Evolution of GPUs. Die Entwicklung der Graphics Processing Units. Marvin Kampf und Michael Moese. Seminar: Multi-Core Architectures and Programming

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Miriam Angelika Kerner
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1 Evlutin f GPUs Die Entwicklung der Graphics Prcessing Units Marvin Kampf und Michael Mese Seminar: Multi-Cre Architectures and Prgramming

2 Was bedeutet Entwicklung hin zur GPU? Hinzufügen vn Prgrammierbarkeit Vn fixen Funktinsleitungen zu mikrprgrammgesteuerten Przessren prgrammierbaren Przessren skalierbaren Parallelprzessren Zusätzlicher Anwendungsbereich: GPGPU General Purpse Cmputatin n Graphics Prcessing Unit Ausnutzen des hhen Parallelitätsgrades bei Nicht- Grafik-Anwendungen 2

3 Mtivatin für GPGPU nrmale Przessren stßen allmählich an ihre Leistungsgrenzen: Taktfrequenzen Parallelausführung vn Instruktinen mehr Fehler im Fertigungsprzess bei mehr Fläche TDP steigt immer weiter Einfluss vn ksmischem Rauschen steigt Trend zu vielen einfachen, statt wenigen hchkmplexen Przessren 3

4 Chrnlgische Entwicklung der GPU Vn der Grafikkarte zur GPU: Mitte 1980er bis 1997: Vr den GPUs 1999 bis 2004: Frühe GPUs 2006 Unified Cmputing und GPUs Seit 2007: GPU Cmputing Systems 4

5 Vr den GPUs (1) frühe Vrläufer: CGA-, EGA-, VGA-Cntrller ursprünglich nur zur als Bindeglied zwischen Przessr und Bildschirm (frühe 1980er) Beschleunigung vn 2D-Benutzerberflächen Mitte der 1980er Atari ST und Amiga: erste Beschleunigungs- funktinen ( bitblitting : Kpier- und Verschiebe- Operatinen auf Speicher) Im PC: Übergang vn DOS zu Windws, einfache Befehle, wie zeichne Viereck 5

6 Vr den GPUs (2) Mitte der 1990er Jahre: erste 3D-Beschleuniger ( 3dfx Vd Graphics ) mit Hardwarebeschleunigung für dreiecksbasierte Algrithmen: Antialiasing Texture Mapping Z-Buffer (Tiefenpuffer) prgrammierbar mit: Glide 1997: NVIDIA Riva 128 3D-Beschleuniger für Spiele und 3D-Visualisierung prgrammierbar mit: Direct3D, OpenGL 6

7 Micrsft DirectX API und Laufzeitumgebung für Spiele vn Micrsft seit Windws 95, auch für XBx später gaben die DirectX-Versinen die minimalen Funktinen für Grafikhardware vr Wichtigste Kmpnente: Direct3D, als Alternative zu OpenGL 7

8 Frühe GPUs (1) 1999: Nvidia GeFrce 256 Erste GPU Single-Chip 3D Echtzeit Grafikprzessr 32-bit Flating-Pint-Przessr knfigurierbare Integer Pixel-Fragment-Pipeline Einheit für Hardware-T&L (Transfrm & Lightning) prgrammierbar mit: DirectX 7, OpenGL 8

9 Frühe GPUs (2) 2001: GeFrce 3 Erster prgrammierbarer Vertex-Przessr kann Vertex-Shader-Prgramme ausführen weniger später: Pixel-Shader knfigurierbare 32-bit Flating-Pint Pixel-Fragment-Pipeline prgrammierbar mit: DirectX 8, OpenGL 9

10 Frühe GPUs (3) 2002: ATI Raden 9700 prgrammierbare 24-bit Flating-Pint Pixel-Fragment-Przessr prgrammierbar mit: DirectX 9, OpenGL : GeFrce FX, GeFrce 6800 prgrammierbare 32-bit Flating-Pint Pixel-Fragment- und Vertex- Przessr prgrammierbar mit: DirectX 9 (HLSL), OpenGL (GLSL), Cg 10

11 Shading Languages (1) z.b. DirectX HLSL der C fr graphics Skalierbares, paralleles Prgrammiermdell ( High Level Shader Language ) Zum Schreiben vn Prgrammen, wie: Vertex-Shader Pixel-Shader Gemetry-Shader 11

12 Shading Languages (2) Beispiel: C-Prgramm für einzelnes Pixel-Fragment (der einzelnen Vertex) schreiben Shader- Prgramm Pixel-Shader GPU Shader- Prgramm Threads Pixel- Fragmente Multithread GPU erstellt unabhängige Threads, die Shader-Prgramm ausführen und Pixel (bzw. Vertex) zeichnen 12

