【GPU驱动开发】- GPU架构流程

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【GPU驱动开发】- GPU架构流程。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

前言

不必害怕未知,无需恐惧犯错,做一个Creator!

一、总述

GPU(Graphics Processing Unit,图形处理单元)是一种专门用于处理图形和并行计算的处理器。GPU系统架构通常包括硬件和软件层面的组件。
总体流程:
1. 应用程序请求图形操作:
应用程序通过图形API(如OpenGL、Vulkan)发送图形操作请求。
2. 图形API调用GPU驱动程序:
图形API将请求传递给GPU驱动程序。
3. GPU驱动程序解释和执行:
GPU驱动程序将高级图形指令解释为底层硬件指令,然后执行这些指令。
4. 结果发送到显示服务器:
渲染结果发送回显示服务器,显示服务器负责在屏幕上渲染图形。

二、硬件层面:

a. 流处理器(Streaming Processors):
GPU的核心部分是流处理器,也称为CUDA核心。它们执行计算任务,并能够同时处理多个数据流,从而实现并行计算。每个流处理器可以执行特定的指令集,类似于CPU中的处理器核心。
b. 图形处理单元(Graphics Processing Clusters,GPCs):
GPC是GPU中的一个硬件单元,包含多个流处理器、纹理单元和光栅化单元。每个GPC能够独立执行图形和计算任务。
c. 纹理单元(Texture Units):
纹理单元负责处理纹理映射,将图像映射到3D模型上。它们可以加速图形渲染中的纹理贴图操作。
d. 光栅化单元(Raster Operation Processors,ROPs):
ROPs负责将图形渲染的最终结果输出到屏幕上。它们执行混合、深度测试等操作,确保图形正确呈现。
e. 内存子系统:
GPU通常拥有自己的显存,用于存储图形数据和中间计算结果。高带宽、低延迟的显存对于GPU的性能至关重要。近年来,一些GPU还支持共享内存,使得GPU能够更好地与主系统内存进行协同工作。
f. GPU总线:
GPU通过总线与主板和CPU通信。PCI Express(PCIe)是一种常见的总线标准,用于连接GPU和计算机系统。

三、软件层面:

a.驱动程序:
GPU驱动程序是连接操作系统和GPU硬件的软件层。它负责将操作系统发出的指令转换为GPU可以理解的指令,并管理GPU的资源。NVIDIA的CUDA和AMD的ROCm是两种常见的GPU编程框架,它们提供了GPU编程的API和工具。
b. 编程模型:
GPU编程通常采用并行计算的模型,其中任务被分解成许多小的并行任务,由GPU的流处理器并行执行。CUDA和OpenCL是两种广泛使用的GPU编程语言,它们允许开发人员直接利用GPU的并行性。
c. 图形API:
除了用于通用计算外,GPU还用于图形渲染。OpenGL和DirectX是两种常见的图形API,它们提供了用于渲染图形和处理图形效果的接口。
d. 深度学习框架:
近年来,GPU在深度学习领域的应用迅速增加。深度学习框架如TensorFlow和PyTorch支持GPU加速,使得神经网络训练和推断等任务能够受益于GPU的并行计算能力。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-829639.html

到了这里,关于【GPU驱动开发】- GPU架构流程的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • NVIDIA GPU 架构梳理

    文中图片大部分来自NVIDIA 产品白皮书 TODO:英伟达显卡型号梳理 目录 : 一、NVIDIA GPU的架构演变历史 二、Tesla 架构 三、Fermi架构 四、Kepler架构 五、Maxwell架构 六、Pascal架构 七、Volta架构 八、Turing架构 九、Ampere架构 十、Hopper架构 截止2021年,发布时间离我们最近的8种NVIDIA

