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记录芯片设计、科研复现、工具链配置和工程实践。

GPU 架构学习合集搜索文章 Archive

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2026/07/02EDA 工具链

AI Coding 如何重构 ASIC 前端设计与验证：网页版演示文稿

一份关于 AI Agent、RTL 生成、验证闭环、EDA 工具反馈和 ASIC 前端工程交付的交互式网页演示。

1 min readASIC EDA RTL Verification AI Agent

2026/06/30GPU 架构学习

第二十七课：GPU 架构学习总结与统一分析框架

最后一课将把前面所有内容压缩成一套统一分析框架，并给出面向 GPU 架构与 RTL 设计的后续实践路线。

23 min readGPU CUDA Architecture GPU Architecture RTL Learning Framework

2026/06/29GPU 架构学习

第二十六课：如何从零设计一个简化的 SIMT GPU

这一课从 RTL 设计角度搭建一颗最小可运行的 SIMT GPU。重点是模块边界、状态机和实现顺序，而不是一开始复制完整商用 GPU。

30 min readGPU CUDA Architecture SIMT RTL GPU Design

2026/06/28GPU 架构学习

第二十五课：稀疏计算、不规则访存，以及 GPU 不擅长什么

这一课是倒数第三课，重点解释“计算量更少”为什么不一定更快，以及不规则访存、原子冲突和负载不均衡为何会削弱 GPU 优势。

29 min readGPU CUDA Architecture Sparse Irregular Memory GPU Limits

2026/06/27GPU 架构学习

第二十四课：Transformer 中的 MLP、GEMM 与算子融合

这一课讲 Transformer 中计算量最大的 MLP 模块，以及 GEMM Epilogue、GELU/SiLU/SwiGLU 融合和张量并行的数据流。

23 min readGPU CUDA Architecture Transformer GEMM Fusion

2026/06/26GPU 架构学习

第二十三课：LayerNorm 和 RMSNorm 如何在 GPU 上实现

这一课讲 LayerNorm 与 RMSNorm；随后我会把课程收束到少数几个最必要章节，避免继续无限展开。

21 min readGPU CUDA Architecture LayerNorm RMSNorm Transformer

2026/06/25GPU 架构学习

第二十二课：Softmax 为什么难以高效，以及 FlashAttention 如何减少显存访问

这一课把 Reduction 应用到 Softmax 和 Attention，并推导 FlashAttention 如何用分块与在线 Softmax 避免保存完整的 N x N 注意力矩阵。

25 min readGPU CUDA Architecture Softmax FlashAttention Transformer

2026/06/24GPU 架构学习

第二十一课：从低效 Reduction Kernel 到高性能归约

这一课用 Reduction 实战串联原子操作、Shared Memory、分支发散、Warp Shuffle、向量化加载和多级归约。

28 min readGPU CUDA Architecture Reduction Warp Shuffle Shared Memory

2026/06/23GPU 架构学习

第二十课：如何使用 Nsight Compute 分析 CUDA Kernel

这一课进入实际性能诊断：如何从 Nsight Compute 的报告中判断 Kernel 是计算受限、带宽受限，还是因为延迟与调度停顿而变慢。

32 min readGPU CUDA Architecture Nsight Compute Profiling Performance

2026/06/22GPU 架构学习

第十九课：编译器如何优化 CUDA Kernel

这一课解释 CUDA 编译器如何从源代码生成更高效的 GPU 指令，以及这些优化怎样影响寄存器、分支、访存和 Occupancy。

31 min readGPU CUDA Architecture CUDA Compiler Optimization PTX

2026/06/21GPU 架构学习

第十八课：PTX、SASS 与 Compute Capability

前面讨论的是 GPU 硬件如何执行指令，但程序员通常写的是 CUDA C++：

27 min readGPU CUDA Architecture PTX SASS Compute Capability

2026/06/20GPU 架构学习

第十七课：NVIDIA GPU 架构如何演进

这一课按时间线梳理 NVIDIA GPU 架构演进，重点不是背型号，而是看每一代解决了什么瓶颈。

15 min readGPU CUDA Architecture NVIDIA Hopper Blackwell

2026/06/19GPU 架构学习

第十六课：从 GPU 框图理解完整芯片

这一课把前面的 SM、缓存、显存控制器和图形单元放回整块 GPU 中，学习如何阅读一张完整的 GPU 架构框图。

21 min readGPU CUDA Architecture GPU Architecture Memory Partition SoC

2026/06/18GPU 架构学习

第十五课：GPU 如何渲染一幅三维图像

这一课转向 GPU 的图形起源，讲一幅三维场景如何经过顶点处理、光栅化、像素着色和深度测试，最终变成屏幕图像。

26 min readGPU CUDA Architecture Rendering Rasterization RT Core

2026/06/17GPU 架构学习

第十四课：多 GPU 如何协同工作

这一课进入多 GPU 系统，先讲 PCIe、NVLink、NVSwitch，再讲数据并行、张量并行、流水线并行和 AllReduce，最后用 GB200 NVL72 串起来。

