GPU性能提升：摩尔定律受限下的新路径

在"单核时代的摩尔定律-gb 50303-2015 建筑电气工程施工质量验收规范"中，章节标题提及的"单核时代的摩尔定律"并非直接与计算机硬件技术相关，而是可能指代信息技术行业传统的处理器性能提升规律，即CPU时钟频率每18个月翻一番，这是由英特尔创始人戈登·摩尔在1965年提出的，但随着制造工艺接近物理极限，这一增长趋势开始放缓。然而，这里提到的内容转向了GPU（图形处理器）及其在高性能计算中的角色。 这部分内容深入探讨了GPU的发展和在计算领域的转变。首先，GPU原本作为图形处理单元，其发展速度超过了CPU，尤其在2002年以后，随着CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）和类似技术的引入，GPU不再局限于图形处理，而是演变为通用并行计算平台。CUDA编程环境使得开发者可以利用GPU的大量并行核心进行高效的并行计算，如矩阵乘法等，这在HPC（High-Performance Computing，高性能计算）中发挥着重要作用。 GPU的发展经历了三个主要阶段： 1. 第一代GPU主要作为CPU的辅助，用于特定硬件加速，如几何引擎（GE），专注于3D图形处理。 2. 第二代GPU增加了硬件加速和有限的编程性，如NVIDIA的GeForce3和Radeon8500引入了流处理器，允许一定程度的顶点和像素级编程。 3. 第三代GPU，如NVIDIA的CUDA和ATI的CTM，提供了更友好的编程环境，极大地推动了GPU在科学计算、机器学习等领域中的广泛应用。 这部分内容揭示了GPU从图形专用于转变为通用计算平台的历史变迁，以及CUDA等技术在其中的关键作用。它强调了GPU在现代计算中的核心地位，并且提到了如何通过优化和编程来充分利用GPU的并行能力来提高计算性能。这对于理解现代信息技术特别是并行计算技术的发展趋势至关重要。