中國新創公司上海天數智芯半導體，近日推出旗下第一款「完全自主研發」的 7 奈米 GPGPU，官方號稱它具備比主流廠商競品更低的功耗，但卻能提供比同類產品多 2 倍的性能。 2011年的亞洲GPU技術大會在北京舉行，會上的GPGPU專題演講等還提供在線重溫（頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）。 IntelGPU圖形方面也放出諸多猛料，其中核芯顯卡將進化到第11代，獨立顯卡則重申會在2020年發布。
1、GPU應用廣泛，需求邁入高速增長期GPU又被稱為顯示晶片、視覺處理器，是個人電腦、工作站、遊戲主機以及行動裝置上專門運行繪圖運算的微處理器。 第十一章：硬體/軟體劃分FPGA 可編程邏輯適合解決那種能高效地劃分為多道並行任務的問題。 gpgpu nvidia 由於可編程邏輯固有的並行執行方式，多個運算可以被同時處理，用比串行處理更短的時間計算出最終的結果。
gpgpu nvidia: CPU 和 GPU 的區別是什麼？
後來人們意識到CPU做圖形計算太慢了，於是他們設計了專門的圖形加速卡用來幫忙處理圖形計算，再後來，NVIDIA提出了GPU的概念，將GPU提升到了一個單獨的計算單元的地位。 gpgpu nvidia 這個實際上是作業系統的核心調度決定的，處理器並不能決定自己接收什麼樣的任務，跟處理器的SMT也就沒有關係。 多用於個人電腦、工作站、遊戲主機以及行動裝置上專門運行繪圖運算的微處理器。 GPU核的數量遠超CPU但是結構較CPU簡單，因此被稱為眾核結構。 有了超過 700 種 HPC 應用程式 (包括前 15 大 HPC 應用程式)，現在每一位 HPC 客戶都可以感受到工作負載傳輸量的顯著提升，同時還能節省成本。
- 1、GPU應用廣泛，需求邁入高速增長期GPU又被稱為顯示晶片、視覺處理器，是個人電腦、工作站、遊戲主機以及行動裝置上專門運行繪圖運算的微處理器。
- 隨著GPU技術的進步與繪圖效能的提升，視覺運算領域正快速的發展。
- 實際案例包括西班牙跨學科物理和複雜系統研究所，運用技嘉G482-Z54進行氣候變遷、再生能源、COVID-19疫情相關的重要研究計畫；臺灣師範大學運用G190-H44和其他伺服器，建置泛用型「雲端運算平台」，供師生使用。
- 結合兩種不同處理器是異質運算的一種應用，也是許多創新科技發明背後的成功因素；比方說，運用機器學習和深度學習開發人工智慧，可使用GPGPU來提升效率。
- 縮短日益複雜的模型訓練時間，是提升資料科學家生產力與加速推出人工智慧服務的關鍵。
- 簡單來講在現代計算機環境下的日常使用中，整點運算性能影響如壓縮與解壓縮，計算機進程調度，編譯器語法分析，計算機電路輔助設計，遊戲AI處理類型的操作。
由於兩者面向的計算不同，CPU面對的是人們各種各樣的需求，比如你打開一個網頁的時候，CPU要負責網絡交互，要解析HTML文件和JS腳本，要構建DOM樹，要加載各種各樣的資源，而最後才輪到GPU的事情：渲染畫面並輸出。 只不過，天數智芯並沒有公布該 GPGPU 運作的時脈與核心數量，僅提到整卡功耗只有區區 gpgpu nvidia 300W，採用 8-Pin 供電，板載晶片面積也僅有同類產品的 1/2，所以透過被動散熱器就能搞定溫度問題，不必附加風扇。 AMD在2017年7月提交的一份專利申請剛剛發布，它給了我們關於下一代圖形架構可能是什麼的第一個提示。 以國家戰略的角度來看，天數智芯 BI 的重點或許並非效能，而是代表中國嘗試脫離西方產品供應鏈的企圖。 天數智芯指出，Big Island GPGPU 已經確定進入大量生產與商業交貨，但它是否能夠打破 NVIDIA 和 AMD 的技術壟斷，仍然有待進一步觀察。
