[人工智能]【31】GPU（下）：为什么深度学习需要使用GPU？

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引言

通过 3dFx 的 Voodoo 或者 NVidia 的 TNT 这样的图形加速卡，CPU 就不需要再去处理一个个像素点的图元处理、栅格化和片段处理这些操作。而 3D 游戏也是从这个时代发展起来的。

下图是“古墓丽影”游戏的多边形建模的变化。这个变化，则是从 1996 年到 2016 年，这 20 年来显卡的进步带来的。

一、Shader 的诞生和可编程图形处理器【GPU发展历史】

1、可编程管线（Programable Function Pipeline）的引入

1. 加速卡的出现：顶点处理仍然在CPU完成，所以图形渲染仍然受制于CPU的性能【GPU再好，如果CPU不好，也不行】

2. 1999年，NVidia推出GeForce 256 显卡，带有顶点处理的功能。但GPU没有可编程能力，程序员需要改加速卡的配置，来实现不同的渲染效果。

3. GPU需要可编程能力：在整个的渲染管线（Graphics Pipeline）的一些特别步骤，能够自定义处理的算法或操作。

2001年的Direct3D 8.0开始，微软第一次引入 可编程管线（Programable Function Pipeline）的概念。

2、着色器（Shader）的出现

一开始的可编程管线呢，仅限于顶点处理（Vertex Processing）和片段处理（Fragment Processing）部分。比起原来只能通过显卡和 Direct3D 这样的图形接口提供的固定配置，程序员们终于也可以开始在图形效果上开始大显身手了。

这些可以编程的接口，我们称之为 Shader，中文名称就是着色器。之所以叫“着色器”，是因为一开始这些“可编程”的接口，只能修改顶点处理和片段处理部分的程序逻辑。我们用这些接口来做的，也主要是光照、亮度、颜色等等的处理，所以叫着色器。

Vertex Shader和Fragment Shader的指令集虽然一样，但硬件电路是分开的【可减少硬件设计的复杂程度】，会造成浪费【一个在运行时，另一个什么也不干】，GPU成本也更高。

3、统一着色器架构（Unified Shader Architecture）的出现

既然大家用的指令集是一样的，那不如就在 GPU 里面放很多个一样的 Shader 硬件电路，然后通过统一调度，把顶点处理、图元处理、片段处理这些任务，都交给这些 Shader 去处理，让整个 GPU 尽可能地忙起来。这样的设计，就是我们现代 GPU 的设计，就是 统一着色器架构。

有意思的是，这样的 GPU 并不是先在 PC 里面出现的，而是来自于一台游戏机，就是微软的 XBox 360。后来，这个架构才被用到 ATI 和 NVidia 的显卡里。这个时候的“着色器”的作用，其实已经和它的名字关系不大了，而是变成了一个通用的抽象计算模块的名字。

【GPU被用来做各种通用计算(深度学习的火热)】

正是因为 Shader 变成一个“通用”的模块，才有了把 GPU 拿来做各种通用计算的用法，也就是 GPGPU（General-Purpose Computing on Graphics Processing Units，通用图形处理器）。而正是因为 GPU 可以拿来做各种通用的计算，才有了过去 10 年深度学习的火热。

二、现代 GPU 的三个核心创意

讲完了现代 GPU 的进化史，那么接下来，我们就来看看，为什么现代的 GPU 在图形渲染、深度学习上能那么快。

1、芯片瘦身【减掉多余的电路（应对各种风险的电路）】

【CPU主要用来实现处理乱序执行、进行分支预测，高速缓存部分—>计算功能不会有更大的提升】
我们先来回顾一下，之前花了很多讲仔细讲解的现代 CPU。现代 CPU 里的晶体管变得越来越多，越来越复杂，其实已经不是用来实现“计算”这个核心功能，而是拿来实现处理乱序执行、进行分支预测，以及我们之后要在存储器讲的高速缓存部分。

