GPU

具有领先性能、功率和面积比的GPU IP——The PowerVR Series8XT

PowerVR Series8XT 主要特性/优势

用于下一代应用程序的Furian架构内核

基于革命性的PowerVR Furian架构,Series8XT GPU系列提供两个和四个集群IP内核版本,提供了功耗和性能之间的理想平衡

双群集PowerVR GT8525使消费类设备能够在移动功耗允许范围内实现高分辨率,沉浸式图形内容和数据计算。

四集群的GT8540能够满足汽车制造商对2018年汽车内仪表板,导航和信息娱乐系统所需的超高分辨率和多重显示器等性能的需求。

具有领先性能、功率和面积比的GPU IP——The PowerVR Series8XT

GPU 优化总结

由于图形引擎的复杂性,瓶颈可能发生在CPU、GPU、,也可能发生在CPU与GPU的传输数据与交互之中。这里我们只假设瓶颈在GPU上,讨论GPU的优化方法。

Premature optimization is the root of all evil. -- Donald Knuth 这告诉我们过早优化程序是不可取的,我觉得有两方面的意思:
1、在没有找到高效的算法前就开始优化。
2、在没有找到真正的瓶颈关就开始优化。

正确的流程大概是这样的

1、使功能能工作,程序能跑起来。
2、功能正确的工作。
3、让整个程序能工作。
4、让整个程序能正确工作。
5、使用这个程序并找到性能瓶颈。
6、使用性能分析工具找到瓶颈所在。
7、使程序高效正确的运行。[1]

还有一个原则就是80~20原则,即只有百分之二十的代码是常用的,所以要集中优化这些代码,而不是一些很少执行的代码上花些时间。

既然直接谈GPU优化,那我们就假设上面流程中的前五条已经满足,我们假定GPU有瓶颈了,这时我们可以借助一些工具或其它方法来找到程序的瓶颈所在,然后根据这些分析结果来有目的的优化程序。

Unity中的批处理优化与GPU Instancing

我们都希望能够在场景中投入一百万个物体,不幸的是,渲染和管理大量的游戏对象是以牺牲CPU和GPU性能为代价的,因为有太多Draw Call的问题,最后我们必须找到其他的解决方案。

在本文中,我们将讨论两种优化技术,它们可以帮助您减少Unity游戏中的Draw Call数量以提高整体性能:批处理和GPU Instancing。

批处理

开发者在日常工作中遇到的最常见的问题之一是性能不足,这是由于CPU和GPU的运行能力不足。一些游戏可以运行在PC上,但是在移动设备上不行。游戏运行时运行是否流畅受Draw Call数量的影响很大。有几个解决方案能帮助您解决这个问题。最常见的是批处理,包括Static Batching和Dynamic Batching。

Static Batching可以让引擎降低任何尺寸网格的Draw Call,如下图所示:

Unity中的批处理优化与GPU Instancing

未来的汽车需要什么样的GPU?

作者:Bryce Johnstone,Imagination Technologies

无论是新动力系统,车载信息娱乐系统,还是自动驾驶汽车,汽车技术都在以前所未有的速度迅猛发展。 新的颠覆性技术和行业参与者正在向传统的汽车概念发起挑战。明天的驾驶体验将与今天大不相同。

目前在某些地区已经出现了自动驾驶汽车,预计到2030年,路面上四分之一的汽车将在一定程度上实现自动驾驶。未来的驾驶舱会有什么样的变化?汽车和驾驶员是怎么沟通的? 驾驶员从驾驶责任中解脱出来,会给驾驶舱和信息娱乐系统的设计带来怎样的影响?

潜在的挑战

在2025年左右,汽车将实现完全的自动化,与今天的汽车相比会有很大的不同。它将在旅途中为乘客提供各种各样的功能:它可以成为办公室、起居室、休息场所和娱乐中心。 汽车的设计将彻底颠覆当前的形式,没有方向盘和面向汽车内部的座椅。 驾驶员无需看到汽车挡风玻璃外发生的一切事情。车窗会减少或消失,汽车将提供更多的私人空间。 尽管实现这些尚需时日,但一些主要趋势已经可以看到。

AI时代多帮帮中国兄弟?Imagination说这个可以有

根据Gartner的预估,到2020年深度神经网络(DNN)和机器学习应用将为半导体企业创造100亿美元的市场商机,人工智能与机器学习将逐渐渗透所有事物,成为未来5年科技厂商的主要战场。而作为GPU行业的王者之一,Imagination在被Canyon Bridge收购之后会如何看待并布局AI战场?正在崛起的大批中国AI公司是否给外资企业带来了威胁?日前,Imagination Technology市场传播副总裁David Harold接受了《电子工程专辑》的独家专访。

