gpgpunvidia全攻略
在以往的課堂上我們講了很多次的AI，這一堂課，我們不僅要講AI，還要講講AI隔壁的老王。 下面，就帶著你的想像力和好奇心，認識一下AI隔壁的老王。 近期AI應用取得的進展，主要靠新算法、大數據和新硬體「三大件」的支撐。 2011年的亞洲GPU技術大會在北京舉行，會上的GPGPU專題演講等還提供在線重溫（頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）。
Heresy 對於 CUDA 也是剛開始玩，也只能參考 Programming Guide 和 sample code 來摸索；希望以後，能找到更多更好的教學文件可以做參考。 一句話結論：牛逼，但是和行業頂級水平相比，並無值得稱道之處。 首先，5萬億次速度，來自於發布會上介紹神經網絡引擎中所提到的性能，而非A12的CPU或者GPU性能。 IntelGPU圖形方面也放出諸多猛料，其中核芯顯卡將進化到第11代，獨立顯卡則重申會在2020年發布。 AMD在2017年7月提交的一份專利申請剛剛發布，它給了我們關於下一代圖形架構可能是什麼的第一個提示。 加入了 Zero-Copy 的 host memory 存取能力，以及一些其他的新功能，並補上不同平台上本來缺少的一些功能。
gpgpunvidia: 計算機架構與系統實驗室
隨著影像、語音、視覺搜尋和影片搜尋等新資料點的出現，推論是許多人工智慧服務得以提供答案和建議的核心。 搭載單一個 NVIDIA GPU 的伺服器，相較僅使用單插槽 CPU 的伺服器，推論傳輸量高了 27 倍，大幅節省了成本。 台灣 nVidia 所提供的線上課程整理，包含之前國網中心時的中文教學影片下載。
其中第一個「GP」通用目的而第二個「GP」則表示圖形處理，這兩個「GP」搭配起來即「通用圖形處理」。 gpgpunvidia 人們一直在尋找各種加速圖像處理的方法，然而受到CPU本身在浮點計算能力上的限制，對於那些需要高密度計算的圖像處理操作，過去傳統的在CPU上實現的方法，並沒有在處理性能與效率上有很大進步。 隨著可編程圖形處理器單元在性能上的飛速發展，利用GPU加速圖像處理的技術逐漸成為研究熱點。
gpgpunvidia: 英特爾架構日活動發布11代核顯 性能全方位提升
而GPU從誕生開始，面對的就是單一種類的計算，早期的GPU為了更好的應對單一的圖形計算任務，採用的是流水管線形式的設計，通過在晶片規模上的大量堆疊，就可以獲得在圖形處理速度上的提升，從而提供更好的畫質，簡單粗暴。 隨著大量應用產品與需求的出現，繪圖引擎近來擔任大量平行運算的重要角色。 本實驗室GPU團隊現在正積極地在開發符合OpenCL/TensorFlow gpgpunvidia API規範的終端人工智慧Edge-AI之處理器系統，在GPGPU基礎上進行優化設計，並發展人工智慧多線程應用程式的執行環境。 其次，要解釋兩者的區別，要先明白兩者的相同之處：兩者都有總線和外界聯繫，有自己的緩存體系，以及數字和邏輯運算單元。 NVIDIA 合作夥伴提供多種頂尖的伺服器，可以處理不同的人工智慧、HPC 與加速運算工作負載。
先針對 GPGPU 做簡單的介紹，然後再對 nVidia CUDA 本身軟體架構、程式執行架構、記憶體架構，做最基本的介紹。 本部落格文章基本上大多都是 Heresy 自己寫的，如果是轉載來的，Heresy 都會有註明出處。 gpgpunvidia 如果要轉載 Heresy 的文章，麻煩也在轉載的同時，加註上出處、也就是 Heresy 文章的原始網址。 本部落格文章基本上大多都是 Heresy 自己寫的，如果要轉載 Heresy 的文章，麻煩也在轉載的同時，加註上出處、也就是 Heresy 文章的原始網址。
gpgpunvidia: 網站工具
這篇是在整理 SC07 和 gpgpunvidia Siggraph 2007 時的一些 CUDA 相關資料。 介紹如何不使用 nVidia 的範例程式，建立一個全新的 Visual Studio 2005 的 CUDA 專案程式。 算是大改版了～主要是對應新一代的 Fermi / GF100 而推出的，同時支援了部分 C++ 的功能。
更明確的說，由於 GPU 的架構設計，GPU 最適合拿來做的計算是「資料平行化的計算(data-parallel computations)」；也就是不同的資料，要用同樣的程式來做計算。 而在這種情況下，就可以透過把每一組資料的計算，都當成一個 thread 來計算，以此平行化來加速計算。 其中，個別的計算量也要較高，如此才能避免平行話的負擔大於平行化的加速。
gpgpunvidia: GPGPU 架構設計
近日，Intel的官方正式公開宣布進軍獨立圖形處理器市場，首款獨立顯卡產品將在2020年上市！ 這是一個傳聞已久，業內也認為肯定會發生的事情，如今不過是官方正式承認並宣布而已。 多用於個人電腦、工作站、遊戲主機以及行動裝置上專門運行繪圖運算的微處理器。 GPU核的數量遠超CPU但是結構較CPU簡單，因此被稱為眾核結構。 1、GPU應用廣泛，需求邁入高速增長期GPU又被稱為顯示晶片、視覺處理器，是個人電腦、工作站、遊戲主機以及行動裝置上專門運行繪圖運算的微處理器。 PC在剛誕生的時候，其實是沒有GPU的，所有的圖形計算都由CPU來計算。