而在 GPU 里，这些电路就显得有点多余了，GPU 的整个处理过程是一个流式处理（Stream Processing）的过程。因为没有那么多分支条件，或者复杂的依赖关系，我们可以把 GPU 里这些对应的电路都可以去掉，做一次小小的瘦身，只留下取指令、指令译码、ALU 以及执行这些计算需要的寄存器和缓存就好了。一般来说，我们会把这些电路抽象成三个部分，就是下面图里的 (1)取指令和指令译码、(2)ALU 和(3)执行上下文。

2、多核并行 和 SIMT【多个并行的ALU】

这样一来，我们的 GPU 电路就比 CPU 简单很多了。于是，我们就可以在一个 GPU 里面，塞很多个这样并行的 GPU 电路来实现计算，就好像 CPU 里面的多核 CPU 一样。和 CPU 不同的是，我们不需要单独去实现什么多线程的计算。因为 GPU 的运算是天然并行的。
我们在上一讲里面其实已经看到，无论是对多边形里的顶点进行处理，还是屏幕里面的每一个像素进行处理，每个点的计算都是独立的。所以，简单地添加多核的 GPU，就能做到并行加速。不过光这样加速还是不够，工程师们觉得，性能还有进一步被压榨的空间。

【SIMT（Single Instruction，Multiple Threads）的引入】
我们在第 27 讲里面讲过，CPU 里有一种叫作 SIMD 的处理技术。这个技术是说，在做向量计算的时候，我们要执行的指令是一样的，只是同一个指令的数据有所不同而已。在 GPU 的渲染管线里，这个技术可就大有用处了。

无论是顶点去进行线性变换，还是屏幕上临近像素点的光照和上色，都是在用相同的指令流程进行计算。所以，GPU 就借鉴了 CPU 里面的 SIMD，用了一种叫作SIMT（Single Instruction，Multiple Threads）的技术。SIMT 呢，比 SIMD 更加灵活。在 SIMD 里面，CPU 一次性取出了固定长度的多个数据，放到寄存器里面，用一个指令去执行。而 SIMT，可以把多条数据，交给不同的线程去处理。

各个线程里面执行的指令流程是一样的，但是可能根据数据的不同，走到不同的条件分支。这样，相同的代码和相同的流程，可能执行不同的具体的指令。这个线程走到的是 if 的条件分支，另外一个线程走到的就是 else 的条件分支了。

于是，我们的 GPU 设计就可以进一步进化，也就是在取指令和指令译码的阶段，取出的指令可以给到后面多个不同的 ALU 并行进行运算。这样，我们的一个 GPU 的核里，就可以放下更多的 ALU，同时进行更多的并行运算了。

3、GPU里的“超线程”【更多的执行上下文】

虽然 GPU 里面主要以数值计算为主。不过既然已经是一个“通用计算”的架构了，GPU 里面也避免不了会有 if…else 这样的条件分支。但是，在 GPU 里我们可没有 CPU 这样的分支预测的电路。这些电路在上面“芯片瘦身”的时候，就已经被我们砍掉了。

所以，GPU 里的指令，可能会遇到和 CPU 类似的“流水线停顿”问题。想到流水线停顿，你应该就能记起，我们之前在 CPU 里面讲过超线程技术。在 GPU 上，我们一样可以做类似的事情，也就是遇到停顿的时候，调度一些别的计算任务给当前的 ALU。

和超线程一样，既然要调度一个不同的任务过来，我们就需要针对这个任务，提供更多的执行上下文。所以，一个 Core 里面的执行上下文的数量，需要比 ALU 多。

三、GPU 在深度学习上的性能差异【和CPU比较】

在通过芯片瘦身、SIMT 以及更多的执行上下文，我们就有了一个更擅长并行进行暴力运算的 GPU。这样的芯片，也正适合我们今天的深度学习的使用场景。

一方面，GPU 是一个可以进行**“通用计算”的框架**，我们可以通过编程，在 GPU 上实现不同的算法。
另一方面，现在的深度学习计算，都是超大的向量和矩阵，海量的训练样本的计算。整个计算过程中，没有复杂的逻辑和分支，非常适合 GPU 这样并行、计算能力强的架构。

