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3、过 HD5830 影驰 GTX460 才 1目标横扫整合板 不缩水 DX10 零售 3八爪鱼特色供电 索泰豪华 GT240 仅有钱也难买? NV 官方公版 GTX460 零又见全钽电容 威航非公 GTX460 实物售价不足 100 美元 新主力 GT430 规格用料夸张到极致 影驰 GTX480 骨灰实热点推荐省钱双卡配置实战游戏 700 元内 HD5670 性能揭秘八款显卡大战阿凡达 5 大显卡实战求生之路 27 大物理游戏横测主流卡 七彩虹 | 影驰 | 翔升 | 索泰 | 小影霸 | 铭瑄 | 双敏 | 盈通 | 讯景 | 更多 Z 给力 联想 Z460 联想 B3 ZOL 首页 显卡
4、技术应用 显卡技术 超越图形界限 AMD 并行计算技术全面解析 超越图形界限 AMD 并行计算技术全面解析作者：中关村在线 濮元恺 责任编辑：王胤韬 【原创】 CBSi 中国ZOL 2010 年 08 月 25 日 评论 151 条 本文导航第 1 页：全文导读与内容简介第 2 页：前言：通过 GPU 见证行业变革第 3 页：第一章：GPU 工作原理与并行计算第 4 页：21 世纪视觉需求与 GPU 变化第 5 页：从山峰渲染了解 GPU 图形流水线第 6 页：CPU 与 GPU 的设计方向决定运算能力第 7 页：GPU 并行编程为何加速发展第 8 页：GPU 并行计算已成未来趋势第 9 页：
5、初识高性能并行计算第 10 页：高性能并行计算发展历程第 11 页：高性能并行计算单元分类第 12 页：初识基于 GPU 系统的云计算第 13 页：第二章：GPU 结构与 ATI 产品发展第 14 页：统一着色器架构释放 GPU 运算能力第 15 页：传统 GPU 发展与着色器管线第 16 页：传统 SIMD 结构流处理器指令细节第 17 页：MIMD 结构流处理器指令细节第 18 页：R600 时代对 SIMD 架构补充与优化第 19 页：两种结构流处理器优劣对比第 20 页：R300 以来的芯片架构及其影响第 21 页：ATI 第一代统一渲染架构 Xenos第 22 页：统一渲染 GPU
6、R600 临危受命第 23 页：AMD 对 GPU 架构的不断改进和优化第 24 页：未来 ATI 图形芯片架构预测第 25 页：第三章：GPU 通用计算发展与细节第 26 页：多核并行计算困惑与发展第 27 页：基于 AMD CPU+GPU 异构计算平台第 28 页：着色器模型变化历程与总结第 29 页：Shader 计算能力快速发展第 30 页：揭秘 GPU 高性能计算关键第 31 页：CPU 与 GPU 的区别和发展方向第 32 页：如何将 GPU 功能单元映射为通用单元第 33 页：分支对 GPU 结构体系的挑战第 34 页：GPU 与 CPU 将如何演绎融合与吞并第 35 页：第四章
7、：GPU 内部计算实现细节第 36 页：GPU 主要计算单元分布和职能第 37 页：GPU 内部通用计算代码运算过程第 38 页：认识 GPU 浮点计算精度第 39 页：整数运算能力与未来融合架构第 40 页：GPU 存储体系特点与变化第 41 页：ATI GPU 吞吐特性对比与分析第 42 页：ATI GPU OPEN CL 综合性能分析第 43 页：先进混合架构之 Larrabee 展望第 44 页：概念型融合架构之 Fusion APU 展望第 45 页：GPU 进化架构之 Fermi 分析第 46 页：第五章：ATI GPU 通用计算实例第 47 页：ATI Stream 技术发展与现
8、状第 48 页：OPEN CL 接口技术与异构运算第 49 页：Havok 引擎与 CPU+GPU 异构运算第 50 页：BOINC 平台充沛的 ATI GPU 加速项目第 51 页：最具影响力的 Foldinghome 项目第 52 页：GPU 架构对于其他实例的适应性第 53 页：全文总结与未来架构展望返回分页阅读文章产品：ATI Radeon HD 4850 显示芯片 全文导读与内容简介 全文导读与内容简介在 2010 年 8 月 16 日，AMD 宣布推出全面支持 OpenCL 1.1 的ATI Stream 软件开发包(SDK)2.2 版，新版本的 SDK 为开发人员提供开发强大的新
9、一代应用软件所需要的工具。这一版本的最大意义在于它表明了 AMD 在不断追求与开放性应用程序接口 OpenCL 的兼容，同时 AMD 再通过 OpenCL 快速提升其在业行内的影响力，毕竟借助这一标准，AMD 和 NVIDIA 站在了统一起跑线上，OpenCL 接口对于一个技术与标准的追随者来说是千载难逢的机会。作为全世界成立较早和目前仍然具备绝对影响力的图形芯片生产厂商，ATI 一直在探索图形芯片发展的方向，并在这 25 年发展历程中长期领跑 GPU 性能增长。自从统一渲染架构提出以来，ATI 一直在寻求对这款架构的完善，我们看到继 Xenos 之后的在 PC 市场ATI 设计了 R600
