极智算总结：
- 近来gpu都有哪些架构
- GPU服务器到底有什么作用?
- CPU+GPU架构的区别、优势及应用
- 英伟达产品系列分类、架构、数据中心GPU所有型号及参数汇总(附国内外...
- gpu和npu有什么区别,分别龙头公司有哪些
- 百度凤巢之分布式层次GPU参数服务器架构
- 英伟达GPU卡A100、H100、A10和T4等架构、显存及使用场景区别
- gpgpu和cpu的架构
近来gpu都有哪些架构
近来主流的GPU架构有NVIDIA的CUDA架构、AMD的GCN架构、Intel的Xe架构和ARM的Mali架构。NVIDIA的CUDA架构：是面向GPU的并行计算架构，不仅支持高性能的图形渲染，还可用于大规模的并行计算任务。
GPU（图形处理器）的硬件架构是理解和优化CUDA执行模型的基础。以NVIDIA的Pascal GP100架构为例，我们可以深入了解GPU设备的整体架构和SM（Streaming Multiprocessors，流多处理器）的内部结构。
GPU的主要架构包括以下几种：流处理器架构：是GPU的基础架构之一，通过大量的处理器核来完成图形处理任务。能够同时进行多个数据处理操作，以提高性能。每个流处理器包含一个或多个浮点运算单元和管线设计，用以完成纹理过滤和几何图形渲染等操作。流处理器数量越多的GPU在图形渲染能力上通常越强。
GPU的基本结构包含以下核心组件： 计算单元GPU的核心计算模块，NVIDIA称为SM（Streaming Multiprocessor），AMD称为CU（Compute Unit）。每个计算单元包含多个处理核心（如NVIDIA的CUDA核心、AMD的Stream Processor），负责执行浮点运算、整数运算等。
简介：Fermi架构是NVIDIA GPU架构自初代G80以来最重大的飞跃，基于提高双精度性能、ECC支持、True Cache Hierarchy等关键领域进行改进。四大亮点：第三代流式多处理器（SM），每个SM有32个CUDA内核，8倍于GT200的峰值双精度浮点性能。第二代并行线程执行ISA，具有完整C++支持的统一地址空间。
GPU的硬件架构通常包括多个层次，从底层的流处理器到顶层的流处理器阵列，每个层次都有其特定的功能和作用。底层计算单元：流处理器（SP）：作为最基本的计算单元，负责执行具体的计算任务。双精度浮点运算单元（DP）和特殊功能单元（SFU）：提供额外的计算功能，以满足不同场景的需求。
GPU服务器到底有什么作用?
〖壹〗、GPU服务器的作用主要是提供基于GPU的快速、稳定、弹性的计算服务，应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景。以下是对GPU服务器作用的详细阐述：GPU加速计算提升性能GPU加速计算通过转移应用程序计算密集部分的工作负载到GPU，实现应用程序性能的显著提升。
〖贰〗、GPU服务器是基于GPU的计算服务，适用于视频编解码、深度学习、科学计算等场景，提供高性能图形处理与计算能力；普通服务器则以CPU为核心，适用于常规办公、Web服务等低负载场景。两者在核心组件、应用场景、性能特点上存在显著差异。
〖叁〗、GPU服务器是基于GPU的、应用于多种场景的快速稳定弹性计算服务，具有出色的图形处理和高性能计算能力，能提升计算处理效率，满足各类互联网应用需求。具体作用如下：深度学习领域简单深度学习模型：GPU服务器可为机器学习提供训练或者预测服务。
〖肆〗、GPU服务器是基于GPU的应用于多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务。其出色的图形处理能力和高性能计算能力提供极致计算性能，有效解放计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。GPU服务器的主要用处包括但不限于以下几个方面：视频编解码：GPU服务器可以加速视频编解码过程，提高视频处理效率。
〖伍〗、GPU服务器：通常设计为能够长时间稳定运行，以满足高性能计算任务的需求。它们通常具有更高的可靠性和稳定性要求。普通服务器：虽然也具有一定的稳定性和可靠性，但相对于GPU服务器来说，其设计可能更注重成本效益和易用性。
CPU+GPU架构的区别、优势及应用
GPU（图形处理器）：GPU采用数量众多的计算单元和超长的流水线，擅长进行图像处理、并行计算。对于复杂的单个计算任务来说，CPU的执行效率更高，通用性更强；而对于图形图像这种矩阵式多像素点的简单计算，更适合用GPU来处理。
不同架构有各自的优势和适用场景。CPU适用于复杂控制和顺序计算的任务；GPU适用于并行计算、图像处理和科学计算等任务；FPGA适用于实时信号处理、加速器设计和专用计算等任务；ASIC适用于需要定制设计和大规模生产的任务；DSA则适用于大规模高性能计算和深度学习等任务。
CPU和GPU在架构、性能特点和应用场景方面存在显著差异。CPU擅长处理需要快速响应的串行任务，而GPU则通过并行处理大量线程实现高吞吐量，适合处理大规模数据计算。在实际应用中，CPU和GPU通常协同工作，共同推动计算机系统的性能提升。
英伟达产品系列分类、架构、数据中心GPU所有型号及参数汇总(附国内外...
