Die folgende Arbeit zielt darauf ab, ein Verständnis über die Funktionsweise und den Aufbau heutiger Grafikprozessoren zu vermitteln. Hierbei wird exemplarisch für moderne GPU-Architekturen, die auf dem GP100-Chipsatz basierende Nvidia Pascal Architektur der GTX1000 Serie analysiert.
Die Graphics Processing Unit (GPU) hat im Verlauf der letzten fünf Jahrzehnte eine rasanten Entwicklung erfahren. GPUs (auch als Parallelrechner bezeichnet) wurden zu Beginn ihrer Entwicklung als eine Entlastung der Central Processing Unit (CPU) bei der Berechnung von Grafiken konzipiert. Derartige Grafik-Berechnungen (Voxel-Berechnungen, Kalkulationen von dreidimensionalen Volumengrafiken, etc) bestehen heruntergebrochen aus simplen und schrittweise stattfindenden Verrechnungen von Gleitkommazahlen innerhalb einer Fixed-Funciton-Pipeline. Die zunehmenden Anforderungen von Spiele- und Rendering-Engines (Unity, Blender, Cinema4D, etc) sowie eine Erhöhung der Auflösung heutiger Ausgabegeräte erfordern GPU-Architekturen, welche in der Lage sind immer größere Mengen an Daten unter kleinstmöglicher Latenz zu verarbeiten.
Der hohe Durchsatz einer GPU - gemessen in FLOPS (Floating Point Operations per Second) - geht auf die besondere Eigenschaft der GPU zurück, Daten parallelisiert nach dem Single Instruction Multiple Thread (SIMT)-Prinzip verarbeiten zu können. Anspruchsvolle Textur- und Voxel-Berechnungen werden - zunächst vereinfacht betrachtet - als ein teilbares Gesamtproblem auf die vielen Rechenkerne der GPU aufgeteilt, als Bruchstücke berechnet und zuletzt wieder zu einem Ergebnis zusammengefügt. Nicht zuletzt hat diese Art der alternativen Prozessierung (im Vergleich zur Multiple Instruction Multiple Data (MIMD)-basierten Datenverarbeitung einer CPU) auch in vielen anderen Feldern der rechenintensiven Informatik neue Möglichkeiten eröffnet.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 2 Einführung in die Parallelisierung anhand des Vergleichs von GPU und CPU
- 2.1 Befehls-Modell: Single Instruction und Multiple Instruction
- 2.2 Daten-Modell: Single Data und Multiple Data
- 2.3 SIMD(T) und MIMD
- 3 Analyse der Nvidia Tesla P100 Pascal Architektur
- 3.1 Komponenten des GPU-Rechenclusters
- 3.1.1 Streaming Prozessoren - CUDA Rechenkerne
- 3.1.2 Streaming Multiprozessor
- 3.1.3 Texture Processing Cluster und Graphics Processing Cluster
- 3.2 Speicher-Struktur der Graphics Processing Unit
- 3.2.1 Registerspeicher
- 3.2.2 L1-CACHE und Texturspeicher
- 3.2.3 L2-CACHE
- 3.2.4 Der Globale Speicher
- 3.3 Schnittstellen und Interfaces
- 3.3.1 PCI Express 3.0 Host Interface
- 3.3.2 SLI und NVLink
- 3.1 Komponenten des GPU-Rechenclusters
- 4 Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit zielt darauf ab, ein umfassendes Verständnis der Funktionsweise und des Aufbaus moderner Grafikprozessoren zu vermitteln. Die Analyse konzentriert sich exemplarisch auf die Nvidia Tesla P100 Pascal Architektur, um aktuelle GPU-Architekturen zu veranschaulichen.
- Parallelisierung von Berechnungen mittels GPU im Vergleich zur CPU
- Detaillierte Analyse der Nvidia Tesla P100 Pascal Architektur
- Komponenten des GPU-Rechenclusters und deren Interaktion
- Speicherhierarchie und -struktur der GPU
- Schnittstellen und Interfaces der GPU
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung beschreibt die rasante Entwicklung der Graphics Processing Unit (GPU) von der Entlastung der CPU bei Grafikberechnungen hin zu ihrer Nutzung in vielfältigen rechenintensiven Anwendungen (GPGPU). Sie hebt die Bedeutung der Parallelisierung im SIMT-Prinzip und die Rolle offener Programmier-Schnittstellen (CUDA) für die Entwicklung neuer Anwendungsfelder hervor. Die Arbeit fokussiert auf die Analyse der Nvidia Pascal Architektur als Beispiel moderner GPU-Architektur.
2 Einführung in die Parallelisierung anhand des Vergleichs von GPU und CPU: Dieses Kapitel vergleicht die Parallelisierungsstrategien von GPUs und CPUs. Es erläutert die Konzepte Single Instruction/Multiple Instruction und Single Data/Multiple Data, um die unterschiedlichen Befehls- und Datenmodelle zu verdeutlichen. SIMD(T) und MIMD werden als zentrale Parallelisierungsprinzipien vorgestellt, um die Architekturunterschiede und die daraus resultierenden Leistungsvorteile zu beleuchten. Der Fokus liegt auf der Darstellung, wie verschiedene Berechnungsmodelle zu unterschiedlichen Architekturen und Leistungsmerkmalen führen.
