hello大家好,今天小编来为大家解答以下的问题,移动端GPU编程学习,很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧!

移动端GPU编程学习

随着移动设备的发展,移动端GPU编程逐渐成为一个热门话题。GPU(图形处理器)是一种专门用于处理图形和并行计算任务的处理器,它的高性能和低功耗使其成为移动设备中不可或缺的组成部分。

学习移动端GPU编程可以带来许多好处。它可以提高图形渲染的性能和质量。由于移动设备的资源有限,通过使用GPU进行图形处理可以将负载分散到多个处理单元中,从而提高性能。GPU编程还可以实现更复杂的图形效果,如实时阴影、光照和粒子效果等。学习GPU编程可以为开发者打开更多的就业机会,因为许多游戏开发和图形应用开发的岗位需要掌握GPU编程技术。

如何学习移动端GPU编程呢?了解基本的图形渲染原理是必不可少的。掌握图形API(应用程序接口)如OpenGL ES或Metal,并熟悉它们的使用方法。学习GPU编程语言,如GLSL或HLSL。这些语言专门用于编写GPU上的着色器程序,可以控制图形渲染的细节。还需要学习如何在移动设备上进行性能调优,以确保应用程序的流畅运行。

为了加深对移动端GPU编程的理解,实践是必不可少的。尝试编写简单的图形应用程序,并逐步增加复杂度。通过调试和优化代码,掌握GPU编程的技巧和技能。

学习移动端GPU编程是对于开发者来说是非常重要的。它可以提高图形渲染的性能和质量,并为开发者创造更多的就业机会。通过深入学习基本原理和实践,我们可以掌握GPU编程的技能,为移动设备开发带来更多可能性。让我们一起开始学习移动端GPU编程吧!

