Effizientes Lösen linearer Gleichungssysteme über GF(2) - CDC ...

2.5. DIE ARCHITEKTUR VON NVIDIA GRAFIKKARTEN 17
2.5.1 Die Compute Capability
Die Compute Capability beschreibt die Charakteristik der Hardware und die
unterstützten Befehle. Zudem gibt sie weitere Spezifikationen wie die maximale
Anzahl von Threads pro Block und Register pro Multiprozessor an. Der
erste Teil der Revisionsnummer beschreibt die Architektur während die zweite
Ziffer für eine stufenweise Optimierung der Bauart und das Hinzufügen
von neuen Features steht. Allerdings gibt es auch Hardwarecharakteristika,
die nicht von der Compute Capability abhängen. Ein Beispiel hierfür ist die
Möglichkeit zur zeitgleichen Ausführung eines Kernels mit einem asynchronen
Datentransfer. Solche Eigenschaften können jedoch mit einem entsprechenden
Befehl direkt abgefragt werden.
2.5.2 Die Architektur von Grafikkarten mit einer Compute
Capability von 1.x
Die GPU besteht aus mehreren Multiprozessoren, die sich einen globalen
Speicherbereich teilen. Bei Devices mit einer Compute Capability von 1.x
besteht ein Multiprozessor aus 8 CUDA-Grafikkernen, welche für Integer
und Gleitkommaarithmetik mit einfacher Genauigkeit verwendet werden. Des
Weiteren verfügt die Grafikkarte über eine Einheit für Gleitkommaoperationen
mit doppelter Genauigkeit und 2 Spezialeinheiten für Transzendente
Gleitkommafunktionen mit einfacher Genauigkeit. Die letzte Einheit kann
auch für Gleitkommamultiplikationen mit einfacher Genauigkeit verwendet
werden. Des Weiteren besitzt der Multiprozessor einen Warp Scheduler, welcher
die Ausführung der einzelnen Warps plant. Sobald weitere Anweisungen
abgearbeitet werden können, sucht dieser nach einem Warp mit aktiven
Threads welche bereit sind Operationen durchzuführen.
Der Warp Scheduler plant 4 Taktsignale für eine Integer- bzw. Gleitkommaoperation
mit einfacher Genauigkeit, 32 Taktsignale für eine Gleitkommaoperation
mit doppelter Genauigkeit und 16 Taktsignale für eine Transzendente
Gleitkommafunktion mit einfacher Genauigkeit ein. Des Weiteren verfügt
jeder Multiprozessor über einen konstanten Read-Only Cache, auf welchen
alle Threads eines Multiprozessors zugreifen können. Multiprozessoren sind
gruppiert in so genannten Textur Processor Clusters, kurz TPCs. Bei einer
Compute Capability von 1.0 und 1.1 sind in jedem Cluster 2, bei 1.2 und
1.3 in jedem 3 enthalten. Jeder TCP hat einen Texturcache, den sich die