《关于<高等计算机体系结构>的文献综述——聚焦GPU的发展.pdf》

简介：
本论文为《高等计算机体系结构》课程而撰写，主要围绕GPU的发展历程进行深入探讨和总结。通过回顾相关研究文献，本文旨在揭示GPU技术进步的关键驱动因素及其对未来计算架构的影响。 本段落概述了GPU的发展历程及其研究进展。随着半导体工艺的进步，芯片上集成的晶体管数量按照摩尔定律不断增加，各类处理器的存储与计算能力也随之提升。由于GPU的功能相对简单且控制逻辑较为简化，主要资源用于增强计算性能，因此其发展速度更快。 在提高计算性能的同时，GPU的存储容量和带宽也在不断提升。例如，2至4GB的大内存以及256到512位的数据总线为GPU提供了强大的运算能力支持。从性价比及能耗比的角度来看，GPU相比通用CPU具有明显优势，在有限的成本预算内能够实现较高的峰值计算性能。 此外，GPU的可编程性也得到了显著提升。早期版本主要负责图形加速任务，并且流水线功能固定，仅能执行少数几种操作以生成图像。随着硬件工艺的进步，处理单元结构变得更加复杂和灵活，具备了运行用户自定义程序的能力，从而初步实现了可编程性。 目前，GPU已经能够开发非图形领域的应用，并成为通用计算（GPGPU）研究的热点领域之一。这不仅涉及体系架构、编译技术等方面的研究，还促进了跨学科的合作与创新。 关于GPU的相关知识和技术介绍：GPU全称为Graphic Processing Unit，在中文中被翻译为“图形处理器”。它是一个相对于CPU的概念，因为现代计算机中的图形处理变得日益重要而诞生的一个专用核心处理器。作为显示卡的关键组件，“大脑”般的存在决定了显卡的性能等级和大部分特性，并且是区分2D与3D显卡的重要依据。 GPU采用了多项核心技术，包括硬件T&L、立方环境材质贴图以及顶点混合等技术；其中硬体T&L技术被认为是GPU的核心标志之一。本段落旨在为读者提供一个全面了解GPU发展历程和技术特点的机会。