《GPU體系結(jié)構(gòu)》課件2

GPU體系結(jié)構(gòu)圖形處理單元（GPU）是專門為加速圖形渲染和其他計算密集型任務(wù)而設(shè)計的處理器。GPU擁有大量的并行處理核心，使其在處理圖形數(shù)據(jù)時效率極高。GPU簡介GPU，即圖形處理單元，是專門為加速圖形處理而設(shè)計的電子電路。它擅長并行處理，能快速完成大量像素渲染、紋理映射等任務(wù)，廣泛應(yīng)用于游戲、虛擬現(xiàn)實、視頻編輯等領(lǐng)域。GPU的核心是圖形渲染流水線，通過多個并行執(zhí)行的處理單元，以極高的效率處理圖形數(shù)據(jù)，生成最終的圖像。GPU特點并行處理GPU能夠同時執(zhí)行大量計算，大幅提升性能。圖形渲染專門設(shè)計用于圖形渲染，處理圖像、視頻和動畫。高性能計算可用于科學(xué)計算、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。GPU硬件架構(gòu)GPU硬件架構(gòu)是GPU的核心，它決定了GPU的性能和效率。主要包括核心、內(nèi)存、緩存和互聯(lián)等部分。GPU核心包含多個流處理器，這些處理器并行執(zhí)行指令，以提高圖形渲染速度。GPU內(nèi)存是GPU存儲數(shù)據(jù)的地方，包括全局內(nèi)存、共享內(nèi)存和局部內(nèi)存，它們在速度和訪問方式上有所區(qū)別。GPU緩存是GPU用于加速數(shù)據(jù)訪問的機(jī)制，包括L1、L2和L3緩存，它們在容量和速度上有所不同。GPU互聯(lián)是GPU不同組件之間通信的機(jī)制，包括片上網(wǎng)絡(luò)和片間互聯(lián)，它們負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)傳輸和協(xié)同工作。光柵化處理流水線1頂點處理頂點坐標(biāo)和屬性轉(zhuǎn)換2圖元裝配將頂點組裝成三角形3光柵化三角形像素化，計算像素顏色4幀緩沖最終圖像寫入屏幕光柵化處理流水線是圖形渲染管線的重要組成部分。它是將幾何圖形轉(zhuǎn)換為屏幕上的像素的過程。圖形渲染管線1模型變換將三維模型從模型空間轉(zhuǎn)換到世界空間。2視圖變換將世界空間中的物體轉(zhuǎn)換到攝像機(jī)空間，確定觀察者的視角。3投影變換將三維場景投影到二維平面上，將三維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為二維屏幕坐標(biāo)。4光柵化將二維圖像轉(zhuǎn)換為由像素組成的圖像，進(jìn)行光柵化處理。5著色為每個像素計算顏色，應(yīng)用紋理、光照和陰影效果。6幀緩沖器將最終渲染的圖像保存到幀緩沖器中，用于顯示。光柵化過程三角形劃分將模型中的所有幾何圖形拆解成三角形，因為三角形是最簡單的幾何圖形，方便處理。投影變換將三維空間中的三角形投影到二維屏幕空間，形成屏幕上的二維圖像。像素填充對投影后的三角形進(jìn)行像素填充，確定每個像素的顏色和深度信息，形成最終的圖像。紋理映射紋理映射概述紋理映射是將圖像應(yīng)用到3D模型表面的過程，使模型看起來更逼真。紋理類型漫反射紋理法線紋理鏡面反射紋理紋理坐標(biāo)紋理坐標(biāo)用于確定紋理圖像中的位置。陰影計算基本原理陰影計算模擬光線照射物體后產(chǎn)生的陰影效果，使畫面更逼真。陰影計算需要考慮光源位置、物體形狀和材質(zhì)等因素。常見算法陰影映射（ShadowMapping）：將場景從光源視角投影到紋理，用于判斷物體是否被遮擋。體積陰影（VoxelShadow）：利用體積數(shù)據(jù)模擬陰影，效果更逼真，但計算量更大。幾何變換11.平移沿某個方向移動物體，通過改變物體坐標(biāo)來實現(xiàn)。22.旋轉(zhuǎn)圍繞某個軸線旋轉(zhuǎn)物體，通過旋轉(zhuǎn)矩陣來實現(xiàn)。33.縮放改變物體的大小，通過縮放矩陣來實現(xiàn)。44.剪切將物體沿著某個方向進(jìn)行拉伸或壓縮，改變物體的形狀。光照模型Phong光照模型Phong光照模型是一種經(jīng)典的光照模型，可以逼真地模擬物體的表面光照效果。Blinn-Phong光照模型Blinn-Phong光照模型是Phong光照模型的改進(jìn)版本，它計算效率更高，效果更佳。其他光照模型除了Phong和Blinn-Phong，還有其他更復(fù)雜的光照模型，如Cook-Torrance模型，可以模擬更復(fù)雜的表面材質(zhì)。