些软件.一言以蔽之,所谓智能手机,就是用户能够自主安装应用软件的手机. 按照这个定义,智能手机与上网本(Netbook)有什么本质区别呢? 智能手机与上…

cuda学习1-初始庐山真面目

cuda作为gpu计算中的代表,拥有着超级高的计算效率,其原因是gpu实际相当与一台超级并行机组,使用过MPI做并行计算的人们可能知道,所谓的并行计算,简单讲就是用多个U(计算单元)来完成一个U的计算任务,MPI中将其叫做核,我们知道一个cpu有一个或2,4,8个核,超级厉害的也就16个吧,原来人们为了做大规模的并行计算,将一大堆cpu装在柜子里,组成计算集群,但是那种设备大的吓人,而且又有多少人会用呢.gpu则不同,一个小小的芯片上就存在着成千上万的线程,是由分为grid,block,thre…