移动端GPU编程学习

GPU是什么? GPU(Graphic Processing Unit)即图形处理器,其核心优势在于解决 数据 并行计算问题。 与CPU(Central Processing Unit,中央处理器)相比,GPU拥有更多的算数单元。CPU虽然有多核,但总数没有超过两位数,每个核都有足够大的缓存和足够多的数字及逻辑运算单元,并辅助很多加速分支判断甚至更复杂的逻辑判断硬件;GPU的核数远超CPU,被称为众核(NVIDIA Fermi有512个核),每个核拥有的缓存相对较小,数字逻辑运算单元少且简单。 GPU的分类具有两种维度: 一是根据与CPU的关系,GPU分为独立GPU和集成GPU。 按照是否呈独立的板卡存在,GPU可分为独立GPU和集成GPU。独立GPU(discrete GPU)使用了专用的显示存储器(显存),显存带宽决定了和GPU的连接速度。集成GPU(integrated GPU)与CPU集成于芯片组中,和CPU共享内存带宽。独立GPU运算性能强但功耗和成本高,集成GPU则反之。 二是按应用终端分类,可分为PC GPU、服务器GPU、移动GPU。 PC GPU应用于PC端,既有集成GPU,也有独立GPU;服务器GPU应用于服务器,可做专业可视化、计算加速、深度学习等应用;移动GPU受限于移动端功耗与体积的限制,一般都是集成GPU。 运算能力和功耗是评价GPU的两大重要指标。 显卡厂商将GPU芯片、显存、散热器、显卡接口等包装成完整的一个独立显卡,因此独立显卡可从运算性能和功耗散热两方面来评价,其中运算能力和数据存储能力共同决定了独立显卡的运算性能,而功耗和散热可以从散热设计功耗(TDP)和散热设计两方面考察。 集成GPU的评价在独立显卡的基础上还要额外考虑内存带宽。集成GPU一般用在移动端,不配备独立显存,而是与CPU共用内存,因此内存带宽代替显存带宽成为集成GPU的重要指标。 从市场格局来看, GPU竞争壁垒高,强者恒强。 GPU有着较高的资本和技术壁垒,寡头垄断市场且集中度不断提升。PC时代,Intel 借CPU捆绑销售了大量集成GPU,占PC GPU市场份额第一。随着独立GPU份额不断扩大,NVIDIA和AMD逐渐崛起。移动互联网浪潮的兴起,让移动GPU市场崛起了ARM 、Imagination等公司。 ①PC GPU市场格局:Intel占领集显市场,NVIDA和AMD分享独显份额。 目前全球PC GPU市场参与者主要为Intel、NVIDIA以及AMD。其中集成GPU由于其与CPU集合的特性,由Intel一家独大;独立显卡市场则由NVIDA(英伟达)和AMD(超威半导体)占据。根据JPR统计,2018年四季度个人电脑用独立GPU产品市场,NVDIA份额攀升至81.2%,AMD下滑到18.8%。对比2018年三季度,AMD份额为25.7%,2017年四季度更是占领33.0%的市场。AMD在独显领域,市场份额呈下滑趋势。 ②移动GPU市场格局:五强抗衡,ARM第一。 移动端GPU的发展主要受智能手机发展推动。受限于芯片的面积、能耗以及成本,移动端GPU的性能较PC端GPU更低。2015年移动GPU领域市场份额前5的厂商分别是ARM、Imagination、Qualcomm、Vivante和NVIDIA。据Digitimes统计,2015年ARM全球移动GPU市占率达38.6%,中国市场市占率接近70%。 国内独立GPU市场空间达250亿元。 英伟达全年市占率约为75%。 JM7200相较初代产品JM5400性能已实现较大突破,能够满足基本办公和显示要求。作为国内唯一量产GPU的企业,随着国产GPU渗透率逐渐提升,公司业绩有望充分受益。 景嘉微在国产GPU领域的竞争对手包括三大派系: ①中船系:包括中船重工709所和中船重工716所。 716所自主研发的JARI G12 采用混合渲染架构,兼顾数据带宽和渲染延时需求,极大的增强了芯片的灵活性和适应性,该GPU不仅支持Windows、Linux、VxWorks等主流操作系统,同时也支持中标麒麟、JARI-Works、道等国内操作系统, ②学术系:以西邮微电为代表。 西邮微 电子 科技 有限公司脱胎于西安邮电大学GPU团队,其团队技术指导李涛教授,2009年从 美国 返回受聘西安邮电大学工作,是陕西省百人计划特聘专家,现任西安邮电大学陕西省通信专用集成电路设计工程技术研究中心总工程师。 西邮微电的代表GPU芯片为 “萤火虫1号”,该款芯片历经西安邮电大学GPU团队6年研发,于2015年12月通过了陕西省 科技 厅主持的成果鉴定。