GPU编程开发：显卡计算技术详解与应用

本文档深入探讨了GPU（图形处理器）在显卡计算中的核心地位和其在现代信息技术中的重要应用。首先，作者赵开勇，作为香港浸会大学的GPU高性能开发顾问和CUDA社区版主，从处理器核心技术趋势和现状出发，介绍了市面上主要的GPU制造商Nvidia（如G80和GTX200系列）、AMD（如R600和RV770）以及Intel（Larrabee）的产品架构。 在硬件架构部分，文档详细比较了这些GPU的不同设计特点，如Nvidia的GTX200拥有8个单精度浮点运算单元（SP）和2个单精度浮点单元（SFU），AMD的RV770则有16个ALU核心，每个核心包含一个SFU和一个深度处理器（DU）。这些硬件配置影响了它们的性能表现，例如Nvidia的GTX200提供了1296MHz的时钟频率和512-bit内存位宽，支持高带宽，如141GB/s（GTX280）。 软件编程模型方面，文档重点介绍了Nvidia的CUDA、AMD的Stream Computing以及Intel的CT技术。CUDA是Nvidia专为GPU编程设计的平台，它允许开发者将计算任务分解成可在GPU并行执行的小任务，充分利用GPU的强大并行处理能力。AMD的Stream Computing也是一种类似的模型，强调利用数据并行性进行计算。 文章还讨论了GPU在实际应用中的优势，如高效的计算能力和数据并行处理，能够提供单精度和双精度浮点运算的极高性能，如1Tops（每秒万亿次运算）和100G~200GFlops（每秒十亿次浮点运算）的能力。此外，GPU具有高带宽，如GDDR5类型，能实现近似115GB/s的数据传输速率，这有助于减少内存访问延迟，提升整体性能。 在优化策略上，文中提到了利用数据的并行性和减少片外通信的重要性，同时强调了降低指令级控制复杂度和采用流水线式处理模式来提高效率。GPU架构还考虑了低功耗设计，以及如何通过GPU接近CPU的并行处理能力来降低成本。 最后，文档列举了几个具体硬件实例，如Nvidia的GT200、AMD的RV770以及Intel的Larrabee，对比了它们的单个处理单元、时钟频率、内存类型和访问模式等特性，为开发者提供了选择和优化GPU硬件的基础。 这篇文档深入剖析了GPU在显卡计算中的技术细节，为理解和应用GPU编程提供了实用的指导，对于从事GPU计算和并行处理技术的研究者、开发者和工程师来说是一份宝贵的资源。