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车载GPU与图形计算单元.docx
资料介绍
车载GPU与图形计算单元
一、引言
在智能驾驶SoC中，GPU传统上承担着图形渲染和显示输出的任务——驱动仪表盘和中控屏的2D/3D界面。随着智驾系统的发展，GPU的角色发生了显著扩展——并行计算能力使其在AI推理加速中发挥了重要作用。GPU的流式多处理器架构在多种AI算子——特别是卷积和全连接层——上具有出色的计算效率。GPU的CUDA核心可以高效处理非规整的计算任务——如稀疏矩阵运算和多任务并行推理。2025至2026年间，车载GPU的算力从数十TFLOPS提升至数百TFLOPS，在座舱图形渲染和智驾AI加速两个场景中同时承担关键角色。
二、GPU的并行计算原理
流式多处理器架构。 GPU由数十至数百个流式多处理器组成，每个SM包含数十至数百个CUDA核心。SM是GPU的基本计算单元——每个SM内部的CUDA核心共享指令缓存和共享内存，以SIMT的方式执行同一个指令流的不同数据。GPU执行一条指令时数千个CUDA核心同时工作，总的并行度远超CPU。
CUDA核心与张量核心。 CUDA核心是GPU的基础计算单元，执行单精度和双精度浮点运算。现代图灵和安培架构的GPU在CUDA核心之外增加了张量核心——专门针对矩阵乘加运算进行加速。每个张量核心在一个时钟周期内完成一个4×4矩阵的乘加运算，等效的计算能力是同等数量CUDA核心的数倍。
内存层次。 GPU拥有多级存储层次：每个SM内部的寄存器文件和共享内存延迟最低、带宽最高，L2缓存被所有SM共享，片外显存容量最大但访问延迟最高。车载GPU的显存容量通常在4至16GB之间——需要容纳座舱的显示帧缓冲和智驾推理模型的权重。
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