CUDA-NVIDIA-冬令营01_旅游资讯

创始人

2025-05-28 17:34:38

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MOORE’S LAW：芯片的集成密度每两年翻翻，成本下降一半。计算CORE是由面积决定的，面积越大理论上晶体管的数目越多，晶体管数目的大小直接关系到CPU的计算速度。
CPU面临的问题：

问题一：时钟频率墙。晶体管越来越多，单位面积晶体管越来越多，能量密度非常大，散热非常多。（能量密度接近核电站了）材料无法承受。
问题二：存储器墙。上下行数据越来越多，但数据需要放在存储器上，所以存储器数据带宽压力很大，无法保证能及时放到内存上。

于是，CPU遇到的瓶颈，只能向多核及并行系统发展。顺势而生的GPU - Graphics Processing Unit

CPU更强调流水线（即指令很多，协调）优化。
协处理器，无法直接访问存储器。CPU和GPU访问同一块处理器是趋势，节省了CPU数据传输给GPU用的时间。

处理解决问题的思维改过来。
串行解决问题和并行解决问题的思维是不同的。
把一个大任务分发给小的核心。

CUDA适合应用多个计算资源解决一个计算问题。
问题被分解为多个离散的部分，可以同时处理。

想优化：
加速比
计算的关键核心耗时点在哪。除去数据通信，数据控制流，无法用GPU并行优化。

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