Processing）、图元处理（Primitive Processing）、片段处理（Fragment Processing）这些任务，都交给这些 Shader 或叫 Cuda Core 处理 现代GPU...的优化手段 芯片瘦身 GPU 的整个处理过程是一个流式处理（Stream Processing）的过程，不像CPU 那么复杂，可以去除高速缓存、分支预测等复杂电路，只保留 取指令，指令译码，ALU，执行上下文...因为 GPU 的运算是天然并行的。所以，简单地添加多核的 GPU，就能做到并行加速。不过光这样加速还是不够，工程师们觉得，性能还有进一步被压榨的空间。...GPU 就借鉴了 CPU 里面的 SIMD，用了一种叫作SIMT（Single Instruction，Multiple Threads）的技术。SIMT 呢，比 SIMD 更加灵活。...超线程（Hyper-Threading）技术 借鉴CPU, 实现了在流水线停顿（stall）期间可以去改为执行别的程序的指令，充分发挥GPU的算力 by 斯武丶风晴 https://my.oschina.net
参考自 《GPU 编程与CG 语言之阳春白雪下里巴人》 ---- 图形绘制管线描述 GPU 渲染流程，即"给定视点、三维物体、光源、照明模式和纹理等元素，如何绘制一幅二维图像"。...在《实时计算机图形学》一书中,将图形绘制管线分为三个主要阶段:应用 程序阶段、几何阶段、光栅阶段。...这一步通常称之为『 Clip（裁剪） 』，识别指定区域内或区域外的图形部分的过程称之为裁剪算法。...GPU 内存架构 寄存器和内存的区别： 从物理结构而言，寄存器是 CPU 或 GPU 内部的存储单元，即寄存器是嵌在 CPU 或者 GPU 中的，而内存则可以独立存在；从功能上而言，寄存器是有限存储容量的高速存储部件...Shader 编程是基于计算机图形硬件的，这其中就包括 GPU 上的寄存器类型， glsl 和 hlsl 的着色器虚拟机版本就是基于 GPU 的寄存器和指令集而区分的。 ?
图形渲染管道被认为是实时图形渲染的核心，简称为管道。管道的主要功能是由给定的虚拟摄像机、三维物体、灯源、光照模型、纹理贴图或其他来产生或渲染一个二维图像。由此可见，渲染管线是实时渲染技术的底层工具。...很多计算机图形学的书籍都把渲染管线分为三个阶段：应用程序阶段、几何阶段、光栅化阶段。 1. ...应用程序阶段负责驱动GPU管道，在该阶段有三个角色： 可见性判别：仅把可见（或至少潜在可见）的物体提交GPU，以免浪费宝贵的资源去渲染看不见的物体。（裁剪？）...光栅化过程大致如下图所示： 3.1 背面剔除 对于实时交互的图形应用程序而言,图形渲染速度和效率是非常重要的。渲染的时候应该尽量减少不必要的操作。...所以，当所绘制的图形的分辨率为640*480时，深度缓存中将有640*480个深度项。
LiveVideoStackCon2022上海站大会我们邀请到了英伟达GPU计算专家 王晓伟老师，结合具体项目实践为大家详细介绍如何在FFmpeg中开发一个包含AI推理+图形的完整GPU转码管线。...本次主要跟大家分享下如何在FFmpeg中定制一个在GPU上的包含AI推理和图形渲染的pipeline。 在正式分享之前，我们先来回顾下使用GPU转码的历史进程。...最近两年，大家越来越多地使用GPU来做转码和计算，这里就有一个经验或趋势，称之为全流程GPU，即数据驻留在GPU上，不会在CPU和GPU间来回地拷贝。...云渲染涉及的技术栈较为复杂，它包括AI推理、图形、图形渲染、计算和转码等，虽然GPU可以实现这些内容，但难点是如何将这些内容有机地结合起来。...一般是通过跨进程、跨节点通信完成的，但实现起来会存在一些问题，并且有些客户自研的引擎针对的是渲染场景，没有图形接口，与我们之前探讨的内容不一样，针对这些问题我们正在探索解决。
第 2 章 GPU 图形绘制管线 ---- 图形绘制管线描述 GPU 渲染流程，即“给定视点、三维物体、光源、照明模式，和纹理等元素，如何绘制一幅二维图像”。...本章首先讨论整个绘制管线（不仅仅是 GPU 绘制）所包含的不同阶段，然后对每个阶段进行独立阐述，后讲解 GPU 上各类缓冲器的相关知识点。...在《实时计算机图形学》一书中，将图形绘制管线分为三个主要阶段：应用程序阶段、几何阶段、光栅阶段。...几何阶段，主要负责顶点坐标变换、光照、裁剪、投影以及屏幕映射（实时计算机图形学 234 页），该阶段基于 GPU 进行运算，在该阶段的末端得到了经过变换和投影之后的顶点坐标、颜色、以及纹理坐标（实时计算机图形学...一般情况下，GPU 帮我们自动完成了这个转换。基于 GPU 的顶点程序为开发人员提供了控制顶点坐标空间转换的方法。
