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作者 |?Hardy

責(zé)編 | 阿禿

隨著云計(jì)算，大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)發(fā)展，邊緣計(jì)算發(fā)揮著越來越重要的作用，補(bǔ)充數(shù)據(jù)中心算力需求。計(jì)算架構(gòu)要求多樣化，需要不同的CPU架構(gòu)來滿足不斷增長的算力需求，同時(shí)需要GPU，NPU和FPGA等技術(shù)加速特定領(lǐng)域的算法和專用計(jì)算。以此，不同CPU架構(gòu)，不同加速技術(shù)應(yīng)用而生。

理解 GPU 和 CPU 之間區(qū)別的一種簡單方式是比較它們?nèi)绾翁幚砣蝿?wù)。CPU 由專為順序串行處理而優(yōu)化的幾個(gè)核心組成，而 GPU 則擁有一個(gè)由數(shù)以千計(jì)的更小、更高效的核心（專為同時(shí)處理多重任務(wù)而設(shè)計(jì)）組成的大規(guī)模并行計(jì)算架構(gòu)。

CPU是一個(gè)有多種功能的優(yōu)秀領(lǐng)導(dǎo)者。它的優(yōu)點(diǎn)在于調(diào)度、管理、協(xié)調(diào)能力強(qiáng)，計(jì)算能力則位于其次。而GPU相當(dāng)于一個(gè)接受CPU調(diào)度的“擁有大量計(jì)算能力”的員工。

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GPU可以利用多個(gè)CUDA核心來做并行計(jì)算，而CPU只能按照順序進(jìn)行串行計(jì)算，同樣運(yùn)行3000次的簡單運(yùn)算，CPU需要3000個(gè)時(shí)鐘周期，而配有3000個(gè)CUDA核心的GPU運(yùn)行只需要1個(gè)時(shí)鐘周期。

簡而言之，CPU擅長統(tǒng)領(lǐng)全局等復(fù)雜操作，GPU擅長對大數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單重復(fù)操作。CPU是從事復(fù)雜腦力勞動(dòng)的教援，而GPU是進(jìn)行大量并行計(jì)算的體力勞動(dòng)者。那么，GPU的重要參數(shù)有哪些呢？

• CUDA核心；CUDA核心數(shù)量決定了GPU并行處理的能力，在深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等并行計(jì)算類業(yè)務(wù)下，CUDA核心多意味著性能好一些

• 顯存容量：其主要功能就是暫時(shí)儲(chǔ)存GPU要處理的數(shù)據(jù)和處理完畢的數(shù)據(jù)。顯存容量大小決定了GPU能夠加載的數(shù)據(jù)量大小。（在顯存已經(jīng)可以滿足客戶業(yè)務(wù)的情況下，提升顯存不會(huì)對業(yè)務(wù)性能帶來大的提升。在深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練場景，顯存的大小決定了一次能夠加載訓(xùn)練數(shù)據(jù)的量，在大規(guī)模訓(xùn)練時(shí)，顯存會(huì)顯得比較重要。

• 顯存位寬：顯存在一個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)所能傳送數(shù)據(jù)的位數(shù)，位數(shù)越大則瞬間所能傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量越大，這是顯存的重要參數(shù)之一。

• 顯存頻率：一定程度上反應(yīng)著該顯存的速度，以MHz（兆赫茲）為單位,顯存頻率隨著顯存的類型、性能的不同而不同。顯存頻率和位寬決定顯存帶寬。

• 顯存帶寬：指顯示芯片與顯存之間的數(shù)據(jù)傳輸速率，它以字節(jié)/秒為單位。顯存帶寬是決定顯卡性能和速度最重要的因素之一。

• 其他指標(biāo)：除了顯卡通用指標(biāo)外，NVIDIA還有一些針對特定場景優(yōu)化的指標(biāo)，例如TsnsoCore、RTCoreRT等能力。例如TensenCore專門用于加速深度學(xué)習(xí)中的張量運(yùn)算。

評估一個(gè)顯卡的性能不能單純看某一個(gè)指標(biāo)的性能，而是結(jié)合顯卡的個(gè)指標(biāo)及客戶業(yè)務(wù)需求的綜合性能。

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GPU是協(xié)處理器，與CPU端存儲(chǔ)是分離的，故GPU運(yùn)算時(shí)必須先將CPU端的代碼和數(shù)據(jù)傳輸?shù)紾PU，GPU才能執(zhí)行kernel函數(shù)。涉及CPU與GPU通信，其中通信接口PCIe的版本和性能會(huì)直接影響通信帶寬。