13 Shading Languages (3) Neben Renderaufgaben vn Echtzeit-Grafik wurde Cg auch für, zum Beispiel, physikalische Simulatinen der anderen General- Purpse-Berechnungen verwendet (GPGPU) Erreichten hhe Perfrmance, aber waren schwer zu schreiben, da Nicht-Grafik-Berechnungen mit einer Grafik-API wie OpenGL ausgedrückt werden mussten 13

14 Unified Cmputing und GPUs (1) 2006: NVIDIA GeFrce 8800 Erste Unified Graphics and Cmputing - Architektur Hardware Multithreading: Threads gleichzeitig in 128 Przessrkernen ausführbar prgrammierbar mit: DirectX 10, OpenGL, C (mittels CUDA parallel cmputing mdel) 14

15 Unified Cmputing und GPUs (2) GeFrce 8800 (Frtsetzung) Erste GPU mit Skalarprzessren statt Vektrprzessren Befehle zur Unterstützung vn C und anderen General-Purpse- Prgrammiersprachen Befehle und Hardware zur Unterstützung vn Parallelität, Kmmunikatin und Synchrnisatin (Thread-Arrays, Shared Memry, ) Streamprzessren (Unified Shader) einheitlicher Pl, dem Vertex-, Pixel- und Gemetry-Shader- Prgramme zugewiesen werden der auch allgemeine Berechnungen mittels CUDA C-Prgrammen 15

16 Grafikpipeline Mdell aller Schritte einer Bildsynthese Grbe Aufteilung der Renderschritte in: Anwendung Gemetrie Rasterung Einführung der Cmpute-Shader (GPGPU) Vr DirectX 10: Aktuell: 16

17 GPU Cmputing Systems (1) Zusammenschluss vn Rechen-Clustern aus mehrerer GPU-Knten 2007: Tesla C870, D870, S870 beinhalten 1, 2 der 4 T8 GPUs basiert auf GeFrce 8800 knfiguriert für paralleles Rechnen erstmals mit IEEE-Knfrmer Gleitkmma-Arithmetik 2008: Tesla C1060, S1070 benutzt T10 GPUs basierend auf GeFrce GTX 280 mit 240 Przessrkernen, 4GB DRAM Speicher heute: Tesla S1070 Systeme mit Tausenden GPUs 17

18 GPU Cmputing Systems (2) 2009: Fermi 512 Przessrkerne ECC (Errr Crrectin Cde) Speicherschutz 64-bit Speicheradressierung Cache-Speicherhierarchie Befehle für C, C++, Frtran, OpenCL, DirectCmpute 18

19 Fermi - Blckdiagramm 19

20 Kepler - Blckdiagram 20

21 GPGPU als Anwendungsbeschleuniger (1) Lineare Algebra mit Pixel- und Vertex-Shader Stark- der dünnbesetzte Matrizen (dense, sparse) und Vektren als Texturen repräsentiert Berechnung auf der GPU durch Shader-Prgramme 21

22 GPGPU als Anwendungsbeschleuniger (2) Simulatin vn Flüssigkeiten Allgemein: Lösen vn Navier-Stkes-Gleichungen(bei Interesse: Beschreibung des Impulssatzes für reibungsbehaftete, newtnsche Fluide wie Wasser, Luft der Öl durch Differentialgleichungen Beschleunigung durch GPU-Berechnungen um mehr als eine Größenrdnung 22

23 GPGPU als Anwendungsbeschleuniger (3) Digitale Signalverarbeitung Faltungsbasierte Diskrete Wavelet-Transfrmatin ( Faltung: Gewichtung einer zeitabhängigen Funktin mit einer anderen durch Lösen einer Integralgleichung (zeitdiskret: Summe) Perfrmance-Zuwachs gegenüber nrmalem PC 23

24 GPGPU als Anwendungsbeschleuniger (4) Datenbank-Operatinen GPU bietet ftdeutliche Geschwindigkeitsvrteile bei relatinalen Abfragen, knjunktiver Auswahl der Aggregatinen Mleküldynamik cutff pair ptentials eine der wichtigsten Berechnungen Ergebnisse 12 bis 20 mal schneller sichtbar als reine CPU-Berechnung 24

25 GPGPU als Anwendungsbeschleuniger (5) High Perfrmance Cmputing Durch NVIDIA s Tesla-Karten Einzug des GPGPU-Cmputings in grße Rechenzentren als Beschleuniger Manche Supercmputer erreichen zwei Drittel ihrer Rechenleistung durch GPUs. 25

26 Vielen Dank. 26

27 Quellen Jhn Nicklls and William J. Dally The GPU Cmputing Era. IEEE Micr 30, 2 (March 2010) Enhua Wu and Yuquan Liu Emerging technlgy abut GPGPU. Circuits and Systems. IEEE Asia Pacific Cnference (Nv Dec ) 27

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