gpgpu nvidia: 英特爾架構日活動發布11代核顯 性能全方位提升
部署多個設備運算節點的舊方法會大幅增加成本，卻無法等比例的提升資料中心效能。 NVIDIA AI Enterprise 軟體套件是一個端到端且雲端原生的人工智慧工具和框架套件，經由 NVIDIA 最佳化、認證和支持，可運行於使用 NVIDIA 資料中心 GPU 的 NVIDIA 認證系統。 簡單來講在現代計算機環境下的日常使用中，整點運算性能影響如壓縮與解壓縮，計算機進程調度，編譯器語法分析，計算機電路輔助設計，遊戲AI處理類型的操作。 PC在剛誕生的時候，其實是沒有GPU的，所有的圖形計算都由CPU來計算。
下面，就帶著你的想像力和好奇心，認識一下AI隔壁的老王。 近期AI應用取得的進展，主要靠新算法、大數據和新硬體「三大件」的支撐。 近日，Intel的官方正式公開宣布進軍獨立圖形處理器市場，首款獨立顯卡產品將在2020年上市！ 這是一個傳聞已久，業內也認為肯定會發生的事情，如今不過是官方正式承認並宣布而已。
gpgpu nvidia: 虛擬化所有工作負載
隨著可編程圖形處理器單元在性能上的飛速發展，利用GPU加速圖像處理的技術逐漸成為研究熱點。 未來智慧世界：科學家運用先進運算效能，企圖為人類所面臨的挑戰找出解答，GPGPU能提供很大的幫助。 實際案例包括西班牙跨學科物理和複雜系統研究所，運用技嘉G482-Z54進行氣候變遷、再生能源、COVID-19疫情相關的重要研究計畫；臺灣師範大學運用G190-H44和其他伺服器，建置泛用型「雲端運算平台」，供師生使用。 只要是處理圖像數據，GPGPU就能大顯神威，幫助伺服器發揮最大效能。 GPGPU適合平行運算應用，因為核心數很多，勝任的工作種類不及CPU，但擅長處理大量圖像數據。 因此，許多高效能運算伺服器運用GPGPU達到超級電腦的運算水準，藉此發展先進技術、推動科學研究。
通用圖形處理器英文名稱是GPGPU，是圖形處理器的一種；和其他GPU的差別是，GPGPU不是用來繪製電腦動畫，而是協助中央處理器分擔工作。 結合兩種不同處理器是異質運算的一種應用，也是許多創新科技發明背後的成功因素；比方說，運用機器學習和深度學習開發人工智慧，可使用GPGPU來提升效率。 NVIDIA 合作夥伴提供多種頂尖的伺服器，可以處理不同的人工智慧、HPC 與加速運算工作負載。 為了推廣每種工作負載的最佳伺服器，NVIDIA 推出了 GPU 加速的伺服器平台，推薦多種訓練 (HGX-T)、推論 (HGX-I) 與超級運算 應用程式適用的理想伺服器等級。 隨著大量應用產品與需求的出現，繪圖引擎近來擔任大量平行運算的重要角色。 本實驗室GPU團隊現在正積極地在開發符合OpenCL/TensorFlow API規範的終端人工智慧Edge-AI之處理器系統，在GPGPU基礎上進行優化設計，並發展人工智慧多線程應用程式的執行環境。
gpgpu nvidia: GPGPU 架構設計