3 Analyse der Nvidia Tesla P100 Pascal Architektur: Dieses Kapitel analysiert im Detail die Architektur der Nvidia Tesla P100 GPU. Es beschreibt die Komponenten des GPU-Rechenclusters, einschließlich der Streaming Prozessoren (CUDA Kerne), Streaming Multiprozessoren, Texture Processing Cluster und Graphics Processing Cluster. Die Speicherstruktur wird eingehend betrachtet, von den Registerspeichern über L1 und L2 Cache bis hin zum globalen Speicher. Schließlich werden die Schnittstellen wie PCI Express 3.0 und NVLink diskutiert, welche die Kommunikation zwischen GPU und anderen Systemkomponenten ermöglichen. Der Schwerpunkt liegt auf der Funktionsweise der einzelnen Komponenten und ihrer Zusammenwirkung.
Schlüsselwörter
GPU, CPU, Parallelisierung, SIMD, MIMD, Nvidia Tesla P100, Pascal Architektur, CUDA, GPGPU, Speicherhierarchie, PCI Express, NVLink, Streaming Multiprozessor, Rechenkerne.
Nvidia Tesla P100 Pascal Architektur: Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Was ist der Inhalt dieses Dokuments?
Dieses Dokument bietet eine umfassende Übersicht über die Nvidia Tesla P100 Pascal Architektur. Es beinhaltet ein Inhaltsverzeichnis, die Zielsetzung und Themenschwerpunkte, Zusammenfassungen der einzelnen Kapitel und eine Liste wichtiger Schlüsselwörter. Der Fokus liegt auf dem Verständnis der Funktionsweise und des Aufbaus moderner Grafikprozessoren unter besonderer Berücksichtigung der Parallelisierung.
Welche Themen werden im Dokument behandelt?
Das Dokument behandelt die Parallelisierung von Berechnungen mittels GPU im Vergleich zur CPU, eine detaillierte Analyse der Nvidia Tesla P100 Pascal Architektur, die Komponenten des GPU-Rechenclusters und deren Interaktion, die Speicherhierarchie und -struktur der GPU sowie die Schnittstellen und Interfaces der GPU. Es werden Konzepte wie SIMD(T) und MIMD erklärt und die Unterschiede zwischen den Befehls- und Datenmodellen von CPU und GPU beleuchtet.
Welche Kapitel umfasst das Dokument?
Das Dokument ist in vier Kapitel gegliedert: Eine Einleitung, ein Kapitel zur Einführung in die Parallelisierung anhand des Vergleichs von GPU und CPU, ein Kapitel zur detaillierten Analyse der Nvidia Tesla P100 Pascal Architektur und ein Fazit. Jedes Kapitel wird kurz zusammengefasst.
Was wird in der Einleitung beschrieben?
Die Einleitung beschreibt die Entwicklung der GPU von der Grafikberechnung zur Nutzung in rechenintensiven Anwendungen (GPGPU), die Bedeutung der Parallelisierung im SIMT-Prinzip und die Rolle von CUDA. Der Fokus wird auf die Analyse der Nvidia Pascal Architektur gelegt.
Was wird im Kapitel "Einführung in die Parallelisierung" behandelt?
Dieses Kapitel vergleicht die Parallelisierungsstrategien von GPUs und CPUs, erläutert die Konzepte Single Instruction/Multiple Instruction und Single Data/Multiple Data und stellt SIMD(T) und MIMD als zentrale Parallelisierungsprinzipien vor. Es zeigt, wie verschiedene Berechnungsmodelle zu unterschiedlichen Architekturen und Leistungsmerkmalen führen.
Was ist der Schwerpunkt des Kapitels zur Nvidia Tesla P100 Pascal Architektur?
Dieses Kapitel analysiert detailliert die Architektur der Nvidia Tesla P100 GPU. Es beschreibt die Komponenten des GPU-Rechenclusters (Streaming Prozessoren, Streaming Multiprozessoren, Texture Processing Cluster, Graphics Processing Cluster), die Speicherstruktur (Registerspeicher, L1/L2 Cache, globaler Speicher) und die Schnittstellen (PCI Express 3.0, NVLink).
Welche Schlüsselwörter sind relevant für dieses Dokument?
Wichtige Schlüsselwörter sind: GPU, CPU, Parallelisierung, SIMD, MIMD, Nvidia Tesla P100, Pascal Architektur, CUDA, GPGPU, Speicherhierarchie, PCI Express, NVLink, Streaming Multiprozessor, Rechenkerne.
Für wen ist dieses Dokument gedacht?
Dieses Dokument richtet sich an Personen, die ein umfassendes Verständnis der Funktionsweise und des Aufbaus moderner Grafikprozessoren erlangen möchten. Es ist besonders nützlich für Studenten und Wissenschaftler, die sich mit Parallelisierung und GPU-Architekturen befassen.
Wo finde ich mehr Informationen über die Nvidia Tesla P100 Architektur?
Zusätzliche Informationen können auf der Website von Nvidia und in der Fachliteratur zur GPU-Architektur gefunden werden. Dieses Dokument dient als kompakte Einführung und Überblick.
- Quote paper
- Lars Kaiser (Author), 2020, Grafikprozessoren und deren Architektur. Einblicke in die Parallelisierung und die Funktionsweise von Mehrkernprozessoren, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1020075