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GPU的另一個(gè)重要參數(shù)是浮點(diǎn)計(jì)算能力。浮點(diǎn)計(jì)數(shù)是利用浮動(dòng)小數(shù)點(diǎn)的方式使用不同長度的二進(jìn)制來表示一個(gè)數(shù)字，與之對應(yīng)的是定點(diǎn)數(shù)。同樣的長度下浮點(diǎn)數(shù)能表達(dá)的數(shù)字范圍相比定點(diǎn)數(shù)更大，但浮點(diǎn)數(shù)并不能精確表達(dá)所有實(shí)數(shù)，而只能采用更加接近的不同精度來表達(dá)。

FP32單精度計(jì)算

單精度的浮點(diǎn)數(shù)中采用4個(gè)字節(jié)也就是32位二進(jìn)制來表達(dá)一個(gè)數(shù)字，1位符號(hào)，8位指數(shù)，23位小數(shù)，有效位數(shù)為7位。

FP64雙精度計(jì)算

雙精度浮點(diǎn)數(shù)采用8個(gè)字節(jié)也就是64位二進(jìn)制來表達(dá)一個(gè)數(shù)字，1位符號(hào)，11位指數(shù)，52位小數(shù)，有效位數(shù)為16位。

FP16半精度計(jì)算

半精度浮點(diǎn)數(shù)采用2個(gè)字節(jié)也就是16位二進(jìn)制來表達(dá)一個(gè)數(shù)字， 1位符號(hào)、5位指數(shù)、10位小數(shù)，有效位數(shù)為3位。

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?因?yàn)椴捎貌煌粩?shù)的浮點(diǎn)數(shù)的表達(dá)精度不一樣，所以造成的計(jì)算誤差也不一樣。

對于需要處理的數(shù)字范圍大而且需要精確計(jì)算的科學(xué)計(jì)算來說，就要求采用雙精度浮點(diǎn)數(shù)，例如：計(jì)算化學(xué)，分子建模，流體動(dòng)力學(xué)。

對于常見的多媒體和圖形處理計(jì)算、深度學(xué)習(xí)、人工智能等領(lǐng)域，32位的單精度浮點(diǎn)計(jì)算已經(jīng)足夠了。

對于要求精度更低的機(jī)器學(xué)習(xí)等一些應(yīng)用來說，半精度16位浮點(diǎn)數(shù)就可以甚至8位浮點(diǎn)數(shù)就已經(jīng)夠用了。

對于浮點(diǎn)計(jì)算來說，CPU可以同時(shí)支持不同精度的浮點(diǎn)運(yùn)算，但在GPU里針對單精度和雙精度就需要各自獨(dú)立的計(jì)算單元，一般在GPU里支持單精度運(yùn)算的單精度ALU(算術(shù)邏輯單元)稱之為FP32 core，而把用作雙精度運(yùn)算的雙精度ALU稱之為DP unit或者FP64 core，在Nvidia不同架構(gòu)不同型號(hào)的GPU之間，這兩者數(shù)量的比例差異很大。

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?談到GPU，Nvidia是行業(yè)技術(shù)的領(lǐng)先者和技術(shù)奠基者，其產(chǎn)品主要分以下幾個(gè)系列，分別面向不同的應(yīng)用類型和用戶群體。

? GeForce系列：主要面向3D游戲應(yīng)用的GeForce系列，幾個(gè)高端型號(hào)分別是GTX1080TI、Titan XP和GTX1080，分別采用最新的Pascal架構(gòu)和Maxwell架構(gòu)；最新的型號(hào)RTX 2080TI，Turing架構(gòu)。因?yàn)槊嫦蛴螒蛲婕?#xff0c;對雙精度計(jì)算能力沒有需求，出貨量也大，單價(jià)相比采用相同架構(gòu)的Tesla系列產(chǎn)品要便宜很多，也經(jīng)常被用于深度學(xué)習(xí)、人工智能、計(jì)算機(jī)視覺等。

? Quadro系列：主要面向?qū)I(yè)圖形工作站應(yīng)用，具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)運(yùn)算與圖形、圖像處理能力。因此常常被用在計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)及制造CAD/CAM、動(dòng)畫設(shè)計(jì)、科學(xué)研究（城市規(guī)劃、地理地質(zhì)勘測、遙感等）、平面圖像處理、模擬仿真等。

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? GPU加速計(jì)算Tesla系列：專用GPU加速計(jì)算，Tesla本是第一代產(chǎn)品的架構(gòu)名稱，后來演變成了這個(gè)系列產(chǎn)品的名稱了，包括V100、P100、K40/K80、M40/M60等幾個(gè)型號(hào)。K系列更適合用作HPC科學(xué)計(jì)算，M系列則更適合機(jī)器學(xué)習(xí)用途。

