GPU硬件知识和基础概念 : AI时代程序员都应该了解的GPU基础知识

金融建模、自动驾驶、智能机器人、新材料发现、脑神经科学、医学影像分析…人工智能时代的科学研究极度依赖计算力的支持。提供算力的各家硬件芯片厂商中，最抢镜的当属英伟达Nvidia了。这家做显卡起家的芯片公司在深度学习兴起后可谓红得发紫，如果不聊几句GPU和英伟达，都不好意思跟别人说自己是做人工智能的。那么，英伟达的GPU是如何加速计算呢？本系列将介绍GPU计算加速的一些基础知识：

1. GPU硬件知识和基础概念：包括CPU与GPU的区别、GPU架构、CUDA软件栈简介。
2. GPU编程入门：主要介绍CUDA核函数，Thread、Block和Grid概念，并使用Python Numba进行简单的并行计算。
3. GPU编程进阶：主要介绍多核配置和存储管理。
4. GPU编程实践：使用Python Numba解决复杂问题。

什么是GPU

GPU全名为Graphics Processing Unit，又称视觉处理器、图形显示卡。GPU负责渲染出2D、3D、VR效果，主要专注于计算机图形图像领域。后来人们发现，GPU非常适合并行计算，可以加速现代科学计算，GPU也因此不再局限于游戏和视频领域。

CPU和GPU

现代CPU处理数据的速度在纳秒级别，为何还要使用GPU来加速？CPU能被GPU替代吗？

对于计算机体系不了解的朋友可以先阅读我之前的文章，有助于你理解下面的一些概念。

无论是CPU还是GPU，在进行计算时，都需要用核心（Core）来做算术逻辑运算，比如加减乘与或非等。核心中有ALU（逻辑运算单元）和寄存器等电路。在进行计算时，一个核心只能顺序执行某项任务。不可能“吃着火锅唱着歌”，因为吃饭唱歌都占着嘴呢。所以为了同时并行地处理更多任务，芯片公司开发出了多核架构，只要相互之间没有依赖，每个核心做自己的事情，多核之间互不干扰，就可以达到并行计算的效果，极大缩短计算时间。

个人桌面电脑CPU只有2到8个CPU核心，数据中心的服务器上也只有20到40个左右CPU核心，GPU却有上千个核心。与CPU的核心不同，GPU的核心只能专注于某些特定的任务。知乎上有人把CPU比作大学教授，把GPU比作一个学校几千个小学生：同样是做加减法，几千个小学生所能做的计算，远比几十个大学教授要多得多。俗话说，三个臭皮匠，顶一个诸葛亮。大学教授的知识结构和个人能力远强于小学生，能独立解决复杂问题，小学生的知识有限，只能进行简单的计算。目前来看GPU在处理简单计算任务上有更大的优势，但是主要还是靠人海战术，并不能像CPU那样可以独当一面，短时间内也无法替换掉CPU。如下图所示，在整个计算机系统中，CPU起到协调管理的作用，管理计算机的主存、硬盘、网络以及GPU等各类元件。

如果只关注CPU和GPU，那么计算结构将如下图所示。CPU主要从主存（Main Memory）中读写数据，并通过总线（Bus）与GPU交互。GPU除了有超多计算核心外，也有自己独立的存储，被称之为显存。一台服务器上可以安装多块GPU卡，但GPU卡的发热量极大，普通的空调系统难以给大量GPU卡降温，所以大型数据中心通常使用水冷散热，并且选址在温度较低的地方。

GPU核心在做计算时，只能直接从显存中读写数据，程序员需要在代码中指明哪些数据需要从内存和显存之间相互拷贝。这些数据传输都是在总线上，因此总线的传输速度和带宽成了部分计算任务的瓶颈。也因为这个瓶颈，很多计算任务并不适合放在GPU上，比如笔者这两年关注的推荐系统虽然也在使用深度学习，但因为输入是大规模稀疏特征，GPU加速获得的收益小于数据互相拷贝的时间损失。当前最新的总线技术是NVLink，IBM的Power CPU和英伟达的高端显卡可以通过NVLink直接通信。同时，单台机器上的多张英伟达显卡也可以使用NVLink相互通信，适合多GPU卡并行计算的场景。