單指令流多數(shù)據(jù)流（SIMD）SIMD簡介SIMD，即單指令流多數(shù)據(jù)流，它允許GPU執(zhí)行單個指令同時操作多個數(shù)據(jù)。這種并行處理方式顯著提升了圖形渲染和計算效率。SIMD工作原理SIMD使用向量寄存器存儲多個數(shù)據(jù)，然后通過一條指令對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一操作。這種并行處理方式特別適合處理大量相同操作的數(shù)據(jù)，例如像素著色。GPU內(nèi)存架構(gòu)GPU內(nèi)存架構(gòu)是GPU的重要組成部分，直接影響著GPU的性能和效率。GPU內(nèi)存主要包括全局內(nèi)存、共享內(nèi)存、常量內(nèi)存和紋理內(nèi)存。全局內(nèi)存是所有線程都可以訪問的最大內(nèi)存空間，用于存儲數(shù)據(jù)和指令。共享內(nèi)存是所有線程共享的較小內(nèi)存空間，用于加速線程間的數(shù)據(jù)交換。常量內(nèi)存是存儲只讀數(shù)據(jù)的內(nèi)存空間，可以快速訪問。紋理內(nèi)存是存儲圖像數(shù)據(jù)和紋理數(shù)據(jù)的內(nèi)存空間，用于加速紋理采樣和圖像處理。緩存層次結(jié)構(gòu)多級緩存現(xiàn)代GPU包含多級緩存，從高速L1緩存到容量更大的L2緩存，以減少內(nèi)存訪問延遲。緩存一致性緩存一致性協(xié)議確保不同緩存級別之間數(shù)據(jù)的一致性，防止數(shù)據(jù)沖突和錯誤。緩存管理GPU使用復(fù)雜的緩存管理算法，優(yōu)化數(shù)據(jù)訪問模式，提高緩存命中率，提升性能。線程組織結(jié)構(gòu)1線程塊多個線程組成線程塊，共享相同內(nèi)存空間。2線程組線程塊進(jìn)一步分組為線程組，方便管理和調(diào)度。3線程束線程束是GPU執(zhí)行的基本單元，包含多個線程。4線程調(diào)度線程調(diào)度器負(fù)責(zé)將線程分配到不同的線程束，并進(jìn)行調(diào)度。線程調(diào)度機(jī)制GPU線程調(diào)度機(jī)制負(fù)責(zé)分配線程到不同的執(zhí)行單元，以提高效率和性能。1線程分配根據(jù)線程的類型和優(yōu)先級分配線程到不同的執(zhí)行單元。2任務(wù)調(diào)度將任務(wù)分解為多個線程，并根據(jù)線程的依賴關(guān)系進(jìn)行調(diào)度。3資源管理管理GPU資源，如內(nèi)存、緩存和執(zhí)行單元。熱量管理熱量散失GPU在運行時會產(chǎn)生大量的熱量。需要有效的散熱機(jī)制，防止過熱損壞GPU。風(fēng)冷系統(tǒng)風(fēng)冷系統(tǒng)是最常見的散熱方式，利用風(fēng)扇將熱量帶走。液冷系統(tǒng)液冷系統(tǒng)使用液體作為介質(zhì)，比風(fēng)冷系統(tǒng)效率更高，適合高性能GPU。熱管技術(shù)熱管技術(shù)利用熱量傳遞原理，將熱量從GPU傳遞到散熱器。功耗管理動態(tài)功耗管理根據(jù)負(fù)載情況動態(tài)調(diào)整GPU頻率和電壓。熱量管理利用風(fēng)扇或散熱器降低GPU溫度。電池管理優(yōu)化功耗，延長移動設(shè)備電池續(xù)航時間。電源策略提供多種功耗模式，例如性能模式、節(jié)能模式。GPU編程模型GPU編程模型允許開發(fā)人員利用GPU的并行計算能力。GPU編程模型定義了如何在GPU上執(zhí)行任務(wù)，包括線程管理、內(nèi)存管理和數(shù)據(jù)傳輸。CUDA編程基礎(chǔ)1內(nèi)核函數(shù)GPU上執(zhí)行的代碼2線程塊執(zhí)行相同內(nèi)核函數(shù)的線程集合3線程GPU上的基本執(zhí)行單元4網(wǎng)格多個線程塊的集合CUDA編程是基于并行計算的，需要使用CUDAC語言進(jìn)行編程。CUDA內(nèi)存管理11.全局內(nèi)存所有線程可訪問，速度較慢，適合大數(shù)據(jù)存儲。22.共享內(nèi)存線程塊內(nèi)共享，速度快，適合頻繁訪問數(shù)據(jù)。33.常量內(nèi)存只讀內(nèi)存，適合存放常量數(shù)據(jù)，如紋理。