Tesla系列高端型號(hào)GPU加速器能更快地處理要求超級(jí)嚴(yán)格的 HPC 與超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的工作負(fù)載。從能源探測到深度學(xué)習(xí)等應(yīng)用場合，處理速度比使用傳統(tǒng) CPU 快了一個(gè)數(shù)量級(jí)。

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? GPU虛擬化系列：Nvidia專門針對虛擬化環(huán)境應(yīng)用設(shè)計(jì)GRID GPU產(chǎn)品，該產(chǎn)品采用基于 NVIDIA Kepler 架構(gòu)的 GPU，首次實(shí)現(xiàn)了 GPU 的硬件虛擬化。這意味著，多名用戶可以共享單一 GPU。

GRID GPU產(chǎn)品主要包含K1和K2兩個(gè)型號(hào)，同樣采用Kepler架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了GPU的硬件虛擬化，可以讓多個(gè)用戶共享使用同一張GPU卡，適用于對3D性能有要求的VDI或云環(huán)境下多租戶的GPU加速計(jì)算場景。

GPU散熱方式分為散熱片和散熱片配合風(fēng)扇的形式，也叫作主動(dòng)式散熱和被動(dòng)式散熱方式。

一般一些工作頻率較低的顯卡采用的都是被動(dòng)式散熱，這種散熱方式就是在顯示芯片上安裝一個(gè)散熱片即可，并不需要散熱風(fēng)扇。因?yàn)檩^低工作頻率的顯卡散熱量并不是很大，沒有必要使用散熱風(fēng)扇，這樣在保障顯卡穩(wěn)定工作的同時(shí)，不僅可以降低成本，而且還能減少使用中的噪音。

NVIDIA Tesla Family采用被動(dòng)散熱、QUADRO Family和GeForce Family采用主動(dòng)散熱。

NVIDIA GPU架構(gòu)的發(fā)展類似Intel的CPU，針對不同場景和技術(shù)革新，經(jīng)歷了不同架構(gòu)的演進(jìn)。

• Turing架構(gòu)里，一個(gè)SM中擁有64個(gè)半精度，64個(gè)單精度，8個(gè)Tensor core，1個(gè)RT core。

• Kepler架構(gòu)里，FP64單元和FP32單元的比例是1:3或者1:24；K80。

• Maxwell架構(gòu)里，這個(gè)比例下降到了只有1:32；型號(hào)M10/M40。

• Pascal架構(gòu)里，這個(gè)比例又提高到了1:2(P100)但低端型號(hào)里仍然保持為1:32，型號(hào)Tesla P40、GTX 1080TI/Titan XP、Quadro GP100/P6000/P5000

• Votal架構(gòu)里，FP64單元和FP32單元的比例是1:2；型號(hào)有Tesla V100、GeForce TiTan V、Quadro GV100專業(yè)卡。

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深度學(xué)習(xí)是模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)而建立的數(shù)學(xué)網(wǎng)絡(luò)模型，這個(gè)模型的最大特點(diǎn)是，需要大數(shù)據(jù)來訓(xùn)練。因此，對電腦處理器的要求，就是需要大量的并行的重復(fù)計(jì)算，GPU正好有這個(gè)專長，時(shí)勢造英雄，因此，GPU就出山擔(dān)當(dāng)重任了。

訓(xùn)練：我們可以把深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練看成學(xué)習(xí)過程。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是分層的、是在層與層之間互相連接的、網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)的傳播是有向的。訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候，訓(xùn)練數(shù)據(jù)被輸入到網(wǎng)絡(luò)的第一層。然后所有的神經(jīng)元，都會(huì)根據(jù)任務(wù)執(zhí)行的情況，根據(jù)其正確或者錯(cuò)誤的程度如何，分配一個(gè)權(quán)重參數(shù)（權(quán)值）。

推理：就是深度學(xué)習(xí)把從訓(xùn)練中學(xué)習(xí)到的能力應(yīng)用到工作中去。不難想象，沒有訓(xùn)練就沒法實(shí)現(xiàn)推斷。我們?nèi)艘彩沁@樣，通過學(xué)習(xí)來獲取知識(shí)、提高能力。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是一樣，訓(xùn)練完成后，并不需要其訓(xùn)練時(shí)那樣的海量資源。

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高性能計(jì)算應(yīng)用程序涵蓋了物理、生物科學(xué)、分子動(dòng)力學(xué)、化學(xué)和天氣預(yù)報(bào)等各個(gè)領(lǐng)域。也都是通過GPU實(shí)現(xiàn)加速的。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的详解GPU技术关键参数和应用场景的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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