10、到 R800 一系列性耗比和性价比广受好评的架构。全面支持 OpenCL 1.1 的 ATI Stream 软件开发包(SDK)2.2 版不同厂商对于未来计算环境的考虑是有很大差异的，NVIDIA 正在借助 G80 架构以来的特性不断加强 GPU 的通用性和编程易用性，其 GPU 内部大量单元用于逻辑控制和存储，而 AMD 则主要倾向于用最少的晶体管开销用于流处理器阵列的构建，用线程规模来掩盖延迟。总体来说，NVIDIA 坚持的 TLP（线程并行度）考验线程能力和并性能力，AMD 坚持的 ILP（指令并行度）则考验指令处理。今天我们希望总结我们之前获得的大量资料，借助这篇文章对AMD 并行计算
11、技术做比较详细的特性分析。在文章的不同章节，我们将各有侧重地分析 GPU 并行计算的原理、发展历程、运算单元细节和目前我们能够找到的 GPU 通用计算实例。同时我们对 Fermi 架构、Fusion 概念和 Larrabee 架构的特性做简单分析和预测，希望能让用户通过这些业界最为前瞻的产品找到未来 GPU 发展路径。第一章：GPU 工作原理与并行计算我们将以 21 世纪视觉需求与 GPU 变化为开端回忆 GPU 从诞生以来的应用领域变革，通过 GPU 渲染流水线全面转向可编程浮点单元，GPU 已经走向了并行应用，同时成为超级计算机不可或缺的部件。在目前备受关注的云计算领域，GPU 同样可以发
12、挥自己运算密度和并发线程数极高的特色，更多无法采购大型设备而急需计算资源的用户，将享受到 GPU 云计算带来的便利。第二章：GPU 结构与 ATI 芯片发展我们将从 R300 架构开始回顾 ATI GPU 发展历程，同时和读者一起探讨不同结构流处理器指令细节，同时关注 ATI 第一代统一渲染架构 Xenos 对未来发展的影响。第三章：GPU 通用计算发展与细节这一章我们参考大量基础性资料来讲解 CPU 和 GPU 内部功能单元的异同，通过这些异同和它们的适用环境，我们了解到 AMD 提出的 CPU+GPU 异构计算平台能够借助更好的编程接口获得更好的加速比。这种方式比单纯给 GPU 增加调度能
13、力或者给 CPU 增加并行度要更为实际，易用性也会得到解决。第四章：GPU 内部的计算实现细节这一部分我们关注 CPU 主要计算单元分布和职能，GPU 内部通用计算代码运算过程，同时我们对浮点和整数能力做了进一步分析。这一章的亮点在 GPU 流处理器结构与性能分析部分，我们使用了较为专业的底层软件来对比不同架构的性能差异，对前文的分析做了数据佐证。第五章：ATI GPU 通用计算实例分析本章我们首先分析了 Open CL 接口对于 ATI GPU 未来发展的影响，然后列举了一些普通用户能够找到并且参与计算的分布式并行计算项目。文章最后的蒙特卡洛算法、N-body 仿真和基于 GPU 的计算机病
14、毒特征匹配来自GPU 精粹 3实例分析，我们希望这种具有普遍意义的项目和算法能够拓展未来的 GPU 应用深度和广度。濮元恺所写过的技术分析类文章索引（持续更新） 1、NVIDIA/ATI 命运转折 GPU 十年发展回顾7、 显卡只能玩游戏? 10 年 GPU 通用计算回顾 2、改变翻天覆地 最全 Fermi 架构解读 8、 通用计算对决 四代 N卡激战 CUDA-Z3、从到全身武装 CPU 功能集成之路探秘 9、 浅析 DirectX11技术 带给图形业界的改变4、AMD 统一渲染架构 历程回顾与评测 10、摩尔定律全靠它 CPU 光刻技术分析5、A/N 谁占上风 14 款显卡底层性能揭秘11
15、、从 Foldinghome 项目看 GPU 通用计算6、别浪费你的电脑 分布式计算在中国 12、Computex 独家泄密 解析 AMD 下代 GPU 产品：ATI Mobility Radeon HD 4850 显示芯片 前言：通过 GPU 见证行业变革 前言：通过 GPU 并行计算见证行业最大变革从 1999 年到现在从第一个显卡 GPU 产生到现在只有短短十年的时间。在这短短十年当中我们已经看到了 GPU 的运算能力呈几何级数提升，这个世界在 GPU 的虚拟之下更快更真，而更重要的一点是GPU 已经将它的应用范围不断拓展。从图形领域虚拟现实的角度来说，只要有显示终端的地方就需要一颗 G
16、PU。借助于 GPU 可以让医学家观察到更细微的分子；借助于 GPU 可以让军事演习的拟真度更强；借助于 GPU 可以让专业工作站的效率翻倍提升；借助于 GPU 可以让电影的特效骗过你的眼睛。最近几年中当我们发现 GPU 的硬件结构能够适应极高并行度与大量浮点吞吐的运算环境，更多的科学研究领域已经开始大量采购GPU 设备应用于电脑辅助工程、油气勘探、金融安全评估等领域。至此，GPU 存在的意义已远远不是为图形运算服务这么简单。高性能并行计算已经成为国家竞争力的重要标志之一，对科学技术进步、经济社会发展、生态环境保护和国家与公共安全的作用日益显著。但是，在超级计算机的峰值突飞猛进的同时，其投资大、运行维护成本高、使用效率低等问题也日渐突出，成为制约超算能力提升的瓶颈。以低廉的成本和现成的网络设施实现高效的 GPU 超级计算技术越来越受到很多企业及科研单位的关注。GPU 运算今天已经在产业界占有一席之地，尤其在科学模型模拟的运算上，都需仰赖 GPU 执行，动辄比一般中央处理器（CPU）还快出数十