“萤火虫1号”主要包括leon3开源处理器、独立自主设计研发的GPU firefly,其3D图形渲染引擎采用传统图形渲染管线技术,共包含14个渲染核以及若干硬件加速器。该芯片运行频率最高为250MHz,峰值计算速度可达2.5-3GFlops,目前主要作为自主设计研发的GPU雏形芯片。 ③引进系:以中科曙光为代表。 中科曙光在CPU领域与AMD进行深度合作,后者2018一季度AMD在PC GPU市占率为14.9%,在独显GPU领域市占率为34.9%。2018年6月,AMD在台北展出了全球首款采用7nm技术的GPU芯片,内部整合了四颗二代高带宽显存(4×HBM2),总容量达到了32GB。近年来AMD的GPU业务发展迅速,预计将对中科曙光的GPU业务发展起积极作用。与中科曙光类似的还包括收购了Imagination的凯桥资本以及收购美国图芯的芯原。 景嘉微 公司推出的JM5400芯片打破了外国芯片在我国高性能GPU领域的垄断,填补了国内的市场空白。 2018年9月公司第二代GPU产品JM7200完成流片、 封装阶段工作,基本功能测试符合设计要求。但仅从显卡参数上,国内GPU与国外先进GPU仍存在较大差距, 保守估计技术水平落后6年时间,预计国产GPU短期内在民用市场较难取得突破。 公司的主要产品 公司在图像显控领域主要包括以下几种产品: 图形显控模块: 是信息融合和显示处理的“大脑”,广泛应用于固定翼飞机、旋转翼飞机及其他特种军用飞机等各类机型,可应用于军用舰艇、坦克装甲车等舰载、车载领域。图形显控模块是公司研发最早、积淀最深、也是目前最核心的产品,在国内机载航电系统图形显控领域占据大部分市场份额。 图形处理芯片 :是图形显控模块最核心的信息处理部件,决定着图形显控模块及整个图形显控系统性能的优劣。公司研发的以JM5400为代表的图形芯片打破外国芯片在我国军用GPU领域的垄断,率先实现军用GPU国产化。公司依托在芯片领域丰富的研发及应用经验,正在逐步 探索 向通用芯片领域延伸,目前已在音频芯片、蓝牙芯片等领域取得了突破 。 加固显示器: 主要作为军用飞机后舱任务系统的显示输出设备。同时采用了热学设计、力学设计、电磁兼容设计等技术,具有抗振、适应宽温工作环境和符合国军标电磁兼容要求的能力。 加固电子盘: 主要用于存储军用飞机航行过程中收集到的各种图形、态势信息数据。小容量的加固电子盘一般配套安装于图形显控模块,大容量的加固电子盘主要用作特种飞机上的独立存储设备。加固电子盘具备加密、自毁等功能。 加固计算机: 主要应用于地面工作站对飞行器采集的图形、态势信息数据进行处理分析。公司利用在相关领域的技术优势,积极参与无人机地面站方舱车辆中加固计算机的科研、生产及服务,将航电领域的优势延伸至无人机地面显控、信息处理领域。公司先后承接了多个型号的加固计算机任务,已在无人机地面站领域占据一席之地。 公司开发的产品具根据客户要求定制开发、模块化设计集成度高、可靠新高、 生命周期 长等特点,叠加我国军用飞机需求不断上升,民用航空市场广阔的时代机遇,公司将依靠深厚的技术积累以及先发优势不断拓展市场空间,巩固国产图显显控领域的龙头地位。 公司目前的客户和销售模式 公司资质齐全,已打入军工集团供应商体系。 公司产品绝大部分为定制化军用电子核心模块,客户主要是国有军工集团下属单位,包括中航工业集团、中国电子 科技 集团以及中船重工集团等,客户集中度高。 中航工业集团是我国负责军用飞机研发、生产的军工集团,公司紧跟中航工业集团,等于牢牢占据军机航空显控市场。 2017年公司第一大客户占公司销售额为87.66%;中航工业其下中国航空无线电电子研究所(简称中航工业615所)是中航工业负责军用飞机显控系统的主要制造商。该所主要从事航空电子系统总体与综合,航空电子核心处理与综合应用技术以及航空无线电通讯导航技术三大领域的研究和相关产品的研制和生产。 目新一代GPU JM7200适配顺利,加速产业化应用 前公司JM7200芯片已完成与龙芯、飞腾、银河麒麟、中标麒麟、国心泰山、道、天脉等国内主要的CPU和操作系统厂商的适配工作,与中国长城、超越电子等十余家国内主要计算机整机厂商建立合作关系并进行产品测试 ,大力开展进一步适配与市场推广工作。 报告期内,公司JM7200芯片已经获得部分产品订单,将有利于JM7200的大力推广,加速批量订单落地速度。