Imagination Technology市场传播副总裁David Harold
Imagination Technology市场传播副总裁David Harold

基于GPU的算法并行化

GPU计算的目的即是计算加速。相比于CPU,其具有以下三个方面的优势:

• 并行度高:GPU的Core数远远多于CPU,从而GPU的任务并发度也远高于CPU;

• 内存带宽高:GPU的内存系统带宽几十倍高于CPU;

• 运行速度快:GPU在浮点运算速度上较之CPU也具有绝对优势。

另一方面,GPU采用的SIMD(Single Instruction Multiple Data)架构,这决定了其对执行的任务具有特定的要求(如不适合判断逻辑过多的任务,数据大小不可控的任务等)。而且,应用程序在GPU上也需有特定的实现,包括算法的GPU并行化,程序的定制等。因此,针对GPU并行处理的研究成为一大研究热点。

现有GPU采用SIMD方式执行,即所有线程块在同一时刻执行相同的程序,从而若这些线程块处理的数据量相差大,或计算量分布不均,便会带来线程块的负载不均,进而影响整个任务执行效率。这类问题实则常见的Skew Handling或Load Inbalance问题。

应用算法的GPU并行化之所以成为一个研究问题而不仅仅是工程问题,这其中的主要的问题在于

1)GPU不支持内存的动态分配,从而对于输出结果大小不确定的任务是一个极大的挑战;

2)GPU的SIMD特性使得很多算法不易很好实现,即如何充分利用GPU线程块的并行度;

作者:Benny Har-Even

没有智能手机你还能生活吗?现在几乎每个人每天都要依赖一台智能手机处理一系列事务,比如email、信息、社交媒体、银行等。有些人甚至还用它们来打电话!尽管对于发达市场来说,这可能并不出人意料,但是对于新兴市场还是比较新奇的。

根据德勤(Deloitte)全球趋势报告显示,在发达市场中,约6%的人每天查看手机的次数超过100次,在新兴市场这个比例则是14%。而在西方,30%的人使用智能手机进行支付,在新兴市场则高达65%!

PowerVR Series9XE和9XM——适用于当今嵌入式平台的旗舰GPU

CPU和GPU之间的通信

渲染流水线的起点是CPU,即应用阶段。大致可分为下面三个阶段:

1.把数据加载到显存
2.设置渲染状态
3.调用DrawCall

1.把数据加载到显存

所有渲染所需要的数据都需要从硬盘(Hard Disk Drive, HDD)中加载到系统内存(Random Access Memory,RAM)中。然后,网格和纹理等数据又被加载到显卡上的存储空间:显存(Video Random Access Memory,VRAM)中。这是因为显卡对于显存的访问速度更快,而大多数显卡对于RAM没有直接的访问权利。

CPU和GPU之间的通信

注意:真是渲染中需要加载到显存的数据复杂的多。例如:顶点的位置信息、法线方向、顶点颜色、纹理坐标等。

之后,开始通过CPU来设置渲染状态,从而使GPU进行渲染工作。

Android开发者选项之GPU过度绘制

GPU过度绘制定义

如果你粉刷过一个房间或一所房子,就会知道给墙壁涂上颜色需要做大量的工作。假如你还要重新粉刷一次的话,第二次粉刷的颜色会覆盖住第一次的颜色,第一次的颜色就永远不可见了,等于你第一次粉刷做的大量工作就完全被浪费掉。这太可怕了。

同样的道理,如果在你的应用程序中浪费精力去绘制一些东西同样会产生性能问题。过度绘制这个名词就是用来描述屏幕上一个像素在单个帧中被重绘了多少次。

GPU过度绘制就指的是在屏幕一个像素上绘制多次(超过一次),GPU过度绘制或多或少对性能有些影响。

GPU过度绘制分析

过度绘制其实是一个性能和设计的交叉点。我们在设计上追求很华丽的视觉效果,但一般来说这种视觉效果会采用非常多的层叠组件来实现,这时候就会带来过度绘制的问题。我们再来看看具体显示在Android界面层级关系:

浅谈CPU,GPU,TPU,DPU,NPU,BPU

随着人工智能、深度学习的春风吹遍世界各地,各类芯片名词GPU, TPU, DPU, NPU, BPU陆续出现在人们的视野,这些都是什么鬼?!它们与已有的CPU又是什么关系呢?

首先介绍下这些词的英文全称:

• CPU全称:Central Processing Unit, 即中央处理器;
• GPU全称:Graphics Processing Unit, 即图像处理器;
• TPU全称:Tensor Processing Unit, 即张量处理器;
• DPU全称:Deep learning Processing Unit, 即深度学习处理器;
• NPU全称:Neural network Processing Unit, 即神经网络处理器;
• BPU全称:Brain Processing Unit, 即大脑处理器。

CPU

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