上海交大开源GPGPU青花瓷仿真环境搭建
或许因为RISCV ISA规范的开放带来了RISCV快速发展证明了硬件开放也是一条可以尝试的方向,今年8月,上海交大先进计算机体系结构实验室团队对外发布了自研开源GPGPU平台“青花瓷”,试图通过开源这条路缩小和AMD,NVIDIA等产业国际巨头的距离。
GPGPU中文名叫做通用图形处理器,在面对并行任务处理时,CPU 与 GPU 的体系结构设计理念有着根本的区别。CPU 注重通用性来处理各种不同的数据类型,同时也必须支持复杂的控制指令,比如条件转移、分支、循环、逻辑判断及子程序调用等,因此 CPU 微架构的复杂性高,是面向指令执行的高效率而设计的。GPU 最初是针对图形处理领域而设计的。图形运算的特点是大量同类型数据的密集运算,因此 GPU 微架构是面向这种特点的计算而设计的。设计理念的不同导致 CPU 和 GPU 在架构上相差甚远。CPU 内核数量较少,常见的有 4核和 8 核等,而 GPU 则由数以千计的更小、更高效的核心组成。这些核心专为同时处理多任务而设计,因此 GPU 也属于通常所说的众核处理器。
多核 CPU 和众核 GPU 的架构对比如图下图所示。可以看到,CPU 中大部分晶体管用于构建控制电路和存储单元,只有少部分的晶体管来完成实际的运算工作,这使得 CPU 在大规模并行计算能力上极受限制,但更擅长于逻辑控制,能够适应复杂的运算环境。由于 CPU 一般处理的是低延迟任务,所以需要大量如图所示的一级(L1)、二级(L2)、三级(L3)高速缓存(cache)空间来减少访问指令和数据时产生的延迟。GPU 的控制则相对简单,对高速缓存的需求相对较小,所以大部分晶体管可以组成各类专用电路、多条流水线,使得 GPU 的计算能力有了突破性的飞跃。由于图形渲染的高度并行性,使得 GPU 可以通过简单增加并
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