DPU和GPU有什么区别？号称数据中心三大处理器之一的DPU，“何德何能”与CPU、GPU并驾齐驱？...4 GPU，不仅仅是GPU 4.1 GPGPU，通用的并行计算平台 GPU，Graphics Processing Units，图形处理单元。顾名思义，GPU是主要用于做图形图形处理的专用加速器。...GPU内部处理是由很多并行的计算单元支持，如果只是用来做图形图像处理，有点“暴殄天物”，其应用范围太过狭窄。 因此把GPU内部的计算单元进行通用化重新设计，GPU变成了GPGPU。...到2012年，GPU已经发展成为高度并行的众核系统，GPGPU有强大的并行处理能力和可编程流水线，既可以处理图形数据，也可以处理非图形数据。...如上图，图灵架构GPU的核心处理引擎由如下部分组成：6个图形处理簇（GPC）；每个GPC有6个纹理处理簇（TPC），共计36个TPC；每个TPC有2个流式多核处理器（SM），总共72个SM。
3.2 GPU管线概览 GPU实现了第2章中描述的概念:几何处理、光栅化和像素处理流水线阶段。这些阶段被分为几个具有不同程度的可配置性或可编程性的硬件阶段。...我们在此描述GPU的逻辑模型，该模型通过API向作为程序员的你公开。正如第18章和第23章所讨论的，这个逻辑管线的实现，即物理模型，取决于硬件供应商。...逻辑模型中固定功能的阶段可以通过向相邻的可编程阶段添加命令而在GPU上执行。流水线中的单个程序可能被拆分为由单独的子单元执行的元素，或者完全由单独的通道执行。...逻辑模型可以帮助您推理影响性能的因素，但不应将其误认为是GPU实际实现管道的方式。 顶点着色器是一个完全可编程的阶段，用于实现几何处理阶段。...随着时间的推移，GPU管线已经从硬编码操作演变为提高灵活性和控制性。可编程着色器阶段的引入是这一演变中最重要的一步。下一节描述了各种可编程级的共同特征。
但是呢，GPU 就是 GPU，从字面上来讲，它是 Graphic Processing Unit 的缩写。...做GPU的人，在面对 DRAM 的生物多样性问题的时候，难免都是懵逼的。 GPU 本身代表着异构，而异构本身就代表着多样性。...是的，作为业界差不多 TOP 级别的 ARM 处理器架构师吧，我毫不掩饰自己的喜好，我是 RISC-V 的死忠粉。...任何妄图用 RISC-V 构建一个高性能处理器的意图都是错误的，光是指令密度 RISC-V 就差了一大截。...所以，不要妄图用 RISC-V 替代 ARM 或 X86 的通用处理器领域。最近 20 年，根本就没有新的第三个 ISA 诞生，甚至于某种角度，RISC-V 不是一个 ISA。
然而，这些专业级GPU的价格通常非常高昂。 与此同时，市面上也有大量图形显卡，如GTX系列和RTX系列，这些显卡在参数上看似与专业级GPU相差不大，但价格却相差巨大。...那么，在模型训练方面，图形显卡和专业级GPU到底有哪些差异呢？ 本文将从硬件架构、计算能力、软件支持和成本等方面进行全面分析。...软件支持 图形显卡 驱动和库：通常只支持基础的CUDA和cuDNN库。 优化：缺乏针对模型训练的软件优化。 专业级GPU 驱动和库：全面支持CUDA、cuDNN以及其他深度学习库。...成本 图形显卡通常价格更低，但在模型训练方面，其性价比通常不如专业级GPU。...总结 虽然图形显卡在价格上具有明显优势，但在模型训练方面，专业级GPU由于其强大的计算能力、优化的软件支持和专为大规模数据处理设计的硬件架构，通常能提供更高的性能和效率。
本人使用的是腾讯云提供的GPU计算型服务器GN8，安装系统为Ubuntu18.04，下面简单介绍下如何进行深度学习环境的搭建以及Ubuntu图形界面的安装。...（版本的选择看个人，只要将版本号进行更改即可） 运行conda create -n pytorch3.8-gpu(名字可以自己选择） python=3.8（python版本号也可以自己选择...Ubuntu图形界面的安装： 安装命令： sudo apt-get install xinit sudo apt-get install gdm3 sudo apt-get install ubuntu-desktop...（友情提示，虽然安装图形界面可能更直观，在有些方面更方便一点，但是，特别卡，有可能会卡成像素点，所以，建议不要安装图形界面）
