GPU的介绍以及原理的分析

深藏阁楼爱情的钟 2022-05-15 11:35 378阅读 0赞

【原文：[https://blog.csdn.net/u013165704/article/details/80569424][https_blog.csdn.net_u013165704_article_details_80569424]】

# 1 GPU是什么 #

如图1所示，这台PC机与普通PC机不同的是这里插了7张显卡，左下角是显卡，在中间的就是GPU芯片。显卡的处理器称为图形处理器（GPU），它是显卡的“心脏”，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的。

GPU计算能力非常强悍，举个例子：现在主流的i7处理器的浮点计算能力是主流的英伟达GPU处理器浮点计算能力的1/12。

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图1 显卡与GPU

# 2 为什么GPU计算能力如此强悍？ #

图2对CPU与GPU中的逻辑架构进行了对比。其中Control是控制器、ALU算术逻辑单元、Cache是cpu内部缓存、DRAM就是内存。可以看到GPU设计者将更多的晶体管用作执行单元，而不是像CPU那样用作复杂的控制单元和缓存。从实际来看，CPU芯片空间的5%是ALU，而GPU空间的40%是ALU。这也是导致GPU计算能力超强的原因。

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图2 cpu和gpu硬件逻辑结构对比

那有人讲了，为什么cpu不像gpu那样设计呢，这样计算能力也强悍了！

为什么？CPU要做得很通用。CPU需要同时很好的支持并行和串行操作，需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要支持复杂通用的逻辑判断，这样会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂，计算单元的比重被降低了。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。因此GPU的芯片比CPU芯片简单很多。

举个例子，假设有一堆相同的加减乘除计算任务需要处理，那把这个任务交给一堆（几十个）小学生就可以了，这里小学生类似于GPU的计算单元，而对一些复杂的逻辑推理等问题，比如公式推导、科技文章写作等高度逻辑化的任务，交给小学生显然不合适，这时大学教授更适合，这里的大学教授就是CPU的计算单元了，大学教授当然能处理加减乘除的问题，单个教授计算加减乘除比单个小学生计算速度更快，但是成本显然高很多。

# 3 GPU编程库 #

GPU计算能力这么强，被广泛使用！比如挖矿（比特币）、图形图像处理、数值模拟、机器学习算法训练等等，那我们怎么发挥GPU超强的计算能力呢？---编程！

怎么进行GPU编程呢？现在GPU形形色色，比如Nvidia、AMD、Intel都推出了自己的GPU，其中最为流行的就是Nvidia的GPU，其还推出了CUDA并行编程库。然而每个GPU生产公司都推出自己的编程库显然让学习成本上升很多，因此苹果公司就推出了标准OpenCL，说各个生产商都支持我的标准，只要有一套OpenCL的编程库就能对各类型的GPU芯片适用。当然了，OpenCL做到通用不是没有代价的，会带来一定程度的性能损失，在Nvidia的GPU上，CUDA性能明显比OpenCL高出一大截。目前CUDA和OpenCL是最主流的两个GPU编程库。

从编程语言角度看，CUDA和OpenCL都是原生支持C/C++的，其它语言想要访问还有些麻烦，比如Java，需要通过JNI来访问CUDA或者OpenCL。基于JNI，现今有各种Java版本的GPU编程库，比如JCUDA等。另一种思路就是语言还是由java来编写，通过一种工具将java转换成C。

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图3 GPU编程库

LWJGL ([http://www.lwjgl.org/][http_www.lwjgl.org])

JOCL ([http://www.jocl.org][http_www.jocl.org]/)

JCUDA ([http://www.jcuda.de][http_www.jcuda.de][/][http_www.jcuda.de])

Aparapi ([http://code.google.com/p/aparapi][http_code.google.com_p_aparapi][/][http_code.google.com_p_aparapi])

JavaCL ([http://code.google.com/p/javacl][http_code.google.com_p_javacl][/][http_code.google.com_p_javacl]）

