33.7K
7979
GPU
對圖像進行處理的相關計算。
1999年，美國英偉達公司推出世界上第一款圖像處理器芯片。2001年，科學計算開發人員從矩陣乘法運算著手GPU通用計算。2008年，英偉達推出支持CUDA的Tesla架構顯卡之后，GPU迅速轉向實用，在計算力學、地質科學、生命科學、雷達遙感、計算金融等領域得到應用。
?21世紀以來，GPU已經成為高性能計算的重要角色。2017年11月最新的TOP500數據顯示，世界排名前500的超級計算機中，有87臺采用了GPU協處理器。Volta架構動搖了2018年的TOP500版圖，它的性能飛越能夠重新定義超級計算機：過去，千萬億次計算意味著一個機房、一個集群，現在僅需要一個8卡GPU節點就能實現。
?GPU微架構以高度并發為基礎特征，其并行編程模型主要是CUDA和OpenCL。前者是一個配備完整工具包、針對單一供應商（英偉達）的成熟開發平臺，具有統一的開發套件（CUDA Toolkit、NVIDIA GPU Computing SDK、NSight等）、非常豐富的庫（cuBLAS、cuFFT、cuSPARSE、cuRAND、NPP、Thrust、NCCL等）以及PTX匯編代碼生成、離線編譯等成熟的編譯器特性；后者是一個有著開放的標準，具有跨平臺性和通用性，支持包括Nvidia、AMD、Intel、Qualcomm、ARM在內的多類處理器，能夠更好地支持異構計算。
?GPU的出現和發展，與傳統CPU形成了強烈的對比和有效互補。CPU擅長處理具有復雜控制邏輯的任務，如操作系統、通用應用程序；而GPU擅長處理大量同類型數據上的密集數值計算。GPU的定位仍舊是CPU的加速器/協處理器，但是考慮到阿姆達爾定律，整體加速受限于不可并行的部分，應當盡量減少程序中的串行處理。
