【GPGPU编程模型与架构原理】第一章 1.3 现代 GPGPU 产品

  世界最大的两家图形芯片提供商：美国的NVIDIA 和AMD公司在桌面和工作站GPU和GPGPU遥遥领先。除此之外，Intel 公司主要发展集成显卡业务，其他公司在嵌入式GPU迅速发展。

1.3.1 NVIDIA

GPU主要产品有GeForce、Tesla和Quadro，三种产品的定位和市场目标不同

• Quadro 的定位是专用用途显卡
• GeForce 的定位是家庭娱乐
• Tesla 的定位是专业的GPGPU，没有输出，注重数据计算而不是图形显示

1.3.2 AMD

GCN架构采用CU（Compute Unit）单元。每个CU拥有四组 SIMD，每组SIMD拥有16个ALU。
Vega 作为第五代的GCN架构引入四大新特新：高宽带缓存控制器、下一代计算单元、高级像素引擎和新一代几何渲染引擎。

其中在深度学习方面，Vega 首次引入紧缩（packed）的半精度计算支持。Vega的微架构也被称为NCU，每个NCU拥有64个ALU，它可以灵活的执行紧缩数学操作指令。例如每个周期可以进行512个8比特计算，或256个16比特计算，或128个32比特计算。

1.3.3 Intel

Intel的GPU更多情况下作为集成在北桥或CPU内部的一块图形协处理器存在。相比于独立显卡，集成显卡或核心显卡的形式会受限于面积、功耗和散热等问题，影响图形处理和通用计算的性能。

2010年推出Nehalem 微架构，原来集成于北桥的显示核心移至CPU处理器上，称为核心显卡或Intel HD Graphics。

1.3.4 其他GPU

在PC、游戏主机及服务器市场，主要是NVIDIA和AMD两家公司竞争，而在嵌入式设备市场则有多样的GPU产品。入Imagination的PowerVR、高通的Adreno系列及ARM的Mali系列。