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GPU的发展历史,研发生产一款高性能GPU需要什么条件?
kiki  2024-06-03 11:44:55  浏览:233

随着人工智能应用激增的最大受益者迎战市值称冠华尔街多年的iPhone制造商,英伟达可能很快超越苹果,成为全球市值第二高的企业。

几乎所有的人工智能应用程序,如开放人工智能研究中心(OpenAI)的聊天生成预训练转换器(ChatGPT),都依赖于英伟达的高端芯片,这使得该公司股价在过去一年里增长近两倍,市值达到2.68万亿美元。

有网友做了个算术题,英伟达当前的市值相当于“台积电+阿斯麦+AMD+高通+应用材料+德州仪器+美光+英特尔”的总和!

如今英伟达已成为人工智能时代的决定性公司,而且,几乎所有AI公司的数据中心背后,都离不开英伟达的GPU支持(英伟达至少占据AI芯片市场七成份额)。

在英伟达最新发布全新一代Blackwell架构人工智能GPU芯片B200之后,亚马逊、谷歌、Meta Platforms、微软、OpenAI和特斯拉在内的主要客户就迫不及待的想要试用新芯片。


GPU的发展历史



GPU(图形处理器)的发展历史可以归纳为以下几个关键阶段:

  1. 起源与早期发展:

    • 起源:GPU的起源可以追溯到上世纪80年代,当时主要用于加速计算机图形界面的渲染。

    • 早期产品:世界上第一台个人电脑IBM5150于1981年发布,搭载了黑白显示适配器(MDA)和彩色图形适配器(CGA),这是最早的图形显示控制器。随后,IBM推出了EGA(增强图形适配器)并在1987年提出了VGA(视频图形阵列)标准,为后续的图形显示技术奠定了基础。

  2. 图形硬件加速时代:

    • 2D图形硬件加速:1991年,S3 Graphics推出的“S3 86C911”正式开启了2D图形硬件加速时代,能够进行字符、基本2D图元和矩形的绘制。到了1995年,几乎所有的显卡都具备了2D加速功能。

    • 3D图形加速:1994年,3DLabs发布的Glint300SX是第一颗用于PC的3D图形加速芯片,开启了显卡的3D加速时代。然而,这个阶段的显卡大多没有执行统一的标准,加速功能也不尽相同。

  3. GPU概念的正式提出:

    • GeForce 256的发布:1999年,英伟达发布了GeForce 256,整合了硬件变换和光照(T&L)、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图等,并且兼容DirectX和OpenGL。这款显卡被认为是世界上第一款GPU,标志着GPU时代的正式来临。

  4. GPU技术的持续演进:

    • DirectX 8与Shader时代的开始:2001年微软发布DirectX 8,提出了渲染单元模式(shader model)的概念,引入了顶点着色器(vertex shader)和像素着色器(pixel shader),标志着硬件T&L被抛弃,进入了shader时代。

    • GPU架构的优化:随着技术的不断发展,GPU的内部架构也在不断优化,包括图形显存控制器、压缩单元、BIOS、图形和计算整列、总线接口、电源管理单元、视频管理单元等部分的改进,以满足不断增长的计算需求。

  5. GPU的广泛应用与未来发展:

    • 应用领域拓展:GPU不仅限于图形渲染,还广泛应用于深度学习、机器视觉、大数据分析等领域。随着人工智能和深度学习技术的兴起,GPU的应用领域得到了进一步拓展。

    • 未来趋势:未来,GPU技术将继续引领计算领域的革命。专用加速IP与通用GPU的融合将成为未来的一大亮点,使得GPU更具多功能性,能够更好地处理特定工作负载,如深度学习、光线追踪和密码学等。


研发生产一款高性能GPU需要什么?


研发生产一款高性能GPU是一个复杂且涉及多个方面的过程。以下是研发生产高性能GPU所需的关键要素:

  1. 设计阶段:

    • 电路设计:设计GPU的电路图,包括计算单元的组织和管理、内存访问和交换、数据传输和处理等。这需要充分考虑性能、能耗、成本等多方面的因素。

    • 架构设计:GPU的架构设计需要根据应用场景,选择合适的处理单元、内存结构、流水线技术、缓存等。架构设计的好坏决定了GPU的性能和功耗之间的平衡。

    • 硬件设计:注重高性能和低耗电量的兼顾,同时考虑显卡的体积、散热、接口和数据带宽等。硬件设计过程中包括电路设计、物理设计、电子封装设计和PCB设计等。

  2. 制造技术:

    • 先进工艺:GPU的制造需要采用先进的制造技术,如摩尔定律、光刻技术等。这些技术需要高度精密的设备和工艺,成本非常高。

    • 精度和稳定性:制造工艺的精度、稳定性和可控性对GPU的性能至关重要。

  3. 软件开发:

    • 底层驱动:开发GPU的底层驱动程序,使其能够与操作系统和其他硬件设备协同工作。

    • 编程语言和库:使用复杂的编程语言和技术,如CUDA、OpenCL等,开发GPU的编译器、库和应用程序。这需要深入了解GPU的硬件特性和性能。

  4. 优化和调试:

    • 性能优化:对GPU的性能进行优化,包括数据传输、内存访问、计算负载等方面的优化。

    • 调试:在开发过程中进行调试,确保GPU的稳定性和可靠性。

  5. 测试和验证:

    • 在实际环境中对GPU进行测试,确保其在实际应用中能够达到预期的性能和稳定性。

    • 验证GPU的兼容性,确保其能够与各种设备和操作系统协同工作。

  6. 持续研发和创新:

    • 技术演进:随着技术的不断发展,需要不断更新和改进GPU的设计和制造技术。

    • 创新:通过创新来推动GPU技术的发展,如专用加速IP与通用GPU的融合、高速DRAM和缓存技术的不断演进、CPU和GPU的深度集成等。

  7. 资金和团队支持:

    • 研发资金:研发高性能GPU需要大量的资金投入,用于购买设备、支付人员工资、进行市场调研等。

    • 专业团队:需要一支具备高度专业素养和丰富经验的团队来负责GPU的研发和生产工作。

综上所述,研发生产一款高性能GPU需要涉及设计、制造、软件开发、优化调试、测试和验证等多个方面。同时,还需要大量的资金投入和一支专业的团队来支持研发工作。


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