成為 DevOps 工程師需要具備哪些能力？>>>>>>

該項目是一個專為高度并行和GPGPU應用程序設計的開源處理器。 它的靈感來自英特爾的Larrabee，雖然指令集和微架構有很大的不同。

處理器運行在Verilog仿真和FPGA上。它是一種現代架構，具有集合關聯L1和L2緩存，細粒度硬件多線程，流水線SIMD浮點和整數執行單元，并支持多個緩存一致性內核。它包括基于LLVM的C/C++編譯器。

GPU已經被證明對于具有大量內在并行性的應用程序是有用的，如圖像處理和機器學習。 然而，GPU具有缺乏靈活性的高度約束的編程模型。 這個項目是一個混合架構，結合GPU架構概念，如寬SIMD和硬件多線程與通用指令集。 硬件實現的重點更多在于計算而不是圖形，缺乏固定功能的圖形硬件。 它能夠作為協處理器或獨立處理器操作。

這已使用Nangate 45nm庫合成。每個核心的估計：面積1.84 mm2，功率329 mW，最大頻率671 Mhz。

Microarchitecture

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開放源碼的 GPU 計算能力可以推到一個新的水平。

BINGHAMTON，紐約–Binghamton大學的研究人員已經使用一個開源的圖形處理器（GPU）的研究。

賓漢姆頓大學計算機科學助理教授Timothy Miller Aaron Carpenter和研究生Philip Dexter，與合著者Jeff Bush，有Nyami，一個綜合的圖形處理器（GPU）的通用圖形的特定工作負載的建筑模型。這標志著第一次的團隊采取了一個開源的GPU的設計和運行的一系列的實驗，看看不同的硬件和軟件配置會影響電路的性能。

根據Miller的說法，其結果將有助于科學家們做出自己的GPU計算能力和推到一個新的水平。

“作為一個研究人員，重要的是要有工具，實事求是地評估新的想法，可能會提高性能，能源效率，或其他處理器架構的挑戰，”Miller說。雖然模擬器可以走捷徑，一個實際的綜合開源處理器不能偷工減料，所以我們可以說，任何實驗結果得到特別可靠?！?/p>

GPU已經存在了大約40年，通常發現在商業視頻或圖形卡在電腦或游戲機。專門的電路有計算能力，使圖像更平滑，更充滿活力的屏幕上。最近有一個運動，看看芯片是否可以應用到非圖形計算，如算法處理大塊數據。

?“我們不一定在尋找結果的新穎性，所以我們想創建一個新的工具，然后顯示它是如何使用的，”Carpenter說。我希望人們能更有效地在GPU上的實驗，為愛好者和研究者，創造未來的GPU更高效的設計。”

開源GPU用于他們的研究團隊是賓厄姆頓的先河。雖然成千上萬的GPU是每年生產的商業化，這是第一個可以修改的愛好者和研究者了解如何變化可能會影響主流芯片。布什，在公司的軟件工程總監，是該論文的第一作者。

“這是壞的開源社區，GPU廠商都決定保持他們的芯片規格的秘密。這阻止了開源開發人員編寫可以利用該硬件的軟件，“Miller說。Miller開始在2004個類似的項目，而布什開始工作的nyami 2010?！边@使得其他研究者更容易進行他們自己的實驗，因為他們不需要重新發明輪子.。隨著“開放硬件”社區的貢獻，我們可以把更多的創造性的想法，并產生一個越來越好的工具。

調查結果的后果可能使處理器更容易為研究人員工作，并探討不同的設計權衡。Dexter，Miller，Carpenter和布什已經走出了一條新的道路，可能會影響從太空旅行的一切發現心臟手術。

“我有一個論文的研究思路列表我們可以探索利用nyuzi [芯片更名]，專注于各種性能瓶頸。這個想法是為了尋找那些讓nyuzi低效相比其他GPU和解決那些問題研究。我們也可以用nyuzi作為開展研究，不是針對GPU平臺，能源效率和可靠性，”Miller說。

本文《Nyami：一個綜合的GPU通用建筑模型和圖形的具體工作量”出現在對系統和軟件的性能分析國際研討會。

http://www.binghamton.edu/mpr/news-releases/news-release.html?id=2362