〖壹〗、Tesla架构：早期架构，奠定了英伟达GPU在高性能计算和AI领域的基础。Turing架构：引入实时光线追踪技术，提升了游戏和图形渲染的真实感。Ada Lovelace和Hopper架构：专注于光线追踪和AI推理的优化，提升了AI计算性能和效率。
〖贰〗、英伟达的产品系列包括GeForce、Quadro、Tesla、Tegra、Jetson和DGX，针对不同的应用领域提供了专业和高性能的GPU。以下是它们的特点和主要使用场景： GeForce系列（G系列）：面向消费级市场，注重游戏性能，支持实时光线追踪和DLSS技术。
〖叁〗、RTX 40系列：采用Ada Lovelace架构，主打光线追踪与DLSS 3技术，包括RTX 4090、RTX 4080等。入门/中端型号：有GTX 1650 Super、RTX 3050（性价比之选）、RTX 3060 Ti、RTX 3070 Ti（具备主流游戏性能）。
gpu和npu有什么区别,分别龙头公司有哪些
GPU与NPU的核心区别在于设计目标、架构特点和应用场景，龙头公司分别聚焦不同技术赛道。GPU与NPU的核心区别设计目标 GPU：最初为图形渲染设计，后因并行计算能力突出，扩展至通用计算领域（如科学计算、深度学习训练），强调高算力与生态兼容性。
GPU领域的龙头公司有英伟达。英伟达在全球GPU市场占据主导地位，其产品广泛应用于游戏、专业图形、数据中心等多个领域。NPU方面，华为曾在这一领域有突出表现。华为的升腾系列NPU为其人工智能应用提供了强大的算力支持，在智能安防、智能驾驶等场景发挥了重要作用。
其次，二者的设计理念不同。GPU是基于通用并行计算架构，通过大量的核心并行工作来提升计算效率。NPU则是为特定的神经网络任务定制，采用专门的架构和算法加速。再者，在能耗方面，NPU相对更节能，因为它针对特定任务优化，减少了不必要的计算开销。GPU领域的龙头公司有英伟达等。
综上所述，NPU与GPU在设计目的、硬件架构、性能表现、应用场景以及集成与数据存储需求等方面都存在显著的差别。这些差别使得NPU和GPU在各自擅长的领域中都能发挥出最佳的性能。
百度凤巢之分布式层次GPU参数服务器架构
百度凤巢之分布式层次GPU参数服务器架构 百度凤巢的分布式层次GPU参数服务器架构是一种专为大规模深度学习广告系统设计的架构。该架构通过分层存储和高效的数据传输机制，显著提升了广告系统的训练速度和性能。架构背景 在大规模深度学习广告系统中，CTR（点击率）预估是关键环节。
英伟达GPU卡A100、H100、A10和T4等架构、显存及使用场景区别
〖壹〗、英伟达GPU卡A100、H100、A10和T4在架构、显存和使用场景上各有特色。H100作为最新一代的GPU卡，适合进行大规模AI训练和HPC任务；A100则广泛应用于深度学习训练、科学计算和数据分析等领域；A10以其高性价比和多功能性，适合中等规模的AI推理和图形渲染任务；而T4则专为AI推理和边缘计算设计，具有低功耗和高效能的特点。
〖贰〗、NVIDIA A100和H100是面向大规模AI训练和高性能计算的顶级GPU卡，其中H100作为最新一代产品，性能更为卓越。NVIDIA T4是面向高性价比推理和边缘计算的GPU卡，专为AI推理优化，低功耗且高效。NVIDIA A10则是面向主流AI推理和中等规模训练的GPU卡，性价比高，支持AI推理和图形渲染。
〖叁〗、H100：单价高，适用于超大规模企业/云厂商，算力密度高。A100：单价适中，适用于中型企业/实验室，显存容量大，支持多任务。A30：单价较低，适用于高密度推理服务，能效比高。RTX 4090：单价亲民，适用于开发者/初创公司，单卡性价比高。
gpgpu和cpu的架构
〖壹〗、GPGPU与CPU的架构差异主要体现在核心设计、指令架构、并行能力及编程支持上，二者分别针对不同计算场景优化。核心数量与结构差异CPU采用少而精的核心设计，现代服务器级CPU（如Intel Xeon或AMD EPYC）通常集成4~64个高性能核心，每个核心配备复杂的控制逻辑和指令执行单元，深度优化单线程性能。
〖贰〗、现代GPU通常采用众核架构，即包含大量的计算核心（如英伟达的流多处理器核心SM或AMD的计算单元）。这些核心能够同时执行多个线程，并通过scratchpad内存进行通信和同步。这种多线程并行方式使得GPGPU能够处理大规模并行计算任务，实现高性能计算。
〖叁〗、整体微架构 GPGPU的流式多处理器架构按照流水线可以分为SIMT前端和SIMD后端。整个流水线处理划分为六个阶段：取指、译码、发射、操作数传送、执行与写回。流式多处理器中的主要模块包括：取指单元（I-Fetch）：负责将指令请求发送到指令缓存，并将程序计数器（PC）指向下一条指令。
关于gpu服务器架构，gpu服务器搭建的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。