1、实例计算【需要花点时间明确计算的各个值代表什么】

我们去看 NVidia 2080 显卡的技术规格，就可以算出，它到底有多大的计算能力。

2080 一共有 46 个 SM（Streaming Multiprocessor，流式处理器），这个 SM 相当于 GPU 里面的 GPU Core，所以你可以认为这是一个 46 核的 GPU，有 46 个取指令指令译码的渲染管线。每个 SM 里面有 64 个 Cuda Core。你可以认为，这里的 Cuda Core 就是我们上面说的 ALU 的数量或者 Pixel Shader 的数量，46x64 呢一共就有 2944 个 Shader。然后，还有 184 个 TMU，TMU 就是 Texture Mapping Unit，也就是用来做纹理映射的计算单元，它也可以认为是另一种类型的 Shader。
2080 的主频是 1515MHz，如果自动超频（Boost） 的话，可以到 1700MHz。而 NVidia 的显卡，根据硬件架构的设计，每个时钟周期可以执行两条指令【这是如何做到的？】。所以，能做的浮点数运算的能力，就是：

（2944 + 184）× 1700 MHz × 2 = 10.06 TFLOPS

【疑问】 我实际计算下来是10.63 TFLOPS：，问题出在哪里？

对照一下官方的技术规格，正好就是 10.07TFLOPS。

2、对比CPU性能—>结论

那么，最新的 Intel i9 9900K 的性能是多少呢？不到 1TFLOPS【如何计算？？？】。而 2080 显卡和 9900K 的价格却是差不多的。

所以，在实际进行深度学习的过程中，用 GPU 所花费的时间，往往能减少一到两个数量级。而大型的深度学习模型计算，往往又是多卡并行，要花上几天乃至几个月。这个时候，用 CPU 显然就不合适了。

今天，随着 GPGPU 的推出，GPU 已经不只是一个图形计算设备，更是一个用来做数值计算的好工具了。同样，也是因为 GPU 的快速发展，带来了过去 10 年深度学习的繁荣。

四、总结【个人总结的重点】

• 一、GPU发展历史

  • 1. 加速卡（顶点处理仍在CPU完成，图像渲染受制于CPU的性能）
  • 2. 带有顶点处理功能的显卡：NVidia推出GeForce 256 显卡
  • 3. 可编程管线（Programable Function Pipeline）的引入：2001年的Direct3D 8.0【微软第一次引入】
  • 4. 开始时的可编程管线：仅限于 顶点处理 和 片段处理。可编程接口称之为Shader，即着色器。此时，硬件电路是分开的，会造成资源浪费【一个运行时，另一个啥也不不干】
  • 5. 统一着色器架构（Unified Shader Architecture）【现代GPU的设计】出现：Shader硬件电路都统一，图形渲染的任何任务都由GPU统一调度，然后由Shader处理。
  • 【GPU应用到深度学习中】因为 Shader 变成一个“通用”的模块，可用来做各种通用计算，即GPGPU（General-Purpose Computing on Graphics Processing Units，通用图形处理器）。而正是因为 GPU 可以拿来做各种通用的计算，才有了过去 10 年深度学习的火热。

• 二、现代 GPU 的三个核心创意

  • 1. 芯片瘦身【减掉多余的电路（应对各种风险的电路）】
  • 2. 多核并行 和 SIMT（Single Instruction，Multiple Threads）【多个并行的ALU】
  • 3. GPU里的“超线程”【更多的执行上下文】

• 三、GPU在深度学习上的优势 【必须明白：实例计算的过程】

【计算机组成原理】学习笔记——总目录