目前，CPU和GPU的區別正在逐漸縮小，因為GPU也在處理不規則任務和線程間通信方面有了長足的進步。 透過 NVIDIA 虛擬化 GPU 解決方案與 NVIDIA 資料中心 GPU，IT 公司可以虛擬化繪圖和運算技術，輕鬆為任何工作負載分派資源，並且為 VDI 投資取得最大使用者密度。 平台與整個資料中心伺服器生態系統密切合作，確保客戶在選擇符合他們加速運算應用程式的特定伺服器平台時，可達到業界最佳效能。 雖然當前摩爾定律逐漸放緩，但作為推動人工智慧技術不斷進步的硬體基礎，未來 10年仍將是人工智慧晶片發展的重要時期，面對不斷增長的市場需求，各類專門針對人工智慧應用的新穎設計理念和架構創新將不斷湧現。 gpgpunvidia 要解釋兩者的區別，要先明白兩者的相同之處：兩者都有總線和外界聯繫，有自己的緩存體系，以及數字和邏輯運算單元。
gpgpunvidia: 圖形處理器通用計算
所以問題的答案很明顯了，在計算上，CPU的通用性更強，什麼活都能接，但是速度都不咋地;GPU只能接圖形計算這類活，速度非常快，或者也可以接特別寫給它來計算的任務，這也就是GPGPU(在圖形計算單元上進行的通用計算)的由來。 簡而言之，當程式設計師為CPU編寫程序時，他們傾向於利用複雜的邏輯結構優化算法從而減少計算任務的運行時間，即Latency。 當程式設計師為GPU編寫程序時，則利用其處理海量數據的優勢，通過提高總的數據吞吐量來掩蓋 Lantency。
- 用簡單的 blending 演算法，來進行一些簡單的效能測試；主要是在比較 CPU 和 GPU 間的效能差異，同時也比較使用 global memory 和 texture 的效能。
- 而在同一個 block 裡的 thread，有部分的記憶體（shared memory）是共用的；所以在校能的調整上，可能須要考慮到這一點。
- 近期AI應用取得的進展，主要靠新算法、大數據和新硬體「三大件」的支撐。
- 而實際在運作時，CUDA 會產生許多在 device 上執行的 thread，每一個 thread 都會去執行 kernel 這個程式；雖然程式都是同一份，但是會因為其 index 的不同，而取得不同的資料來計算。
- 加入了 Zero-Copy 的 host memory 存取能力，以及一些其他的新功能，並補上不同平台上本來缺少的一些功能。
- Grid 中的 global, constant, texture 這三種 memory 可以讓不同的 block 中的 thread 一起使用。
再加上 shader 程式的出現、演進，GPU 的可控制性也大幅增加！ 先碎碎念一下…以目前來講，CUDA 還算是一個很新的技術，在網路上可以找到的教學文件，相對也就很少。 目前 nVidia 官方的文件，也只有一份 Programming Guide 和 SDK 裡附的 Sample，連份 tutorial 都沒有，對於初學者來說，要上手其實還滿麻煩的。 在 nVidia 的論壇中，其實有比較多的資料，但是畢竟是以論壇的形式存在的，沒有整理過，要找資料可以，要拿來學習並不是很容易。 上周，百度與AMD宣布將攜手合作，評估、優化AMD新型處理器技術在百度AI技術領域的應用，推動人工智慧開發與發展。
gpgpunvidia: NVIDIA 資料中心 GPU
這個實際上是作業系統的核心調度決定的，處理器並不能決定自己接收什麼樣的任務，跟處理器的SMT也就沒有關係。 不過個人會建議，如果真的要準確的話，測完之後重開機再測試下一項，應該會比較準確。 所以，實際上 CUDA 在執行一段 kernel 程式的時候，必須要指定他的 grid 和 block 的相關資訊（維度和大小）；而會產生的 thread 數目，就會由這兩者的資訊來決定。 在 device 中要執行的 thread 中，要根據「最有效率的資料共用」來建置 thread 的 block；其中，thread block 的型式可以是一維、二維或三維的。 而在同一個 block 裡的 thread，有部分的記憶體（shared memory）是共用的；所以在校能的調整上，可能須要考慮到這一點。
- 而在這種情況下，就可以透過把每一組資料的計算，都當成一個 thread 來計算，以此平行化來加速計算。
- Heresy 你好，我最近嘗試在做影像處理的cuda實現。
- 從上述兩個例子中就可以看出，CPU負責的是各種各樣的計算，為了應對這麼多種類的計算，它的通用性要求非常高，而這就必定會造成設計上的複雜，比如要支持if-else這類條件語句就要針對性加入一些控制單元。
- GPU核的數量遠超CPU但是結構較CPU簡單，因此被稱為眾核結構。
- 上周，百度與AMD宣布將攜手合作，評估、優化AMD新型處理器技術在百度AI技術領域的應用，推動人工智慧開發與發展。
- 先碎碎念一下…以目前來講，CUDA 還算是一個很新的技術，在網路上可以找到的教學文件，相對也就很少。