雖然當前摩爾定律逐漸放緩，但作為推動人工智慧技術不斷進步的硬體基礎，未來 10年仍將是人工智慧晶片發展的重要時期，面對不斷增長的市場需求，各類專門針對人工智慧應用的新穎設計理念和架構創新將不斷湧現。 透過 NVIDIA 虛擬化 GPU 解決方案與 NVIDIA 資料中心 GPU，IT 公司可以虛擬化繪圖和運算技術，輕鬆為任何工作負載分派資源，並且為 VDI 投資取得最大使用者密度。 隨著影像、語音、視覺搜尋和影片搜尋等新資料點的出現，推論是許多人工智慧服務得以提供答案和建議的核心。 搭載單一個 NVIDIA GPU 的伺服器，相較僅使用單插槽 CPU 的伺服器，推論傳輸量高了 27 倍，大幅節省了成本。 科學知識：搭載GPGPU的GPU協同運算伺服器，可以幫助科學研究機構增進人類知識。 歐洲核子研究組織使用技嘉G482-Z51分析大型強子對撞機產出的數據，尋找神秘的底夸克；西班牙巴塞隆納大學理論與計算化學研究所，購買技嘉G292-Z42和其他伺服器，將資料中心的運算效能提升約40%。
FPGA 實現的例子應用包括數字過濾計算、波束形成和圖像處理。 術業有專攻，晶片也像我們人類一樣，有合作也有分工，GPU和CPU也一樣，雖然一直有爭論，某個要取代另一個，但從上面的介紹可以看出，事實上，它們在工作上有分工也有交集，它們還是會在不同的應用上並存。 隨著IC設計和製造技術的進步，分工只會越來越細，但跨界的交匯和融合也是主旋律，所有這一切都只是為了滿足應用的需求。 要解釋兩者的區別，要先明白兩者的相同之處：兩者都有總線和外界聯繫，有自己的緩存體系，以及數字和邏輯運算單元。
GPGPU全稱General Purpose gpgpu nvidia GPU，即通用計算圖形處理器。 其中第一個「GP」通用目的而第二個「GP」則表示圖形處理，這兩個「GP」搭配起來即「通用圖形處理」。 人們一直在尋找各種加速圖像處理的方法，然而受到CPU本身在浮點計算能力上的限制，對於那些需要高密度計算的圖像處理操作，過去傳統的在CPU上實現的方法，並沒有在處理性能與效率上有很大進步。
企業正在轉型，工作流程正在進化，而公司除了為所有使用者在各種裝置上提供現代商業應用程式之外，也需要執行高端模擬與視覺化。 搭載GPGPU的伺服器產品當中，技嘉科技首推G系列GPU協同運算伺服器。 G系列伺服器經過嚴格壓力測試，能在高壓情況下發揮最佳效能和穩定性。 上周，百度與AMD宣布將攜手合作，評估、優化AMD新型處理器技術在百度AI技術領域的應用，推動人工智慧開發與發展。 2017年的PC硬體市場可以說迎來了久違的喧囂和熱鬧，不但整體形勢趨於穩定甚至開始復甦，幾乎各種配件也都呈現井噴式發展，新技術、新產品不斷，有點煥發第二春的感覺。 Titan X — NVIDIA Pascal 架構下的終極顯卡（Graphics Card）產品。
其次，要解釋兩者的區別，要先明白兩者的相同之處：兩者都有總線和外界聯繫，有自己的緩存體系，以及數字和邏輯運算單元。 ，簡稱GPGPU或GP²U），是利用處理圖形任務的圖形處理器來計算原本由中央處理器處理的通用計算任務。 由於現代圖形處理器有強大的並列處理能力和可程式化管線，令圖形處理器也可以處理非圖形資料。 特別是在面對單指令流多資料流（SIMD）且資料處理的運算量遠大於資料排程和傳輸的需要時，通用圖形處理器在效能上大大超越了傳統的中央處理器應用程式。 從上述兩個例子中就可以看出，CPU負責的是各種各樣的計算，為了應對這麼多種類的計算，它的通用性要求非常高，而這就必定會造成設計上的複雜，比如要支持if-else這類條件語句就要針對性加入一些控制單元。 而GPU從誕生開始，面對的就是單一種類的計算，早期的GPU為了更好的應對單一的圖形計算任務，採用的是流水管線形式的設計，通過在晶片規模上的大量堆疊，就可以獲得在圖形處理速度上的提升，從而提供更好的畫質，簡單粗暴。
