本帖最后由 玉清 于 2009-10-30 23:35 编辑
作者：玉清
在过去的几年中，GPU的发展产生了较大的变化，GPU强大的性能被局限于处理图形渲染的任务，无疑是对计算资源的浪费，随着GPU可编程能力不断提高，通用计算（GPGPU: General-purpose computing on graphics processing units）应运而生，目前已经取得部分显著成效，部分应用带来的性能提升也是非常可观.
在DirectX 10规范之前的GPGPU计算中，可编程的单元主要是顶点着色器和像素着色器，两者在物理上是分离的，数量也是固定的，一个程序要想发挥其最大性能有较大的编程难度。
最早的GPGPU的开发直接使用了图形学的API，将任务映射成纹理的渲染过程，使用汇编或者高级着色器语言Cg，HLSL等等）编写程序，然后通过图形学API执行（Direct3D和OpenGL），这样的开发不仅难度较大，程序优化也有很大难度，对开发人员的入门要求也是较高，因此，传统的GPGPU没有被广泛应用.
2007年6月，NVIDIA公司推出了CUDA，CUDA不需要借助图形学API，而是采用了类C语言进行开发。同时，CUDA的GPU采用了统一处理架构，以及引入了片内共享存储器，这大大降低了基于GPU的并行计算程式的开发难度。当然，开发人员仍然需要掌握并行算法和GPU架构相关的知识.
G80和GT200 GPU架构回顾：
最早推出的G80架构中，采用了128个SP(流处理单元Streaming Processor)，每8个SP组成一个SM（多流处理器Streaming Multiprocessors），每3个SM再组成一个TPC（ThreadProcessing Cluster，线程处理器群）.
注：在G80架构中，是两个SM组成一个TPC，而GT200中，是三个SM组成一个TPC.
G80里面有8个TPC，而GT200增加到了10个，其中，每个TPC内部还有一个纹理流水线.
而在AMD的RV770中，具有10个SIMD engine，每个SIMD engine中有16个SIMD Core，每个SIMD Core相当于一个5D ALU，RV770则共有160个，GT200中有240个1D ALU.
许多DIY爱好者称之SP为类似于CPU多核的”流处理器”，这个称呼严格的看起来存在不妥，把SM与CPU的核相比更加合适。和现在的CPU的核一样，SM也拥有独立的取指和调度单元构成的完整前端。SP 并不能算作独立的处理器核，它们具有独立的寄存器和指令指针，但是并没有取指和调度单元来构成完整前端.
CUDA 编程模型简述：
在 CUDA 的架构下，程式分为两个部份：host 和 device 。Host 是指在 CPU 上执行的部份，而 device 端则是在GPU上执行的部份。
Device 端的部分称之为"kernel"。通常 host 端程序会将数据准备好后，复制到显存中，再由GPU执行 device 端程序，完成后再由 host 端程序将结果从GPU中取回。
在CUDA架构下，线程的最小单元是thread，多个thread组成一个block，多个block再组成一个grid，不同block之前的thread不能读写同一shared memory共享内存，因此，block里面的thread之间的通信和同步所带来的开销是比较大的。
SM 以 32 个 Thread 为一组的 Warp 来执行 Thread。Warp内的线程是静态的，即在属于同一个warp内的thread之间进行通信，不需要进行栅栏同步(barrier)。
GT200中每个SM中有16KB的sharedmemory供8个SP共享，这也是GT200中线程中进行低延迟数据通信的唯一方法，因此地位至关重要。
但是16KB的shared memory可能对于某些程式来说偏小，所以Fermi在此作出了重大的改变。
简单解析Fermi：
Fermi的设计根据G80和GT200的架构作出的很多缺陷来改变。
在Fermi中，每个SM中的数量不再是GT200的8个SP，而是变成了32个SP，NVIDIA现在又称之为CUDA Core，总共具有16个SM，所以总共有512个SP。而在GT200中，是30个SM，240个SP。
至于Fermi为什么要做出一个SM内设计成32个SP，减少SM总数的这样的设计，目前还不明白是为什么，不过这样设计或许可以减少控制逻辑控制单元。
Fermi支持每一个block里面启动1536个线程。而在GT200，这一数量是512个。
同时，在GT200和G80中，都是用IEEE 754 | 
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发表于 2009-10-30 18:00
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