公司下一代芯片研发已进入工程研制阶段,目前已完成可行性论证和方案论证,正在进行前端设计和软件设计 新产品的开发 2018年12月28日,公司向国家集成电路基金、湖南高新纵横共两名特定对象增发的30,596,174股,募集资金总额不超过10.88亿元, 用于高性能GPU研发,以及MCU、低功耗蓝牙、Type-C&PD接口三类通用芯片项目 本次项目所研发的JM9231、JM9271产品是面向不同应用领域的两款中、高档系列产品,采用国际同类公司通用做法,根据业界主流的统一渲染架构,支持OpenGL4.5,在同一架构下,通过减少运算单元数量、渲染通道、显存带宽等手段,降低产品成本。 JM9231 是系公司正在研制的下一代GPU芯片的进一步升级,首先架构上采用了业界主流的统一渲染架构,支持OpenGL4.5,OpenCL1.2 API接口,可以无缝兼容市面上主流的CPU、操作系统和应用程序,跟国际同类公司2016年中低端产品性能相当,主要针对国内办公电脑,便携式计算机、中低端的 游戏 机和高端嵌入式系统等消费电子领域,对图形生成和显示能力进行优化和进一步提高。 JM9271采用跟JM9231相同的 统一渲染架构,支持OpenGL4.5、OpenCL2.0API接口,通过增加运算单元数量,提高显存带宽,总线和输出接口速率,使得科学计算能 力得到了大幅度提升,可以达到国际同类公司2017年中高端产品的性能,主要针对人工智能、安防监控、语音识别、深度学习、云计算等对计算速度要求非常高的高端应用领域,在JM9231基础上对科学计算能力进行大幅度提高和改进,并针对人工智能领域开发相关的运算库和高性能计算平台,满足客户不同应用需求。 2018年11月28日,景嘉微宣布与中国长城就多领域展开合作: 1)共同开展基于 CPU、GPU、DSP、网络交换芯片、操作系统的计算机整机升级换代的研发工作,推动产业化;解决关键软硬件兼容性问题,完善芯片适配,尽快实现广泛应用; 2)在基于支持 OpenGL 标准的高性能图形处理芯片,视频信号采集转换、编解码压缩、处理传输等技术,二三维地理信息数据应用等显控模块研发上开展技术合作,共同完善计算机系统的软硬件配置及其应用生态; 3)在无线 通信 产品、微波射频和信号处理产品、存储记录数据处理产品等领域开展应用合作; 4)在核心技术引进、关键技术产业化方面,建立投资标的信息及资源共享、互通机制; 5)共同推进信息安全产业链的发展,在计算机装备和民用信息安全基础设施领域展开广泛合作; 6)建立政府项目联合申报机制,共同申报国家级、省内外重大专项,支撑重大战略、项目落地。 携手核工业背景厂商KALRAY共同推进可编程通用芯片发展 长沙景嘉微电子股份有限公司的全资子公司长沙景美集成电路设计有限公司与KALRAYS.A.签署了《OEMANDDISTRIBUTORAGREEMENT》。景美与KALRAY公司将进行深度业务和技术合作,共同推进可编程通用计算芯片的发展。 KALRAY拥有核工业背景。 成立于2008年,获得法国可替代能源和原子能委员会(CEA)投资,公司同时也是CEA的供应商,它的极限运算技术最开始就是为CEA的核弹实验模拟而定制开发的。Kalray的主营项目还包括面向航空航天的重要内嵌系统开发及云计算业务。 KALRAY切入自动驾驶领域,打开新目标市场空间。 以超级计算芯片领域的优势,公司也加入了自动驾驶性能平台竞争的队伍中,推出了第一款面向自动驾驶 汽车 ,拥有288个VLIW内核的大规模并行处理器阵列芯片MPPA处理器。 KALRAY拥有领先的多核处理器技术。 公司新一代芯片产品Bostan,内核处理器的数量达到了288个,它集成了16个计算集群,2MB的共享内存,每秒可处理数据量为80GB,拥有16个系统核。Bostan由于采用了片上网络NoC的通信方式,结合高速以太网接口(接口标准8GbE~10GbE),具有低延迟性的特点。 公司估值: 未来的发展空间 GPU性能在AI深度学习领域得以充分发挥。 GPU由于其在算法上的优化设计,成为目前深度学习领域应用最为广泛的核心芯片。GPU含有大量的逻辑核心,不依赖缓存,可使用更多内核进行数据的并行运算。作为当前主流的人工智能芯片,具有易于开发、软件生态完善、算力强等诸多优势。 无人驾驶 汽车 是人工智能在 汽车 行业的重大应用,需要传感器收集数据以及处理器对大量数据进行快速运算作为支撑。 英伟达已经开发了两代DrivePX无人驾驶 汽车 平台,其中DRIVEPX2搭载两颗NVIDIATegra处理器(共8个A57核心和4个Denver核心,共计12颗CPU和两颗基于NVIDIAPascal架构的新一代GPU,采用16nmFinFET工艺,单精度计算能力达到8TFlops,功耗250瓦。

