通用圖形處理器設(shè)計：GPGPU編程模型與架構(gòu)原理

第1章 GPGPU概述
1.1 GPGPU與并行計算機
1.1.1 并行體系結(jié)構(gòu)
1.1.2 GPU與CPU體系結(jié)構(gòu)對比
1.2 GPGPU發(fā)展概述
1.2.1 GPU
1.2.2 從GPU到GPGPU
1.3 現(xiàn)代GPGPU產(chǎn)品
1.3.1 NVIDIA GPGPU
1.3.2 AMD GPGPU
1.3.3 Intel GPGPU
1.3.4 其他GPU
參考文獻
第2章 GPGPU編程模型
2.1 計算模型
2.1.1 數(shù)據(jù)并行和線程
2.1.2 主機-設(shè)備端和內(nèi)核函數(shù)
2.2 線程模型
2.2.1 線程組織與數(shù)據(jù)索引
2.2.2 線程分配與執(zhí)行
2.2.3 線程模型小結(jié)
2.3 存儲模型
2.3.1 多樣的存儲器類型
2.3.2 存儲資源與線程并行度
2.4 線程同步與通信模型
2.4.1 同步機制
2.4.2 協(xié)作組
2.4.3 流與事件
2.4.4 原子操作
2.5 CUDA指令集概述
2.5.1 中間指令PTX
2.5.2 機器指令SASS
參考文獻
第3章 GPGPU控制核心架構(gòu)
3.1 GPGPU架構(gòu)概述
3.1.1 CPU-GPGPU異構(gòu)計算系統(tǒng)
3.1.2 GPGPU架構(gòu)
3.1.3 擴展討論：架構(gòu)特點和局限性
3.2 GPGPU指令流水線
3.2.1 前段：取指與譯碼
3.2.2 中段：調(diào)度與發(fā)射
3.2.3 后段：執(zhí)行與寫回
3.2.4 擴展討論：線程束指令流水線
3.3 線程分支
3.3.1 謂詞寄存器
3.3.2 SIMT堆棧
3.3.3 分支屏障
3.3.4 擴展討論：更高效的線程分支執(zhí)行
3.4 線程束調(diào)度
3.4.1 線程束并行、調(diào)度與發(fā)射
3.4.2 基本的調(diào)度策略
3.4.3 擴展討論：線程束調(diào)度策略優(yōu)化
3.5 記分牌
3.5.1 數(shù)據(jù)相關(guān)性
3.5.2 GPGPU中的記分牌
3.5.3 擴展討論：記分牌設(shè)計優(yōu)化
3.6 線程塊分配與調(diào)度
3.6.1 線程塊并行、分配與調(diào)度
3.6.2 基本的線程塊分配與調(diào)度策略
3.6.3 擴展討論：線程塊分配與調(diào)度策略優(yōu)化
參考文獻
第4章 GPGPU存儲架構(gòu)
4.1 GPGPU存儲系統(tǒng)概述
4.1.1 CPU的層次化存儲
4.1.2 GPGPU的存儲層次
4.2 寄存器文件
4.2.1 并行多板塊結(jié)構(gòu)
4.2.2 板塊沖突和操作數(shù)收集器
4.2.3 操作數(shù)并行訪問時的相關(guān)性冒險
4.2.4 擴展討論：寄存器文件的優(yōu)化設(shè)計
4.3 可編程多處理器內(nèi)的存儲系統(tǒng)
4.3.1 數(shù)據(jù)通路概述
4.3.2 共享存儲器訪問
4.3.3 L1高速緩存訪問
4.3.4 紋理緩存
4.3.5 擴展討論：片上存儲系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計
4.4 可編程多處理器外的存儲系統(tǒng)
4.4.1 存儲分區(qū)單元
4.4.2 L2緩存
4.4.3 幀緩存單元
4.4.4 全局存儲器
4.5 存儲架構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計
4.5.1 片上存儲資源融合
4.5.2 技術(shù)對比與小結(jié)
參考文獻
第5章 GPGPU運算單元架構(gòu)
5.1 數(shù)值的表示
5.1.1 整型數(shù)據(jù)
5.1.2 浮點數(shù)據(jù)
5.1.3 擴展討論：多樣的浮點數(shù)據(jù)表示
5.2 GPGPU的運算單元
5.2.1 整型運算單元
5.2.2 浮點運算單元
5.2.3 特殊功能單元
5.2.4 張量核心單元
5.3 GPGPU的運算單元架構(gòu)
5.3.1 運算單元的組織和峰值算力
5.3.2 實際的指令吞吐率
5.3.3 擴展討論：脈動陣列結(jié)構(gòu)
參考文獻
第6章 GPGPU張量核心架構(gòu)
6.1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算
6.1.1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算特征
6.1.2 卷積運算方式
6.2 張量核心架構(gòu)
6.2.1 張量核心架構(gòu)特征概述
6.2.2 Volta架構(gòu)中的張量核心
6.2.3 張量核心的發(fā)展
6.2.4 擴展討論：張量核心對稀疏的支持
6.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算的軟件支持
6.4 深度學(xué)習(xí)評價基準(zhǔn)——MLPerf
參考文獻
第7章 總結(jié)與展望
7.1 本書內(nèi)容總結(jié)
7.2 GPGPU發(fā)展展望