GPU入门解析：从基本概念到程序架构

"GPU 入门总结 - TomRen 分享的学习GPU基础知识的PPT概要" GPU，全称为Graphics Processing Unit，即图形处理单元，它最初设计的主要目的是处理计算机的图像处理和渲染任务。GPU是显卡的核心部分，负责Transform and Lighting（多边形转换和光源处理）等关键工作。在现代计算中，由于GPU具备高度并行计算能力，它在处理大量数据和复杂计算时表现出色，特别是在计算机视觉、机器学习等领域，GPU能显著提升计算速度，缩短计算时间。 GPU的主要制造商有Nvidia和AMD（包括其子公司ATI），它们提供高性能的独立显卡。而Intel则主要生产集成显卡，集成在CPU内部，提供基本的图形处理能力。 GPU硬件架构通常由以下几个关键组件构成： 1. SP（Stream Processor）：流处理器，是GPU的基础计算单元，负责执行各种计算任务。 2. SM（Stream Multiprocessor）：流多处理器，由多个流处理器组成，还包含了其他处理单元，如超越函数处理单元和双精度处理单元。 3. DEVICE：GPU设备，指的是整个GPU硬件系统。 4. GPU通过PCIe（Peripheral Component Interconnect Express）总线与CPU进行通信，实现数据交换。 GPU的程序处理采用一种特有的并行计算架构，包括Thread、Block和Grid三个层次： - Thread：线程，是GPU执行的最基本单位，可以看作是最小的并行计算元素。 - Block：线程块，一组线程的集合，它们可以共享局部内存，并且在执行时会尽可能地被分配到同一组硬件资源上。 - Grid：网格，是所有线程块的集合，代表了整个并行计算任务。 以下是一个简单的GPU程序示例，展示了如何利用CUDA（Compute Unified Device Architecture）编写GPU程序： - 定义一个名为`MatAdd`的核函数（Kernel），这个函数将在GPU上并行执行，用于矩阵加法。 - 在主函数中，CPU负责初始化和管理程序的串行部分，包括调用GPU执行并行计算的`MatAdd`核函数，以及释放内存操作。 ```cpp // Kernel definition __global__ void MatAdd(float A[N][N], float B[N][N], float C[N][N]) { int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; // 内存空间初始化 int j = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y; if (i < N && j < N) C[i][j] = A[i][j] + B[i][j]; } int main() { // Kernel invocation dim3 threadsPerBlock(16, 16); // 每个线程块包含16x16个线程 dim3 numBlocks(N / threadsPerBlock.x, N / threadsPerBlock.y); // 根据矩阵大小确定线程块数量 MatAdd<<<numBlocks, threadsPerBlock>>>(A, B, C); // 调用内核计算 // 释放内存操作 } ``` GPU的并行计算能力使其在处理大量数据和计算密集型任务时展现出卓越的性能，通过CUDA等编程接口，开发者能够充分利用这些特性，编写出高效运行在GPU上的程序。