GPU软硬件架构协同设计解析
GPU（图形处理器）的软硬件协同设计是其在通用计算和高性能计算（HPC）领域取得突破的核心原因。以下从硬件架构、软件架构、协同设计的关键技术及典型案例展开深度解析。
一、硬件架构的核心设计原则
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流式多处理器（SM）的模块化设计
- 计算单元分层：每个SM包含多个CUDA核心（如NVIDIA H100 SM含128个FP32核心）、Tensor Core（AI加速）及RT Core（光线追踪）。
- 并行执行模型：SIMT（单指令多线程）架构，同一线程束（Warp）内的线程执行相同指令，但可处理不同数据。通过动态资源分配，SM可同时管理超过100个线程束（Warp），实现指令级并行（ILP）与线程级并行（TLP）的深度融合。
- 硬件调度器：采用双发射超标量设计，每周期调度两个指令到不同执行单元。例如，Ampere架构的SM可同时处理16个Warp，通过零开销上下文切换隐藏内存延迟。
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GPU内存层次架构
GPU内存体系采用分层金字塔结构，以平衡容量、带宽与延迟的矛盾，其核心层级如下：
层级 位置 容量 带宽（GB/s） 延迟（周期） 管理方式 寄存器（Register） SM内部 256KB/SM ∞（零延迟） 1 编译器自动分配 共享内存（Shared） SM内部 192KB/SM 1,500+ 20-30 程序员显式控制 L1缓存 SM内部 128KB/SM 1,200 20-40 硬件自动管理 L2缓存 GPU芯片全局 50-100MB 2,000+ 100-200 硬件+软件协同
