Se ha denunciado esta presentación.
Utilizamos tu perfil de LinkedIn y tus datos de actividad para personalizar los anuncios y mostrarte publicidad más relevante. Puedes cambiar tus preferencias de publicidad en cualquier momento.

Gpu簡介

142 visualizaciones

Publicado el

介紹gpu基本原理

Publicado en: Tecnología
  • Sé el primero en comentar

Gpu簡介

  1. 1. GPU簡介 分析應用科 陳一宏
  2. 2. 2  中央處理單元(CPU) – 大腦, 處理指令集的位置 – 設計上為序列式(Sequential)滿足通用性需求 – 不同的任務在不同時間快速切換 – 擅長複雜邏輯判斷,先天不易做平行化  包含數個核心(MultiCores) CPU – 結構 接收/解釋命令 控制程式資料進 入主記憶體 L1/L2快取記憶 邏輯運 算元 (CORE) ( +-*/ >=<) CPU僅有數個核心(通常<10核)
  3. 3. 3  圖形處理單元(Graphical Processing Unit ) – 任務是在螢幕上合成顯示數百萬個像素的圖像 – 擅長大量、簡單,先天不易做複雜運算(邏輯、流程控制)  包含數百個核心(Many Cores) GPU – 結構 接收/解釋命令 控制程式資料進 入主記憶體 L1/L2快取記憶 邏輯運 算元 (CORE) ( +-*/ >=<) GPU至少有>100核心 載貨類比 大卡車 vs. 摩托車
  4. 4. 4 GPU – 作為繪圖卡 撒點、格狀化、上色在圖形處理時具有資料間彼此無關的 特性(Processed INDEPENDENTLY)
  5. 5. 5 GPU – 作為繪圖卡 每一個像素可以分別交給 一顆CORE(核心)處理
  6. 6. 6  NVIDIA – 2011首次提出通用性顯示處理單元 (GPGPU) – 將GPU進行一般性運算(不受限於影像顯示) – 利用CUDA 技術只要有NVIDIA的一般顯示卡,就能使用GPU加速 運算 GPGPU – 作為通用性計算
  7. 7. 7 GPU加速 來源: EuroNova 在不同的算法中皆表明,相較於CPU使用GPU有顯著的加速效果。
  8. 8. 8 類神經網路 – 平行計算 文獻:IEEE on Big Data 訓練子集 A 訓練子集 B 訓練子集 N 訓 練 資 料 ∆𝑤 𝑎 ∆𝑤 𝑏 ∆𝑤 𝑛 … 𝑊𝑖+1 = 𝑊𝑖 + ∆𝑤𝑗 𝑁 𝑠𝑢𝑏𝑠𝑒𝑡 W W 類神經網路可以容易的分割任務,執行平行計算。 適於GPU特性
  9. 9. 9 小結 CPU GPU 資料處理 序列式 平行式 程式控制 簡單 複雜 邏輯 複雜 簡單 核心數 4-8 2560 (GTX 1080) 適合 小資料 (邏輯成分高) 大資料 (大量、密集度高)  中央處理單元(CPU)與 圖形顯示單元(GPU) 比較 資料量體大,運算邏輯簡單適合使用GPU
  10. 10. End

×