透過 NVIDIA 資料中心 GPU，加速運算需求最嚴苛的 HPC 和超大規模資料中心工作負載。 資料科學家和研究人員現在可以剖析千兆位元的資料命令數量，無論是使用能源探索還是深度學習應用程式，速度均遠比使用傳統 CPU 時快出許多。 NVIDIA 加速器也可提供比以往更快執行大型模擬所需的強大功能。 此外，NVIDIA GPU 可針對虛擬桌面、應用程式與工作站提供最高效能與使用者密度。 數位化已是當今企業不落人後的第一步技術策略，企業發展核心業務、進行日常營運，皆需要資訊系統和運算能力來儲存、處理、管理和分析每天產生與收集的大量數據。 從了解資料中心相關定義，到現代熱門技術高效能運算（HPC）、第五代行動通訊技術（5G）、人工智慧（AI）常部署的伺服器運算類型，來認識六個打造企業運算力不可不知的專業詞彙。
gpgpu nvidia: NVIDIA GPU 加速的伺服器平台
這不是一個人工智慧硬體的專欄，我又不玩遊戲，關顯卡什麼事？ 簡而言之，當程式設計師為CPU編寫程序時，他們傾向於利用複雜的邏輯結構優化算法從而減少計算任務的運行時間，即Latency。 當程式設計師為GPU編寫程序時，則利用其處理海量數據的優勢，通過提高總的數據吞吐量來掩蓋 Lantency。 目前，CPU和GPU的區別正在逐漸縮小，因為GPU也在處理不規則任務和線程間通信方面有了長足的進步。 gpgpu nvidia HPC 資料中心需要滿足科學家和研究人員不斷成長的運算需求，同時需要控制成本和預算。
- 部署多個設備運算節點的舊方法會大幅增加成本，卻無法等比例的提升資料中心效能。
- 搭載單一個 NVIDIA GPU 的伺服器，相較僅使用單插槽 CPU 的伺服器，推論傳輸量高了 27 倍，大幅節省了成本。
- 隨著影像、語音、視覺搜尋和影片搜尋等新資料點的出現，推論是許多人工智慧服務得以提供答案和建議的核心。
- 英特爾除了公布高性能和低功耗的未來六代CPU微架構外，英特爾GPU圖形方面同時放出諸多猛料，核芯顯卡將升級到第11代，並再次重申獨立顯卡會在2020年發布。
- 數位化已是當今企業不落人後的第一步技術策略，企業發展核心業務、進行日常營運，皆需要資訊系統和運算能力來儲存、處理、管理和分析每天產生與收集的大量數據。
隨著GPU技術的進步與繪圖效能的提升，視覺運算領域正快速的發展。 使用GPU來做大量平行處理的通用運算GPU(GPGPU – General Purpose GPU)，以及整合CPU與GPU的異質性系統，不但大幅提升了運算效能，更是研究的趨勢之一。 HSA Foundation所提出的異質運算系統架構，便希望整合CPU與GPU的架構，進一步提升整個系統運算的效能。 縮短日益複雜的模型訓練時間，是提升資料科學家生產力與加速推出人工智慧服務的關鍵。 採用 NVIDIA GPU 的伺服器可透過加速運算效能，將深度學習訓練時間從數個月大幅縮減為數小時、甚至數分鐘。 平台與整個資料中心伺服器生態系統密切合作，確保客戶在選擇符合他們加速運算應用程式的特定伺服器平台時，可達到業界最佳效能。
英特爾除了公布高性能和低功耗的未來六代CPU微架構外，英特爾GPU圖形方面同時放出諸多猛料，核芯顯卡將升級到第11代，並再次重申獨立顯卡會在2020年發布。 目前移動計算市場中的高性能處理器「玩家」已經所剩不多。 除了蘋果和華為這樣自產自銷的廠商外，只有高通、三星還在向第三方廠商提供高性能處理器。 在以往的課堂上我們講了很多次的AI，這一堂課，我們不僅要講AI，還要講講AI隔壁的老王。