# 4 CUDA程序流程 #

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图4 CUDA程序流程

# 5 实践---以图像处理为例 #

假设我们有如下图像处理任务，给每个像素值加1。并行方式很简单，为每个像素开一个GPU线程，由其进行加1操作。

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图5 例子

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图6 核函数

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图7 主流程函数

# 6 GPU加速效果 #

下图是我实现的基于CUDA的P&D DEM图像预处理算法使用GPU的加速效果，GeForce GT 330是块普通台式机上的显卡，现在价格也就500人民币左右，用它达到了20倍的加速比，Tesla M2075是比较专业的显卡，价格一万左右，用它达到了将近百倍的加速比，这个程序i7 CPU单进程单线程要跑2个小时，而用Tesla M2075 GPU只花了一分多钟就完成计算。

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图8 P&D DEM图像预处理算法加速效果

GPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“[图形处理器][Link 1]”。

由于GPU具有高并行结构（highly parallel structure），所以GPU在处理图形数据和复杂算法方面拥有比CPU更高的效率。图1 GPU VS CPU展示了GPU和CPU在结构上的差异，CPU大部分面积为控制器和寄存器，与之相比，GPU拥有更多的ALU（Arithmetic Logic Unit，逻辑运算单元）用于  
数据处理，而非数据高速缓存和流控制，这样的结构适合对密集型数据进行并行处理。CPU执行计算任务时，一个时刻只处理一个数据，不存在真正意义上的并行，而GPU具有多个处理器核，在一个时刻可以并行处理多个数据。

![SouthEast][]

GPU采用流式并行计算模式，可对每个数据进行独立的并行计算，所谓“对数据进行独立计算”，即，流内任意元素的计算不依赖于其它同类型数据，例如，计算一个顶点的世界位置坐标，不依赖于其他顶点的位置。而所谓“并行计算”是指“多个数据可以同时被使用，多个数据并行运算的时间和1个数据单独执行的时间是一样的”。

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图2 GPU上的矩阵加法

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图3 GPU渲染管线

上图3是一张典型的可编程GPU的流水线示意图，其中可编程的顶点处理器(Vertex Shader)负责处理顶点数据流(包括位置、颜色，光照等)。因为顶点处理操作都是在空间的几何点上进行，因此Vertex Shader对于通用计算而言非常适合于几何操作类的计算。可编程片段着色器(Fragment Processor)在几何处理和转换完成后，负责为每个象素“画”上正确的色彩，它的ISA(系统体系结构)类似于DSP或SSE指令集，由Folat4的SIMD执行单元和寄存器组成，处理的时候接受先从存储器中取出2个待加元素，根据片段的位置进行向量相加，向量和以颜色的形式被保存到存储器中，可以当作结果输出或在下一步运算中直接被使用。处理的一般为4个单元的向量，因为RGB三种色彩加上Alpha通道数据正好是4。片段着色器包含的TMU(Texture Mapping Unit)单元能以贴图的形式存取显存，因此可以被看作一个只读存取界面。

补充：下面为我看到的文章中写的。。先记录下

像素着色器负责纹理采样和其它高级逐像素处理，在NVIDIA SDK 9.5 的示例 VideoFilter 中， 运用像素着色器的并行计算能力对视频进行多种高级图像处理技术。 诸如： 模糊、锐化、 视频混合等.  
相关实现步骤如下：  
(1) 创建视频纹理管理对象；  
(2) 载入视频文件， DirectShow 负责管理调度视频数据；  
(3) 关联 DirectShow 视频数据与 Direct3D 纹理对象；  
(4) GPU 初始化， 关联 CPU 顶点数据与 GPU 外部变量， 特别是 DirectShow 处理完的帧数据与 GPU 中的纹理数据关联；

(5)顶点着色器进行纹理坐标转换和其它基于顶点的并行算法；  
(6) 像素着色器进行纹理采样以及其它象素级并行算法。

[https_blog.csdn.net_u013165704_article_details_80569424]: https://blog.csdn.net/u013165704/article/details/80569424
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[Link 1]: http://baike.baidu.com/view/5395837.htm
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