NVIDIA Fermi架构白皮书中文翻译v0.1：GPU通用计算新篇章

“Fermi白皮书中文翻译v0.1版本” NVIDIA的Fermi架构是其在GPU技术领域的重要里程碑，继G80和GT200架构之后的一次重大革新，特别是针对通用计算进行了深度优化。G80作为NVIDIA首款通用计算GPU，开启了GPU在并行计算领域的广泛应用，而GT200则在此基础上进一步扩展了功能。Fermi架构则是对这两者经验的总结和超越，它采纳了用户反馈，旨在解决G80和GT200存在的问题，以满足更高的计算需求。 Fermi架构的关键改进点包括： 1. **大幅提升单精度性能**：Fermi架构的单精度计算能力显著提升，大约是桌面CPU的10倍，同时增强了双精度运算能力，这对于科学计算和高性能计算应用至关重要。 2. **引入ECC内存**：为了提高系统的稳定性和可靠性，Fermi架构集成了错误校验和纠正码（ECC）内存，这使得GPU具有了内存容错能力，尤其适合于对数据完整性要求极高的应用。 3. **增强内存访问与缓存**：考虑到某些并行计算任务可能不依赖共享内存，Fermi增加了对内存访问的缓存支持，以优化数据读取效率。 4. **更大的共享内存**：为满足更大规模并行计算的需求，每个流处理器单元（SM）的共享内存增加到16KB以上，提高了计算效率。 5. **更快的资源切换和原子操作**：为了加速应用程序和图形显示之间的资源交换，以及并行程序中的原子操作，Fermi架构设计了更快的响应机制。 Fermi架构的硬件更新体现在以下几个核心方面： - **第三代Streaming Multiprocessor (SM)**：每个SM包含32个CUDA核心，是GT200的4倍，同时双精度浮点计算能力也提升了8倍。此外，引入了双线程调度策略，能够在同一个时钟周期内处理两个线程块（warp），显著提高了并行计算效率。 - **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等编程接口的支持，使开发者能更方便地编写高效并行代码。 这些改进使得Fermi架构不仅在图形渲染上表现出色，还在科学计算、机器学习、大数据分析等领域展现出强大的计算性能，为现代GPU计算的发展奠定了基础。