GPU计算的发展历程与人工智能融合

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Updated on Jun 27,2024

GPU计算的发展历程与人工智能融合

背景介绍 1.1 什么是GPU计算 1.2 GPU计算的起源
GPU计算的发展历程 2.1 初始阶段：纯粹的图形处理 2.2 逐步增加可编程性 2.3 引入并行处理 2.4 流处理架构的引入
CUDA的诞生 3.1 GPGPU的概念 3.2 Brook和CUDA的融合 3.3 新一代计算架构的构建
并行编程教育的挑战 4.1 缺乏并行编程教育 4.2 与伊利诺伊大学的合作 4.3 CUDA的普及和发展
GPU计算与人工智能的融合 5.1 GPU计算的广泛应用 5.2 GPU计算对人工智能的影响
感谢致辞

背景介绍

GPU计算是指利用图形处理器（GPU）进行通用计算的领域。尽管现在我们已经习惯了GPU的广泛用途，从图形处理到高性能计算，但GPU计算的起源却经历了艰苦的发展过程。

GPU计算的起源

在上个世纪90年代初，高质量、高性能的图形处理并不普遍。但随着半导体技术的发展，将更多的晶体管集成在芯片上变得可能，很多公司看到了机会，在个人电脑上建立3D图形加速器，将3D图形推向大众市场。当时有数十家公司竞相为这个巨大的市场机会而战，但最终只有少数公司幸存下来。

GPU计算的发展历程

初始阶段：纯粹的图形处理

GPU的最早版本只能实现简单的2D加速，无法进行复杂的3D图形变换。此后，随着技术的发展，逐渐引入了增强的图形功能，但仍然是在图形处理的范畴内进行工作。

逐步增加可编程性

在之后的几代GPU中，逐渐增加了可编程性。从最早只能进行图形API函数调用的阶段，逐步引入了浮点运算操作，并能够执行更加复杂的图形操作。

引入并行处理

随着GPU的迭代升级，每一代都增加了更多的晶体管和浮点计算能力，并且响应了计算需求的增长。同时，采用了更加并行的处理模型，使得每个像素都可以独立计算，并实现了更高的并行浮点运算性能。

流处理架构的引入

为了更好地满足通用计算的需求，GPU开始向流处理架构的方向发展。与之前的严格流水线模型不同，新的架构采用了流处理核心的设计，隐藏在原有的图形处理架构中，并能够以图形处理器的身份执行高度并行的通用计算任务。

CUDA的诞生

GPGPU的概念

GPGPU（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）是指将GPU用于通用计算的概念。尽管GPU没有真正成为通用处理器，但借助一些技巧，可以将计算任务隐藏在图形计算程序中，并利用GPU的并行计算能力来加速计算。

Brook和CUDA的融合

Ian Buck在斯坦福大学攻读博士学位期间，提出了Brook语言，旨在成为流处理计算的编程模型。后来，Brook语言被移植到了GPU上，并与Nvidia的CUDA平台融合，成为GPU编程的标准模型。

新一代计算架构的构建

Nvidia通过改变GPU的架构，构建了一个全新的计算引擎。这个计算引擎基于流处理核心，与传统的图形处理架构相结合，既能够处理图形任务，也可以作为通用计算引擎使用。这一创新为GPU计算的发展奠定了基础。

并行编程教育的挑战

缺乏并行编程教育

长期以来，大学教育中缺乏并行编程的教育。很多计算机科学专业的学生从未接触过并行编程，或者只学习了一些基础概念。这导致了缺乏并行编程技能的工程师，在GPU计算领域的需求中供不应求。

与伊利诺伊大学的合作

为了解决并行编程技能的匮乏问题，Nvidia与伊利诺伊大学合作，在该校共同开设并行编程课程，并将课程资料开放给公众。这个合作为并行编程教育的推广起到了重要的推动作用。

CUDA的普及和发展

随着并行编程理念的普及，越来越多的大学引入了CUDA教学，使得更多的学生和工程师能够掌握GPU计算的编程技能。CUDA作为一种通用的并行计算标准，为GPU计算的普及奠定了基础。

GPU计算与人工智能的融合

GPU计算的广泛应用

随着时间的推移，GPU计算逐渐应用于各个领域。它在科学计算中不可或缺，而且在人工智能的广泛应用中发挥了重要作用。

GPU计算对人工智能的影响

GPU计算的高并行性和较低的能耗，使得深度学习和大规模人工智能成为可能。GPU计算为深度学习提供了强大的计算引擎，推动了人工智能技术的快速发展。

感谢致辞:

在结束之前，我要感谢所有对GPU计算和CUDA发展做出贡献的人。特别是John Nichols和Ian Buck，他们的工作奠定了GPU计算的基础；以及Bill Dally、Curtis Priem和Jensen Huang等人，他们的领导和支持推动了Nvidia在GPU计算领域的发展。同时，也要感谢所有与我合作过的工程师和研究人员，你们的努力使得GPU计算取得了非凡的成就。展望未来的十年，我对GPU计算和人工智能的融合充满期待，相信会继续改变计算的本质。