在这篇文章中，我们将探讨着色器语言、GPU（图形处理器）以及两者的差异，以期帮助读者更好地理解这一新兴领域。...三、软件编程与CPU执行 软件编程是一种通用的编程方法，它主要利用中央处理器（CPU）进行计算。CPU是一个强大的通用处理器，适合执行复杂的逻辑和数学运算。...四、图形编程与GPU执行 图形编程是一种专门针对图形渲染的编程方法，它主要利用GPU进行计算。GPU最初是为处理大规模并行计算而设计的，非常适合处理图像和视频数据。...五、CPU与GPU的区别 CPU和GPU在架构、功能和优势上有显著的区别。CPU是一个强大的通用处理器，适合执行复杂的逻辑和数学运算。它具有大量的寄存器和高速缓存，可以优化单线程的性能。...而GPU是一个大规模并行处理器，适合处理大规模的数据线程。它具有大量的处理单元和高速内存，可以同时处理多个数据线程。
这是今天推送的第一篇，量子位先讲讲英伟达发布的新一代最强深度学习处理器。今天推送的第二篇，会讲讲微软如何押注人工智能。 英伟达CEO黄仁勋昨晚在英伟达GPU技术大会上发布了新的GPU架构Volta。...Tesla V100 GPU 使用GV100 GPU的第一个产品，是Tesla V100。这也是一款专注深度学习的最新加速处理器。...这款加速处理器搭载了210亿个晶体管，使用了台积电12纳米FinFET工艺制造。...30亿美元的赌注 为了Tesla V100，英伟达投入了超过30亿美元，而处理器的制造已达到了“光刻工艺的极限”。...GPU云 英伟达还推出了GPU云平台(NGC)，可以让开发者跨平台接入最新的深度学习框架，以及利用最新的GPU计算资源。
VF设备占用了部分GPU资源。比如下图中一个PF上面划分出了两个VF，那么很有可能跑在VF上面的虚拟机GPU图形渲染性能宏观上是PF的1/2。...尤其是GPU SRIOV，我们看到的最多可以开启到16个VM。设想如果有客户想要几百个VM，并都想要带有GPU图形处理能力（但是每个VM对图形渲染的要求都很低），那么SRIOV的方案就不适用了。...并确保不包含特权Register信息，比如针对GPU微处理器和FW的Registers操作，针对电源管理部分的Registers也不会导出到VF中。...而VM对所有VF的MMIO读写最终会映射到PF的MMIO地址空间上，并在PF的类似微处理器等地方实现VF设备的部分MMIO模拟。...所以1/2实例的S7150的调度效率可以达到：96.7%如果有两个这样的VM同时满负荷运行，加起来的图形渲染能力可达到GPU直通虚拟化的96.7%以上。
Tesla架构具有128个流处理器,带宽高达86GB/s,标志着GPU开始从专用图形处理器转变为通用数据并行处理器。...随着GPU架构的不断演进,GPU已经从图形渲染的专用加速器,发展成通用的数据并行处理器,在人工智能、自动驾驶、高性能计算等领域获得广泛应用。...其主要组成部分包括:图形处理器(GPU)、视频记忆体(Video Memory)、显存接口、显示输出接口(Display Interface)等。GPU是显卡的核心,负责执行复杂的运算任务。...流处理器用于通用计算和图形渲染。张量核心用于AI加速和神经网络运算。RT核心专门用于光线追踪运算。这种设计使得GPU既可用于图形渲染,也可用于人工智能和光线追踪等新兴工作负载。...六、多模态构成 英伟达GPU通过流处理器、张量核心和RT核心实现了多模态设计,可以支持多种工作负载:1) 流处理器用于支持传统的图形渲染和通用GPU计算,代表了英伟达GPU的渲染和计算能力。