    2024年02月02日
    浏览(64)
  • 服务器GPU性能测试流程

    注意: 1、cuda-sample需要和cuda版本对应,否则会报错 2、只有进行hpcg测试时才需要设置当前环境变量为cuda-10,其它测试时设置cuda-12.0,否则在进行浮点性能测试时会报错 1.环境变量要求cuda11.8 2.cuda-samples-11.8测试包 3.hpcg测试环境 4.intel oneAPI安装 1.显存带宽 2.卡间带宽 3.浮点性

    2024年02月04日
    浏览(54)
  • Ubuntu系统重装nvidia gpu驱动

    修改 /etc/modprobe.d/blacklist.conf ,在最好添加以下代码 执行命令 sudo update-initramfs -u 重启后执行 lsmod | grep nouveau ,没有显示则禁用成功 sudo wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run sudo sh cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run 输入 accept 确认 选择

    2024年02月09日
    浏览(49)
  • CUDA基础(三)CPU架构,指令,GPU架构

    CPU中央处理器,负责执行用户和操作系统下发的指令。CPU只能接受01二进制语言,0和1用来控制高低电位。比如,一个加法运算,在x86处理器上的的二进制代码为: 01001000 00000001 11000011 这样一行代码被称为机器码,它执行了加法操作。除了这样的加法,CPU的电路还要实现很多

    2024年02月08日
    浏览(38)
  • GPU架构与计算入门指南

    大多数工程师对CPU和顺序编程都十分熟悉,这是因为自从他们开始编写CPU代码以来,就与之密切接触。然而,对于GPU的内部工作原理及其独特之处,他们的了解则相对较少。过去十年,由于GPU在深度学习中得到广泛应用而变得极为重要。因此,每位软件工程师都有必要了解其

    2024年02月03日
    浏览(39)
  • [问题解决] ubuntu 18.04 GPU驱动安装

     删除当前显卡驱动[参考] 查看推荐驱动   安装对应驱动 验证安装是否成功:nvidia-smi    

    2024年02月11日
    浏览(105)
  • 【Ubuntu】Ubuntu20.04安装GPU显卡驱动

    等待安装即可 有些显卡只支持455 安装完成记得重启一下,然后验证一下: 若显示下图则说明安装成功~    CUDA Toolkit 11.7 Downloads | NVIDIA Developer 选择Linux-x86_64-Ubuntu-20.04-runfile(local)   等待30m即可(取决于网速)   选择Continue(上下移动选择,Enter确定)  输入 accept   在对应的

    2024年02月01日
    浏览(42)
  • 使用 GeForce Experience 更新 NVIDIA GPU 显卡驱动

    如果有可用的新版驱动的话,点击后方的 [下载] 按钮即可。 [快速安装] 按照默认设置安装驱动,[自定义安装] 可以自行进行安装设置。 出现一个错误 https://www.nvidia.cn/geforce/geforce-experience/ GeForce_Experience_v3.27.0.112.exe 使用 GeForce Experience 更新 NVIDIA GPU 显卡驱动失败时,需要卸载

    2024年02月05日
    浏览(53)
  • 3 分钟看完 NVIDIA GPU 架构及演进

    近期随着 AI 市场的爆发式增长,作为 AI 背后技术的核心之一 GPU(图形处理器)的价格也水涨船高。GPU 在人工智能中发挥着巨大的重要,特别是在计算和数据处理方面。目前生产 GPU 主流厂商其实并不多,主要就是 NVIDIA、AMD、Intel、高通等厂家。本文将主要聊聊 NVIDIA GPU 的核

    2024年02月05日
    浏览(44)
  • CUDA编程入门系列(二) GPU硬件架构综述

    一、Fermi GPU         Fermi GPU如下图所示,由16个SM(stream multiprocessor)组成,不同的SM之间通过L2 Cache和全局内存进行相连。整个架构大致分为两个层次,①总体架构由多个SM组成 ②每个SM由多个SP core(stream processor)组成。SP之间通过互连的网络和L1 Cache和Warp Scheduler等结构进行

    2024年02月07日
    浏览(52)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包