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RSS订阅原创 计算机组成与设计学习——GPU篇（五）：并行存储子系统
除GPU本身外，内存子系统是决定图形系统性能的最重要因素。图形处理工作负载要求极高的内存读写传输速率。像素写入和混合（读取-修改-写入）操作、深度缓冲区的读写以及纹理贴图读取，再加上命令与对象顶点及属性数据的读取，构成了内存访问流量的大部分。
2024-02-16 12:49:08
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原创 计算机组成与设计学习——GPU篇（四）：多线程多处理器架构_续
本节继续介绍多线程处理器的相关内容，聚焦多线程多处理器的指令集架构的设计与实例，最后比较SIMT与其他多处理器的不同，并作最后的总结。
2024-02-15 16:14:07
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原创 计算机组成与设计学习——GPU篇（四）：多线程多处理器架构
为满足不同市场细分的需求，GPU 实现了可扩展数量的多处理器结构——实际上，GPU 本身就是由多个多处理器组成的多处理器。此外，每个多处理器都高度支持多线程，能够高效地执行大量细粒度的顶点着色器线程和像素着色器线程。一款基础质量优良的 GPU 拥有两到四个多处理器，而专为游戏发烧友或计算平台设计的 GPU 则拥有几十个这样的多处理器。本节将关注其中一个多线程多处理器架构，即 NVIDIA Tesla 流式多处理器（SM）的一个简化版本。
2024-02-13 19:37:41
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原创 计算机组成与设计学习——GPU篇（三）：GPU编程_续
CUDA、Brook 和 CAL 是专为 GPU 设计的编程接口，它们关注的是数据并行计算而非图形处理。CAL（Compute Abstraction Layer）是 AMD GPU 的低级汇编语言接口。Brook 是一种由 Buck 等人[2004]针对 GPU 改进的流式编程语言。CUDA 由 NVIDIA 公司[2007]开发，是对 C 和 C++ 语言的扩展，旨在实现多核 GPU 和多核 CPU 的可扩展并行编程。本节内容根据 Nickolls 等人[2008]的文章，描述了 CUDA 编程模型。
2024-02-08 21:09:56
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原创 计算机组成与设计学习——GPU篇（二）：GPU系统架构
在本节中，我们将概述当前普遍使用的GPU系统架构。我们将讨论系统配置、GPU功能和服务、标准编程接口以及基本的GPU内部架构。
2024-01-21 23:30:22
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原创 git submodule update --init --recursive或使用脚本更新git仓库时出错
git submodule update --init --recursive或使用脚本更新git仓库时出错最近用git clone的时候出现了fatal: unable to access ‘https://github.com/boostorg/accumulators.git/’: Failed to connect to github.com port 443: Connection refused这种问题，搜了一下发现最有用的就是把git clone的时候的https换成git。参考来源
2021-10-20 14:46:30
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空空如也
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