44.寄存器每個線程獨占，速度最快，適合存放局部變量。CUDA線程管理線程組織結(jié)構(gòu)CUDA使用線程塊和線程網(wǎng)格來組織線程。層次結(jié)構(gòu)線程塊包含多個線程，線程網(wǎng)格包含多個線程塊。線程調(diào)度CUDA運行時負(fù)責(zé)將線程分配到GPU上的流處理器。CUDA性能優(yōu)化代碼優(yōu)化使用高效的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。減少內(nèi)存訪問次數(shù)。線程管理調(diào)整線程塊大小和數(shù)量。使用線程同步機(jī)制。內(nèi)存優(yōu)化使用共享內(nèi)存和常量內(nèi)存。減少全局內(nèi)存訪問。硬件配置選擇合適的GPU硬件。優(yōu)化GPU驅(qū)動程序。金字塔網(wǎng)絡(luò)金字塔網(wǎng)絡(luò)是一種類似于金字塔的圖像特征提取網(wǎng)絡(luò)。它通過卷積操作和池化操作逐層降低圖像分辨率，同時提取越來越高級的特征。金字塔網(wǎng)絡(luò)通常由多個卷積層和池化層組成，每個層都對應(yīng)于圖像金字塔中的一個層級。每個層級上的卷積操作提取特定尺度的特征，而池化操作則將特征圖的大小減半，從而降低分辨率。通過這種方式，金字塔網(wǎng)絡(luò)可以提取圖像中的不同尺度特征，并將其組合在一起形成更強(qiáng)大的特征表示。這些特征表示可以用于各種計算機(jī)視覺任務(wù)，例如圖像分類、目標(biāo)檢測和語義分割。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種深度學(xué)習(xí)模型，專門設(shè)計用于處理圖像數(shù)據(jù)。CNN的結(jié)構(gòu)類似于生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由多個卷積層、池化層和全連接層組成。卷積層通過卷積核提取圖像特征，池化層則用于縮減特征圖的大小，全連接層用于將特征圖轉(zhuǎn)換為最終的分類結(jié)果。圖形處理單元圖形處理單元（GPU）是一種專門為圖形處理設(shè)計的電子電路。GPU通常與中央處理單元（CPU）一起工作，以提高計算機(jī)的圖形性能。GPU在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用加速訓(xùn)練過程GPU強(qiáng)大的并行計算能力，可以顯著加速深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程。在訓(xùn)練大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，GPU可以將訓(xùn)練時間從數(shù)周縮短到數(shù)天甚至數(shù)小時。提升模型性能GPU可以幫助訓(xùn)練更復(fù)雜、更強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)模型。這使得模型能夠處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，并取得更高的準(zhǔn)確率和性能。GPU在游戲中的應(yīng)用逼真的圖形GPU能夠提供強(qiáng)大的計算能力，渲染出更加逼真的游戲畫面，增強(qiáng)游戲體驗。復(fù)雜場景GPU可以處理復(fù)雜的幾何圖形和材質(zhì)，構(gòu)建出更加豐富、逼真的游戲場景。流暢的游戲體驗GPU可以提高游戲幀率，減少畫面卡頓，提供更加流暢的游戲體驗。GPU在科學(xué)計算中的應(yīng)用超級計算機(jī)GPU加速超級計算機(jī)運算，用于解決復(fù)雜問題，如天氣預(yù)報、藥物研發(fā)和宇宙模擬。科學(xué)研究科學(xué)家利用GPU加速數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和模擬，推動科學(xué)領(lǐng)域發(fā)展。氣候模擬GPU加速氣候模型，幫助科學(xué)家了解氣候變化的影響，制定應(yīng)對措施。分子模擬GPU加速蛋白質(zhì)折疊模擬，幫助科學(xué)家研發(fā)新藥物和治療方法。GPU在虛擬現(xiàn)實中的應(yīng)用沉浸式體驗VR頭顯利用GPU渲染逼真的虛擬世界，為用