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GPU毕竟不是专门为AI时代设计的，CUDA在支持Tensor core上也存在软件碎片化的问题，期待DSA黄金时代，有AI原生的体系架构芯片出现。
🎉🎉🎉❤❤❤
很有内涵。超水准的中文解说。
都是干货，没有花里胡哨的东西😮
給個建議，如果是要入門介紹，我覺得講的太深（像Warp那邊講太細）如果是要做深入介紹，影片可以再多加一些範例來演示（例如動畫）不然聽起來就像是念經一樣，不如英翻中官方文件自己看
期待更多gpu硬件知识
牛逼
寄存器多就是为所欲为啊
我个人理解，gpu容忍高延迟类似电路的并联，cpu单线程类似串联。gpu做的事就不是cpu的。而且线性矩阵一通优化下来，那些延迟，错误啊这些，很自然地“平均”到接近无限趋近于0。这是数学性质……
显卡是为了加速图形计算，而图形本身就是一个矩阵，因此显卡并行处理能力很强…
感謝分享 雖然都聽不懂 不過真的很專業
请问移动平台的 GPU 也可以按照这个架构来理解吗？例如 ARM 的 shader core，它的作用更像是 cuda core ，还是 sm 呢？谢谢
应该不太一样，nv gpu把GPU做到通用计算GPGPU了，移动GPU 只要应该还是渲染目的为主，pixel shading, fragment shading etct.
H100的SM可以处理32个线程块、64个warp（2048个线程）。为什么又是每个线程块拥有1024个线程？
这里应该是如果一个SM有32个线程块，那么每个线程块处理64个线程将用使得利用率达到100%。然后线程块包含1024个线程应该是后面的例子部分吧
顯示卡給誰用！輸出的零件
GPU毕竟不是专门为AI时代设计的，CUDA在支持Tensor core上也存在软件碎片化的问题，期待DSA黄金时代，有AI原生的体系架构芯片出现。
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我个人理解，gpu容忍高延迟类似电路的并联，cpu单线程类似串联。gpu做的事就不是cpu的。而且线性矩阵一通优化下来，那些延迟，错误啊这些，很自然地“平均”到接近无限趋近于0。这是数学性质……
显卡是为了加速图形计算，而图形本身就是一个矩阵，因此显卡并行处理能力很强…
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应该不太一样，nv gpu把GPU做到通用计算GPGPU了，移动GPU 只要应该还是渲染目的为主，pixel shading, fragment shading etct.
H100的SM可以处理32个线程块、64个warp（2048个线程）。为什么又是每个线程块拥有1024个线程？
这里应该是如果一个SM有32个线程块，那么每个线程块处理64个线程将用使得利用率达到100%。
然后线程块包含1024个线程应该是后面的例子部分吧
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