游戏类企业应用的新乡自建机房的GPU服务器租用

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图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。

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GPU发展和现状
　　1. GPU原来就是为了加速3D渲染的，后来被拿过来做计算。
　　2. 现在GPU可以支持通用的指令，可以用传统的C和C++，还有Fortran来编程。
　　3. 现在单个高端GPU的性能已经达到了传统多核CPU集群的性能
　　4. 有的应用通过GPU加速相比传统的多核CPU来说可以达到100X的加速。对某些特定应用来说GPU还是更适合的。
　　GPU编程模型
　　1. 在GPU中，工作的分配是通过在调度空间上并行地应用或者映射一个函数（或者叫做kernel）。举例来说，一个矩阵中的每一个点就是调度空间。
　　2. kernel就是描述在一个线程在调度空间中的每一个点要完成的工作。在调度空间中，每一个点都要启动一个线程。
　　3. 由于GPU是在单个PCI-e卡上的协处理器，数据必须通过显式地从系统内存拷贝到GPU板上内存。
　　4. GPU是以SIMD的多个group的形式组织的。在每一个SIMD的group（或者叫warp，在NIVIDA CUDA编程中为32个线程）中，所有的线程在lockstep中执行相同的指令。这样的在lockstep中执行相同指令的多个线程就叫做warp，虽然分支是被允许的，但是如果同一个warp中的线程出现不同的执行路径，会带来一些性能开销。
　　4. 对于memory-bound的应用来说，可能的话，同一个warp中的所有线程应当访问相邻的数据元素，同一个warp中相邻的线程应当访问相邻的数据元素。这可能要对数据布局和数据访问模式进行重新安排。
　　5. GPU有多个内存空间可用于开发数据访问模式。除*mory以外，还*mory（read-only， cached），*mory（read-only， cached， optimized for neighboring regions of an array）和per-block*mory（a*mory space within each warp*r， managed explicitly by the*r）。
　　6. GPU编程有两个主要平台，一个是OpenCL，一个编程方式类似OpenGL的产业标准，还有另一个是为了C/C++ Fortran的CUDA，在NVIDIA的GPU上编程。
　　7. OpenCL/CUDA编译器并不是把C代码转换成CUDA代码，编程人员最主要的工作还是选择算法和数据结构。例如在GPU上，基数排序和归并排序要比堆排序和快速排序好* programming effort is* required to write the necessary CUDA kernel（s） as well as to*de to transfer data to the GPU，launch the kernel（s）， and then read back the results from the GPU.
　　什么应用适合GPU
　　1. 内核中有豪多并行线程的应用
　　2. 对于线程间的数据交换都发生在kernel调度空间中的相邻线程之间的应用，因为这样就可以用到per-block*mory.
　　3. 数据并行的应用，多个线程做相似工作，循环是数据并行的主要来源。
　　4. 那些能得到很好的天然硬件支持的应用，如倒数和反平方根，不过在编程中要打开“fastmath”选项，确保使用硬件支持功能。
　　5. 需要对每个数据元素做大量的计算，或者能够充分利用宽内存接口。
联系我的时候请说是在搜即讯信息网上看到的，谢谢。