UGPM编程学习

这个主要看你是从事哪个行业的编程、不能说哪个一定很强、每个软件都是各有千秋、很多人用PM都是说PM好用,有人说CAM好用,还有说CIM好用的、个人认为这只是看行业、看你加工什么类型的模具或产品了、基本上CAM用来做产品比较普及、做橡胶模具也很方便。UG适合用来做中小型精密模具,UG拆电极出电极图是没有软件能替代。PM一般用来做大型模具、PM算刀路非常快、大型模具用UG算刀路算12小时算不好的PM一个小时就可以算好,而且PM编写电极速度非常快,文件导入自动编程,很方便效率非常高,唯一缺陷就是编刀路要UG软件配合做辅助面和轮廓线。其实用什么软件都是差不多,说白了就是看你要从事哪方面发展。

GPU编程学习

shader语言主要有三种:OpenGL的GLSL,DirectX的HLSL,和Nvidia的CG。 语言本身其实不难,比如HLSL跟C很像,用不了多久就能学会。难的在于如何写出好Shader,这是图形学的功夫。建议先跟DirectX或OpenGL的Tutorial走一些例子,摸清楚Pipeline和Shader的工作原理。然后读一些图形学的书,推荐Real Time Rendering,记得出到第三版了。读了这些书以后大概就懂得如何使用着色器语言写出各种效果了,熟练之后就可以尝试接触一些比较高级的材料,比如最新的DirectX示例,CUDA,从头追看一遍GPU Gem, Shader X系列文章。GPU跟一般的计算机编程还不太一样,理论性很强,想要自己发挥,还是需要有一定基础的。图形学功底扎实的话各种语言都会一通百通,还是多看多写多练。

学习GPU编程

味着性能越强大。因为显存越大,batch size 就越大,CUDA 核可以更加接近满负荷工作。

更大的显存可以按比例用更大的 Batch size,以此推之:24GB 显存的 GPU 相比 8GB 显存的 GPU 可以用上 3 倍的 batch。

对于长序列来说,语言模型的内存占用增长情况不成比例,因为注意力是序列长度的二次方。

有了这些认识,我们就可以愉快地挑选 GPU 了:

RTX 2060(6GB):如果你想在业余时间探索深度学习。

RTX 2070 或 2080(8GB):如果你想认真地研究深度学习,但用在 GPU 上的预算仅为 600-800 美元。8G 的显存可以适用于大部分主流深度学习模型。

RTX 2080Ti(11GB):如果你想要认真地研究深度学习,不过用在 GPU 上的预算可以到 1200 美元。RTX 2080Ti 在深度学习训练上要比 RTX 2080 快大约 40%。

Titan RTX 和 Quadro RTX 6000(24GB):如果你经常研究 SOTA 模型,但没有富裕到能买 RTX 8000 的话,可以选这两款显卡。

Quadro RTX 8000(48GB):恭喜你,你的投入正面向你的研究甚至可能会成为 2020 年的新 SOTA。

UG学习编程

uG编程先学习绘制三维图,而后学习刀具知识,再就是学数控指令。

最后才来学些相关编程模块:

(1)交互工艺参数输入模块。通过人机交互的方式,用对话框和过程向导的形式输入刀具、夹具、编程原点、毛坯和零件等工艺参数。UG编程四轴案例

(2)刀具轨迹生成模块。具有非常丰富的刀具轨迹生成方法,主要包括铣削(2.5轴~5轴)、车削、线切割等加工方法。本书主要讲解2.5轴和3轴数控铣加工。

(3)刀具轨迹编辑模块。刀具轨迹编辑器可用于观察刀具的运动轨迹,并提供延伸、缩短和修改刀具轨迹的功能。能够通过控制图形和文本的信息编辑刀轨。

(4)三维加工动态仿真模块。是一个无须利用机床、成本低、高效率的测试NC加工的方法。可以检验刀具与零件和夹具是否发生碰撞、是否过切以及加工余量分布等情况,以便在编程过程中及时解决。

(5)后处理模块。包括一个通用的后置处理器(GPM),用户可以方便地建立用户定制的后置处理。通过使用加工数据文件生成器(MDFG),一系列交互选项提示用户选择定义特定机床和控制器特性的参数,包括控制器和机床规格与类型、插补方式、标准循环等。

ug编刀路这块相对来说比较不错,虽然参数有点多,但是很多可以设置模板,甚至简单的工件还可以自动编程

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