Intel的CPU目前不支持NVLink，只能使用PCI-E技术，如下图所示。NVLink和PCI-E都是总线技术的一种。

由于CPU和GPU是分开的，在英伟达的设计理念里，CPU和主存被称为Host，GPU被称为Device。Host和Device概念会贯穿整个英伟达GPU编程。
以上结构也被称为异构计算：使用CPU GPU组合来加速计算。世界上顶尖的数据中心和超级计算机均采用了异构计算架构。例如超越天河2号成为世界第一的超级计算机Summit使用了9216个IBM POWER9 CPU和27648个英伟达Tesla GPU。

GPU架构

英伟达不同时代产品的芯片设计不同，每代产品背后有一个架构代号，架构均以著名的物理学家为名，以向先贤致敬。当前比较火热的架构有：

• Turing 图灵

  • 2018年发布
  • 消费显卡：GeForce 2080 Ti

• Volta 伏特

  • 2017年末发布
  • 专业显卡：Telsa V100 (16或32GB显存 5120个核心)

• Pascal 帕斯卡

  • 2016年发布

  • 专业显卡：Telsa P100(12或16GB显存 3584个核心)

在英伟达的设计里，多个小核心组成一个Streaming Multiprocessor（SM），一张GPU卡有多个SM。从“multiprocessor”这个名字上也可以看出SM包含了多个处理器。实际上，英伟达主要以SM为运算和调度的基本单元。上图为当前计算力最强的显卡Tesla V100，密密麻麻的绿色小格子就是GPU小核心，多个小核心一起组成了一个SM。

单个SM的结构如图所示。可以看到一个SM中包含了：

• 针对不同计算的小核心（绿色小格子），包括优化深度学习的TENSOR CORE，32个64位浮点核心（FP64），64个整型核心(INT)，64个32位浮点核心(FP32)。

• 计算核心直接从寄存器（Register）中读写数据。

• 调度和分发器（Scheduler和Dispatch Unit）。

• L0和L1级缓存。

前面提到的以物理学家命名的是英伟达各代GPU的架构代号。对于消费者而言，英伟达主要有两条产品线：

• 消费级产品 GeForce系列：GeForce 2080 Ti…
• 高性能计算产品 Telsa系列：Telsa V100、Telsa P100、Telsa P40…

软件生态

英伟达能够在人工智能时代成功，除了他们在长期深耕显卡芯片领域，更重要的是他们率先提供了可编程的软件架构。2007年，英伟达发布了CUDA编程模型，软件开发人员从此可以使用CUDA在英伟达的GPU上进行并行编程。在此之前，GPU编程并不友好。CUDA简单到什么程度？有经验的程序员经过半天的培训，掌握一些基础概念后，能在半小时内将一份CPU程序修改成为GPU并行程序。

继CUDA之后，英伟达不断丰富其软件技术栈，提供了科学计算所必须的cuBLAS线性代数库，cuFFT快速傅里叶变换库等，当深度学习大潮到来时，英伟达提供了cuDNN深度神经网络加速库，目前常用的TensorFlow、PyTorch深度学习框架的底层大多基于cuDNN库。英伟达能在人工智能时代击败Intel、AMD等强大对手，很大一部分是因为它丰富的软件体系。这些软件工具库使研发人员专注于自己的研发领域，不用再去花大量时间学习GPU底层知识。CUDA对于GPU就像个人电脑上的Windows、手机上的安卓系统，一旦建立好生态，吸引了开发者，用户非常依赖这套软件生态体系。

GPU编程可以直接使用CUDA的C/C 版本进行编程，也可以使用其他语言包装好的库，比如Python可使用Numba库调用CUDA。CUDA的编程思想在不同语言上都很相似。

CUDA及其软件栈的优势是方便易用，缺点也显而易见：

1. 软件环境复杂，库以及版本很多，顶层应用又严重依赖底层工具库，入门者很难快速配置好一整套环境；多环境配置困难。

2. 用户只能使用英伟达的显卡，成本高，个人用户几乎负担不起。

因此，如果没有专业的运维人员维护GPU机器，最好还是在公有云上按需购买GPU虚拟机。入门者可以考虑云厂商的Telsa P4虚拟机，大约10 元/小时，云厂商会配置好CUDA及工具库。如自己购买物理机，可以考虑消费级的GeForce 2080Ti，这张卡足以应对绝大多数自然语言处理任务。

下一篇文章将讲解CUDA编程中的基础概念，包括核函数，Thread、Block和Grid的概念等，并使用Python Numba库调用CUDA进行并行计算。