通俗理解CPU、GPU、GPGPU、FPGA、DPU、TPU     每个处理器都有它的独特之处和擅长领域，它们共同构成了现代计算的多彩世界。 1. CPU - 中央处理单元 CPU，城市的市中心，精通从基础计算到复杂逻辑决策的各项任务。它高效执行操作指令，轻松应对日常任务如网页浏览和文档编辑。尽管多才多艺，面对超复杂或特定任务

1.展开循环 　　如果提前知道了循环的次数，可以进行循环展开，这样省去了循环条件的比较次数。但是同时也不能使得kernel代码太大。 　　循环展开代码例子： 1 #include<iostream> 2 using namespace std; 3 4 int main(){ 5 int sum=0; 6 for(int i=1;i<=1

🔗 《C语言趣味教程》👈 猛戳订阅！！！ 💭 写在前面：本专栏主要内容是关于 3D 计算机图形技术的学习，重点是学习与此技术相关的 3D 实时渲染 (3D real-time rendering) 技术。我们会以 "理论 + 实践" 的方式进行讲解，将重点介绍基于光栅化的 3D 渲染管线的计算结构，如 OpenGL / DirectX / Vulkan / Metal 等，并使用 O

在一个阳光氤氲的周五下午，CSDN记者在清华大学的一间会议室里，见到了邓仰东老师。 邓仰东老师现任清华大学微电子系副教授，是最早开始使用GPU进行通用并行算法设计的研究人员之一。 邓老师本科及硕士均毕业于清华大学，并取得卡内基梅隆大学的博士学位，师从Wojciech Maly，进行三维集成电路相关设计的研究。博士毕业后，邓老师加入Magma，一家位于硅谷的集成电路计算机辅助设计公司。2008年

文章目录 GPGPU计算管线一、引言二、GPGPU计算模型2.1 数据并行性2.2 计算密集型 三、GPGPU计算管线3.1 管线（Pipeline）概述3.2 计算管线结构输入阶段执行阶段输出阶段 3.3 计算管线优化内存优化计算优化 四、代码示例五、结论 GPGPU计算管线 一、引言 通用图形处理单元（General Purpose computation on Gra

近些年，CPU等通用处理器的性能提升速度放缓，为了继续满足各行各业对高能效计算日益增长的需求，以FPGA，GPU，DSP，NPU等为代表的异构算例，一夜之间在众多的新型热点领域受到广泛关注。 首先结合市面上能够看到的具体的产品来分析这些异构核之间的差异。 多元化算力 除了上述比较通用的命名，还有一些公司为了强调某些方面的差异性，提出了不同的命名，比如VIP的PPU(Parallel

官方文档： GPGPU-Sim 3.x Manual   1. 短介绍 gpgpu-sim 是一个gpu模拟器，可以让cuda/openCL程序运行在一个软件模拟器上，而不需要硬件GPU； 2. 目标 用最简单省事的方式跑通一个gpgpu-sim的仿真 3. gpgpu-sim 一点项目特性 开发比较早，没有持续的维护，依赖的软件环境比较老，手动配置过程稍微复杂了，故采用d

官方文档： GPGPU-Sim 3.x Manual 这篇的基本原则是程序跑到哪里，我们代码就看到哪里，不需要看太远，培养一个感性体验； 1. 编译一个 debug 可跟踪版本的 gpgpu-sim 跟踪 顶层 Makefile 和 setup_environment 的代码可以看出来，如果跟上一个参数 “debug” 来运行 source setup_environment