GPU服务器及计算原理

发布时间：2022-03-12 12:51:16 · 阅读：3147

图形处理器(英语：Graphics Processing Unit，缩写：GPU)，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上图像运算工作的微处理器。

用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动，并向显示器提供行扫描信号，控制显示器的正确显示，是连接显示器和个人电脑主板的重要元件，也是“人机对话”的重要设备之一。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分，承担输出显示图形的任务，对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要。

什么是GPU加速计算?

GPU加速计算是指同时利用图形处理器 (GPU) 和 CPU，加快科学、分析、工程、消费和企业应用程序的运行速度。GPU加速器于 2007 年由 NVIDIA® 率先推出，现已在世界各地为政府实验室、高校、公司以及中小型企业的高能效数据中心提供支持。GPU 能够使从汽车、手机和平板电脑到无人机和机器人等平台的应用程序加速运行。

GPU如何加快软件应用程序的运行速度

GPU 加速计算可以提供非凡的应用程序性能，能将应用程序计算密集部分的工作负载转移到 GPU，同时仍由 CPU 运行其余程序代码。从用户的角度来看，应用程序的运行速度明显加快。

GPU 与 CPU 性能比较

理解 GPU 和 CPU 之间区别的一种简单方式是比较它们如何处理任务。CPU 由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成，而 GPU 则拥有一个由数以千计的更小、更高效的核心(专为同时处理多重任务而设计)组成的大规模并行计算架构。

GPU 拥有数以千计的核心，可高效地处理并行任务

那么，CPU与GPU如何协同工作?下图展示了CPU与GPU的并存体系模式。

在需要GPU进行运算时，以NVIDIA推出的CUDA(Compute Unified Device Architecture)为例，整体的原理如下：

整体分为4步：

1、从主机内存将需要处理的数据copy到GPU的内存

2、CPU发送数据处理执行给GPU

3、GPU执行并行数据处理

4、将结果从GPU内存copy到主机内存

CUDA提供了对于一般性通用需求的大规模并发编程模型，使用户可以对NVIDIA GPU方便的对于 GPU进行并发性编程。如果进行编译优化会在特定操作系统里面把计算并行化分配到GPU的多个core里面，由于GPU有多个core(上千个)，所以并发度大大提高，运算效率会比CPU高。

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