Sylvia_zsh
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NVIDIA CUDA初级教程视频 - 学习笔记（四）GPU体系架构概述

第5集

名词解释

 FLOPS – FLoating-point OPerations per Second
 GFLOPS - One billion (109) FLOPS
 TFLOPS – 1,000 GFLOPS

思路1：精简、减肥（拿掉CPU中繁杂的管理人员）

n个核同时执行n个程序片元
指令流共享，多个程序片元共享指令流（不共享的话就需要复杂控制机构，又有额外开销）

思路2：增加ALU， SIMD（数据向量操作）

128个程序片元同时执行，并发16路指令流

分支处理如何办？

由于共享指令流，需要一部分等待另一部分先执行

NVIDIA CUDA初级教程视频 - 学习笔记（四）GPU体系架构概述_第1张图片

SIMD处理并不总是需要显式的SIMD指令
 选项1：显示的向量运算指令
SSE等
 选项2：标量指令，但是硬件进行矢量化
硬件进行指令流共享
NVIDIA等架构
多个片元共享指令流

思路3：应对停滞stalls

大量的独立片元相互切换，通过片元切换来掩藏延迟（分配给ALU很多任务，任务一需要等待时就进行任务二）

上下文存储池

18个小的上下文：好的延迟掩藏效果

12个中等大小的上下文

4个大的上下文：延迟掩藏效果较差

上下文切换可以软件也可以硬件管理！

带宽是非常宝贵的资源！

访存很慢 乘加计算很快

减少带宽需求：

减少数据请求

减少数据请求频率（把多个小数据攒到一起进行）

NVIDIA CUDA初级教程视频 - 学习笔记（四）GPU体系架构概述_第2张图片

 

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