具体来看，Ryzen 6000系列最高频率可达5GHz，与上一代相比，在处理速度方面最高提升1.3倍，图形处理速度最高提升2.1倍 。...至于采用RDNA2架构之后的表现，Ryzen 6000系列的GPU频率最高可达2.4GHz，图形处理速度是上一代的两倍，另外还支持支持动态HDR显示器，以及可以保持流畅的AMD FreeSync技术。...GPU：一边卖“甜品”，一边画“大饼” 相比于CPU，本次的GPU新品就显得有点“诚意不足”了。...英伟达表示，目前仍有75%的玩家依然在使用GTX系列GPU，是时候升级到支持光追加持的RTX产品了。...其中RX 6000S系列首发RX 6800S、RX 6700S和RX 6600S三款，针对需要强大图形性能的轻薄本。
2.2 大概原理(了解) GPU 是加速绘图的处理器，关于它如何绘制一张图片。...从软件的视角来看，在这个命令处理器上运行一个轻量级的操作系统，我们叫做固件，它的一个关键的用途在与内核驱动通信，控制GPU的流水线；从硬件的视角来看，这个 CP（命令处理器）能与 CPU 交互，与 GPU...GPU 上以 CUDA 线程的形式存在，编译器和硬件将 CUDA 线程聚合成一个线程组，硬件上有一个多线程 SIMD 处理器与之对应，在 GPU 内部有多个多线程的 SIMD 处理器。...我的理解是，硬件上来看一个 GPU 包含多个 多线程的SIMD处理器（同时 GPU 也包含有其他的控制模块，比如线程块调度器，可以设计整体上实现流水线级的并行），每一个 多线程的SIMD处理器 包含多个...6.4 图形流水线(了解) 整体看 GPU 它是一个图形处理器，输入的指令和数据是 CPU 在系统内存或者显存上准备好的，进行图形处理后将结果写到系统内存或者显存地址空间。
1.2 大概原理(了解) GPU 是加速绘图的处理器，关于它如何绘制一张图片。...通知 GPU 固件新的命令队列的位置 CP 中的固件同步命令队列，解析执行，并配置状态数据，设置图形流水管理模块 GPU 开始干活，进入图形流水线 3.2 交互途径(掌握) 主机和固件有两种交互途径1...GPU 上以 CUDA 线程的形式存在，编译器和硬件将 CUDA 线程聚合成一个线程组，硬件上有一个多线程 SIMD 处理器与之对应，在 GPU 内部有多个多线程的 SIMD 处理器。...4.4 图形流水线(了解) 整体看 GPU 它是一个图形处理器，输入的指令和数据是 CPU 在系统内存或者显存上准备好的，进行图形处理后将结果写到系统内存或者显存地址空间。...然后往下在深一层看 GPU 的工作原理，其实在 GPU 内部有多个硬件单元，构成一个多级图形流水线。
你知道么，ChatGPT之所以如此厉害，是因为它用到了几万张NVIDA Tesla A100显卡做AI推理和图形计算。 本文就简单分享下GPU的相关内容，欢迎阅读。 GPU是什么？...GPU的英文全称Graphics Processing Unit，图形处理单元。 说直白一点：GPU是一款专门的图形处理芯片，做图形渲染、数值分析、金融分析、密码破解，以及其他数学计算与几何运算的。...所谓流式多处理器可以认为是一个独立的任务处理单元，也可以认为一颗GPU包含了10496个CPU同时处理各个图片处理任务。...显存频率：单位是MHz或bps，显存频率越高，图形数据传输速度就越快。 总结 一言以蔽之，GPU不管是处理图形渲染、数值分析，还是处理AI推理。底层逻辑都是将极为繁重的数学进行任务拆解，化繁为简。...然后，利用GPU多流处理器的机制，将大量的运算拆解为一个个小的、简单的运算，并行处理。我们也可以认为一个GPU就是一个集群，里面每个流处理器都是一颗CPU，这样就容易理解了。
GPU 如何工作 为了获得比 CPU 更高的吞吐量，GPU 使用一种简单的策略：在单个处理器中使用成千上万个 ALU。...现代 GPU 通常在单个处理器中拥有 2500-5000 个 ALU，意味着你可以同时执行数千次乘法和加法运算。 ? GPU 如何工作：这个动画仅用于概念展示。并不反映真实处理器的实际工作方式。...这正是为什么 GPU 是深度学习中最受欢迎的处理器架构。 但是，GPU 仍然是一种通用的处理器，必须支持几百万种不同的应用和软件。这又把我们带回到了基础的问题，冯诺依曼瓶颈。...因为 GPU 在其 ALU 上执行更多的并行计算，它也会成比例地耗费更多的能量来访问内存，同时也因为复杂的线路而增加 GPU 的物理空间占用。...这意味着，我们没有设计一种通用的处理器，而是专用于神经网络工作负载的矩阵处理器。
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