NVIDIA Fermi架构：新一代CUDA计算白皮书概览

"NVIDIA的Fermi计算架构白皮书详细介绍了该公司新一代CUDA计算和图形架构，该架构以物理学家Enrico Fermi的名字命名。白皮书涵盖了GPU计算的历史、Fermi架构的关键特性，以及对CUDA编程模型的更新，旨在提升高性能计算和图形处理能力。" 在GPU计算的历史部分，白皮书提到了G80架构，这是NVIDIA早期的一个里程碑，标志着GPU开始支持通用计算。G80引入了CUDA（Compute Unified Device Architecture）编程模型，使得程序员能够利用GPU的强大并行处理能力执行非图形计算任务。 Fermi架构作为NVIDIA的下一代CUDA架构，其核心亮点包括： 1. 第三代Streaming Multiprocessor（SM）：每个SM包含512个高性能CUDA核心，大幅提升了并行计算能力，专为科学计算和高性能计算应用设计。 2. 16个Load/Store单元和4个特殊功能单元：这些硬件单元优化了数据存取和特定计算操作的性能，如浮点运算。 3. 设计支持双精度浮点运算：Fermi架构对双精度计算进行了强化，这对于科学计算和工程应用非常重要，因为这些应用通常需要高精度的计算结果。 4. 双Warp Scheduler：提升了指令调度效率，使得更多的线程能在同一时间执行，提高了GPU的利用率。 5. 64KB可配置的Shared Memory和L1 Cache：共享内存和缓存的增强，有助于减少全局内存访问，提高计算效率。 6. 第二代Parallel Thread Execution ISA：更新的指令集架构支持更丰富的编程语言特性，如C++，并且优化了对OpenCL和DirectCompute的支持。 7. 统一地址空间：允许直接访问GPU内存，实现了全C++支持，简化了编程模型。 8. 改进的条件执行通过谓词实现：通过谓词控制，改善了条件分支的性能，减少了分支预测错误带来的开销。 9. 内存子系统的创新：NVIDIA Parallel Data Cache带有可配置的L1和统一L2缓存，提供了更快的数据访问速度。 10. 首款支持ECC内存的GPU：增强了数据完整性，降低了由于内存错误导致的程序崩溃风险。 11. 快速原子内存操作：对于多线程环境中的同步和数据更新操作，提供了高效的支持。 12. GigaThreadTM线程调度器：能够同时调度数以亿计的线程，确保GPU始终保持忙碌状态，最大化性能。 Fermi架构的这些特性使得它在科学计算、深度学习、物理模拟等领域展现出强大的性能，极大地推动了GPU计算的发展。通过CUDA编程接口，开发者可以充分利用这些特性来编写高效、并行的代码，实现计算密集型任务的加速。