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（一）GPU与CUDA概述

（一）GPU与CUDA概述
📅 发布时间：2026/6/18 6:57:55

前言

  GPU的发展起源可追溯至20世纪80-90年代，其核心驱动力来自游戏对浮点运算（FPU）的爆炸性需求。早期CPU的FPU性能仅为游戏需求的1/20，迫使英特尔通过MMX、SSE等向量处理单元提升并行计算能力，但仍无法满足需求。制造商随后开发了外接浮点运算网卡，这类“插入式卡”逐渐演变为现代GPU的雏形。
1999年，NVIDIA推出了GeForce 256，首次提出了“GPU”这一概念，标志着GPU作为通用计算平台的开始。GeForce 256具备了实时图形处理的能力，支持可编程性，使得GPU不仅限于图形显示，还能用于科学计算。
GPU技术市场：在2016年，NVIDIA凭借Pascal架构的发布和VR技术的支持，首次超越AMD和Intel，成为全球最大的GPU制造商

1、什么是GPU？

  GPU是graphics processing uint，图像处理器，与CPU（中央处理器）相对应。 显卡实际是GPU和显存共同构成的。

  GPU和CPU设计目标不同：

  • CPU旨在尽可能快的速度执行几十个线程，有少数几个可快速计算的物核心，有更多的晶体管用于数据缓存和流量控制；
  • GPU旨在尽可能多的并行执行数千个线程，有几百到几千个不那么快速计算的核心，有更多的晶体管用于算术逻辑单元；所以，GPU是靠众多的计算核心获得较高的计算性能的。如下图cpu和gpu核心对比

2、GPU硬件架构

  • 线程组织分层概念：
    线程（thread）：一个CUDA的并行程序会被以许多个threads来执行
    线程束（warp）：GPU中执行线程的最小单元，一个线程束由32个连续的线程组成。比线程束更小的执行单元没有意义``
    线程块 (block)：数个threads会被群组成一个block，同一个block中的threads可以同步，也可以通过shared memory通信
    网格（grid）：多个blocks则会再构成grid。

  • GTX550Ti GPU内部架构示意图：

  • GPU硬件部件构成：
    流处理器（SM）：包含多个GPU核心、共享内存..等,见下表SM构建模块
    GPU核心：包括FP(浮点执行单元)、INT（整数执行单元）等
    千兆线程调度器：根据SM的可用性来分配每个块
    内存控制器：负责将来自全局寄存器的大块数据送入L2$
    共享高速缓存（L2$）:末级缓存（LLC），在所有核心之间共享，是GPU缓存GM的地方。与CPU架构中的末级缓存L3$相比内存非常小。
    主机接口：GPU内部负责连接PCIe总线的控制器，即在CPU和GPU之间控制传输数据的部分
    SM构建模块：

  • NVIDIA不同GPU架构发展： 漫谈英伟达GPU架构进化史：从Celsius到Blackwell
    支持CUDA编程的几个系列：（http://developer.nvidia.com/cuda-gpus）
    Tesla系列：其中的内存为纠错内存
    Quadro系列：支持高速OpenGL（open graphics library）渲染，主要用于专业绘图设
    计
    GeForce系列：主要用于游戏与娱乐，但也常用于科学计算
    Jetson系列：嵌入式设备中的GPU

3、查询我电脑的GPU信息

打开NVIDIA控制面板，查看系统信息：
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4、统一计算设备架构

GPU自诞生来，定位为CPU监督下工作的“协处理器”，所有数据达到GPU前先到达CPU（PCIe总线连接）,所以GPU计算实际是指CPU+GPU的异构计算，CPU为主机（host）,而GPU为设备（device）。而CUDA、OpenCL是两种主要的GPU编程语言

  • CUDA语言
    为了运行GPGPU程序员开发的代码而不学习任何使用OpenGL计算图行学知识，nividia于2007年推出的统一计算设备架构,CUDA仅应用于Nvidia平台。

 CUDA基于C语言(CPU端)提供高性能处理，GPU端必须和CPU端一样，只用特定关键字区分主机和设备端代码。有CUDA编译器决定在那个设备上运行，GPU的并行性在GPU端显现。因此nividia设计了NVCC编译器。

  • OpenCL语言
    2009年推出，允许为intel、AMD和其他类型GPU开发GPU代码。OpenCL的设备端不必是一个GPU，可以是FPGA、DSP等具有并行架构的设备

  • CPU与GPU架构差异
    1.GPU环境中，GPU核心负责所有任务的执行，但任务指令来自CPU
    2.GPU环境中，GPU核心总不自己处理获取数据，数据都来自CPU端，计算结果再传回CPU端。因此GPU只在后台扮演计算加速器的角色，为CPU完成外包任务。
    3.CPU+GPU这种体系架构只有存在大量的并行处理单元才非常有效，而不是仅2个、4个单元。GPU在任何时候都不能低于同时执行32个任务。在GPU环境中，称合并在一起的32个线程为“线程束”。GPU将一个 核心完成的任务称为一个线程，而任何时刻执行的线程数都不会低于一个线程束。
    4.线程束概念很重要。数据必须以同样大小的数据块为单位输入GPU。
    5.数据以半个线程束大小传给GPU核心，表示将数据传入GPU核心的存储子系统每次应该输入16个数据，即要求一个能一次传输16个数据的并行存储系统（所以GPU的DRAM是DDR5构成的）
    6.GPU核心和CPU核心是完全不同的处理单元，因此有不同的ISA(指令集架构)，所以必须编写两种不同的程序，但都可以用nvcc编译器编译。而CUDA语言将两者结合在一起