NVIDIA Fermi架构白皮书中文翻译详解

"Fermi+白皮书中文翻译v0.1版本" NVIDIA的Fermi架构是继G80和GT200之后的又一重大GPU设计革新，专为通用计算和高性能图形处理而打造。G80是NVIDIA首次推出的通用计算GPU，能够同时处理图形和并行计算任务，而GT200在此基础上进行了扩展。Fermi架构则是基于用户对G80和GT200使用经验的反馈，几乎从头设计，以满足更高效能和功能的需求。 Fermi架构的主要设计改进点包括： 1. **大幅提升单精度计算性能**：Fermi提供了比桌面CPU快约10倍的单精度计算速度，同时也强化了双精度运算能力，这对于需要高精度计算的应用至关重要。 2. **引入ECC内存**：Fermi引入了错误校验和纠正（ECC）内存技术，增强了内存的容错能力，确保数据处理的准确性。 3. **增强内存访问效率**：考虑到并非所有并行计算都需要共享内存，Fermi增加了内存访问的缓存功能，以优化那些不依赖共享内存的计算任务。 4. **增加SM共享内存**：为了满足某些CUDA程序的需求，Fermi的每个流式多处理器（SM）的共享内存容量提升至16KB以上，以提高计算速度。 5. **快速资源切换**：Fermi优化了应用程序和图形显示间的资源切换，减少了延迟，提升了用户体验。 6. **加速原子操作**：通过改进的原子读写操作，Fermi能够更有效地执行并行程序，提升整体计算效率。 在硬件层面，Fermi架构的主要更新有： - **第三代Streaming Multiprocessor (SM)**：每个SM包含32个CUDA核心，是GT200的四倍，且双精度浮点计算能力是其八倍。引入了双线程 warp调度，能够在单个时钟周期内启动两个线程块进行计算，提高了并发性。 - **第二代线程并行计算ISA架构**：实现了统一的地址空间，全面支持C++特性，优化了对OpenCL和DirectCompute的支持，使编程更加灵活和高效。 此外，每个SM还配备了64KB的RAM，可配置为共享内存或L1缓存，以适应不同的计算需求。 Fermi架构的这些改进不仅提升了GPU的计算能力，还加强了其在科学计算、数据分析、深度学习和图形渲染等领域的应用潜力，为后来的GPU设计奠定了坚实基础。