GPU发展历程与CUDA技术概览-徐洪志演讲

"GPU发展简介-徐洪志CUDA演讲课件" GPU的发展历程是现代计算机图形技术的重要组成部分，从早期的图形加速器到如今的通用计算平台，GPU的角色发生了显著变化。NVIDIA公司作为GPU领域的先驱，对这一进程起到了关键推动作用。 第一代GPU主要集中在1998年前，如NVIDIA的TNT2、ATI的Rage和3dfx的Voodoo3。这些GPU主要是为了提高计算机的图形渲染速度，但它们的特性相对有限，主要用于图形输出和加速，还不具备高级的可编程能力。 进入第二代GPU（1999-2000年），NVIDIA的Geforce256和Geforce2以及ATI的Radeon7500等产品出现，它们在可配置性方面有所提升，但仍然不是真正意义上的可编程GPU。这些GPU加强了硬件对图形指令的支持，但程序员无法直接控制GPU进行复杂计算。 2001年标志着GPU的转折点，第三代GPU的推出，比如NVIDIA的Geforce3和Geforce4 Ti，以及微软的Xbox使用的GPU和ATI的Radeon8500，首次引入了可编程性。这使得GPU不再仅仅是图形处理的专用硬件，而是可以执行更复杂的算法，为后来的通用计算GPU（GPGPU）奠定了基础。 NVIDIA公司在GPU技术上的创新不断，例如GeForce256，它是第一个被称为GPU的设备，因为它集成了所有必要的图形处理功能，包括纹理映射、光影处理等，这在当时是革命性的。 随着技术的进步，NVIDIA推出了CUDA（Compute Unified Device Architecture）编程模型，这是一个让开发者能够利用GPU进行并行计算的平台。CUDA提供了一套C/C++的编程接口，使得程序员可以直接编写代码，利用GPU的并行处理能力来解决科学计算、数据分析、机器学习等领域的复杂问题。 CUDA的应用广泛，包括物理模拟、生物信息学分析、图像处理、深度学习等多个领域。CUDA编程模型允许开发者将计算任务分解为大量独立的线程，这些线程可以在GPU的流式多处理器（SMs）上并行执行，极大地提升了计算效率。 在中国，CUDA的推广和教育也在不断发展，通过CUDA校园程序设计大赛等方式，鼓励学生和研究人员掌握并使用CUDA进行创新研究，推动了GPU计算在中国的应用和发展。 总结来说，GPU从最初的图形加速器逐步演变为强大的并行计算平台，CUDA的出现进一步释放了GPU的潜能，使得它不仅限于图形处理，还成为科学研究和工程计算的重要工具。NVIDIA作为GPU行业的领导者，其发展历程和CUDA技术的推广，极大地推动了计算技术的革新。