【GPGPU编程模型与架构原理】第一章 1.3 现代 GPGPU 产品
世界最大的两家图形芯片提供商:美国的NVIDIA 和AMD公司在桌面和工作站GPU和GPGPU遥遥领先。除此之外,Intel 公司主要发展集成显卡业务,其他公司在嵌入式GPU迅速发展。
1.3.1 NVIDIA
GPU主要产品有GeForce、Tesla和Quadro,三种产品的定位和市场目标不同
- Quadro 的定位是专用用途显卡
- GeForce 的定位是家庭娱乐
- Tesla 的定位是专业的GPGPU,没有输出,注重数据计算而不是图形显示
1.3.2 AMD
GCN架构采用CU(Compute Unit)单元。每个CU拥有四组 SIMD,每组SIMD拥有16个ALU。
Vega 作为第五代的GCN架构引入四大新特新:高宽带缓存控制器、下一代计算单元、高级像素引擎和新一代几何渲染引擎。
其中在深度学习方面,Vega 首次引入紧缩(packed)的半精度计算支持。Vega的微架构也被称为NCU,每个NCU拥有64个ALU,它可以灵活的执行紧缩数学操作指令。例如每个周期可以进行512个8比特计算,或256个16比特计算,或128个32比特计算。
1.3.3 Intel
Intel的GPU更多情况下作为集成在北桥或CPU内部的一块图形协处理器存在。相比于独立显卡,集成显卡或核心显卡的形式会受限于面积、功耗和散热等问题,影响图形处理和通用计算的性能。
2010年推出Nehalem 微架构,原来集成于北桥的显示核心移至CPU处理器上,称为核心显卡或Intel HD Graphics。
1.3.4 其他GPU
在PC、游戏主机及服务器市场,主要是NVIDIA和AMD两家公司竞争,而在嵌入式设备市场则有多样的GPU产品。入Imagination的PowerVR、高通的Adreno系列及ARM的Mali系列。
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