26 min readGPU CUDA Architecture Multi-GPU NVLink NVSwitch

2026/06/16GPU 架构学习

第十三课：GPU 为什么有多个调度层次

这一课把调度层次串起来：从 CPU 提交 Kernel，到 Stream、Grid、Block，再到 SM 内部的 Warp 调度。

21 min readGPU CUDA Architecture Scheduling CUDA Stream Kernel Launch

2026/06/15GPU 架构学习

第十二课：Block 如何分配到 SM，以及 Occupancy 由什么决定

这一课讲 Block 如何进入 SM、哪些硬件资源限制并发度，以及 Occupancy 为什么只是性能指标之一。

19 min readGPU CUDA Architecture Occupancy SM Block

2026/06/14GPU 架构学习

第十一课：GPU 的缓存、显存控制器与内存事务

这一课继续深入 GPU 的内存系统，重点解释一个 Warp 的访存请求如何变成 Cache Line、内存事务，并最终到达 GDDR 或 HBM。

28 min readGPU CUDA Architecture Cache Memory Transaction HBM

2026/06/13GPU 架构学习

第十课：Tensor Core 与低精度计算

这一课讲 Tensor Core 和低精度计算：先理解不同数值格式，再看 MMA 指令、混合精度累加，以及 Blackwell 中 Transformer Engine 的作用。

22 min readGPU CUDA Architecture Tensor Core Low Precision FP8 FP4

2026/06/12GPU 架构学习

第九课：GPU 如何执行神经网络卷积

这一课把矩阵乘法继续推进到卷积，重点解释卷积的数据组织、常见映射方式，以及为什么不同卷积在 GPU 上效率差异很大。

21 min readGPU CUDA Architecture CNN Convolution Implicit GEMM

2026/06/11GPU 架构学习

第八课：GPU 如何完成矩阵乘法

这一课用矩阵乘法把前面学过的线程、Block、Shared Memory、寄存器和计算强度串联起来。

19 min readGPU CUDA Architecture GEMM Tiling Shared Memory

2026/06/10GPU 架构学习

第七课：GPU 是算力受限，还是带宽受限

这一课建立 GPU 性能分析的核心框架：先判断程序受算力限制，还是受显存带宽限制。

20 min readGPU CUDA Architecture Performance Roofline Memory Bandwidth

2026/06/09GPU 架构学习

第六课：GPU 中的数据依赖、数据冒险与同步

这一课讲 GPU 中的数据依赖与数据冒险，重点区分“依赖本身”和“流水线造成的冲突”，并说明 Scoreboard、原子操作和内存屏障如何保证正确性。

22 min readGPU CUDA Architecture Synchronization Atomic Scoreboard

2026/06/08GPU 架构学习

第五课：分支、谓词执行与 Warp 发散

这一课继续讲控制流：同一个 Warp 遇到 if/else、循环和提前退出时，硬件如何处理，以及分支发散为什么会降低效率。

21 min readGPU CUDA Architecture Warp Divergence Predication Control Flow

2026/06/07GPU 架构学习

第四课：SM 内部结构与指令执行过程

这一部分进入 SM 内部，重点讲清楚 Warp Scheduler、发射、执行单元、Scoreboard 和流水线之间的关系。

20 min readGPU CUDA Architecture SM Warp Scheduler Scoreboard

2026/06/06GPU 架构学习

第三课：GPU 的存储层次

这一部分讲 GPU 的存储层次，以及为什么同一个程序只是改变数据访问方式，性能就可能相差数倍。

23 min readGPU CUDA Architecture GPU Memory Shared Memory Cache HBM

2026/06/05GPU 架构学习

第二课：GPU 程序是怎样被执行的

下面继续讲 GPU 程序从启动到执行完成的全过程，重点理清 Kernel、Grid、Block、Warp、Thread 与 SM 的对应关系。

15 min readGPU CUDA Architecture Kernel Thread Block Warp

2026/06/04GPU 架构学习

第一课：GPU 为什么存在，以及它和 CPU 有什么区别

先从“GPU为什么存在”讲起，再逐步进入线程、SIMT、SM、Warp、存储层次和指令执行。先建立整体框架，不急着看具体英伟达架构。

9 min readGPU CUDA Architecture CPU vs GPU SIMT Parallel Computing

2026/06/03GPU 架构学习

Blackwell 架构概览

我会用最基础的层次，把 Blackwell 的定位、核心改进和它解决什么问题讲清楚。

4 min readGPU CUDA Architecture Blackwell NVIDIA Tensor Core NVLink

2026/06/01集成电路设计

我的数字集成电路设计工具链

从 Linux 环境、版本管理、仿真验证到综合时序检查，整理一个可复用的数字 IC 学习与研究工具链。

12 min readASIC RTL EDA Linux Verilog

2026/05/20人工智能芯片

从算法模型到可综合 RTL 的完整流程

记录神经网络算子从 Python 模型、定点化、接口定义到可综合 RTL 的工程拆解方法。

11 min readCNN Quantization RTL Dataflow Verification

2026/05/08RISC-V 与处理器

ITCM、DTCM、Cache 和 SRAM 的区别

从处理器系统视角梳理 TCM、Cache 与 SRAM 的功能定位、访问特征和设计取舍。

10 min readRISC-V SRAM Cache Processor Memory

2026/04/28EDA 工具链

VCS 常用命令与仿真流程

整理 VCS 仿真的常用命令、编译运行分离、波形生成和回归脚本组织方式。

8 min readVCS Verdi Simulation SystemVerilog EDA

2026/04/15FPGA 与硬件加速

FPGA 神经网络加速器的数据流设计

梳理 FPGA 上神经网络加速器的数据复用、流水线、片上缓存和 AXI 传输组织方式。

9 min readFPGA AXI HLS CNN Dataflow

2026/03/30RISC-V 与处理器

RISC-V 矩阵处理器的基本架构

从 ISA 扩展、寄存器组织、矩阵乘数据通路和软件接口角度整理 RISC-V 矩阵处理器原型思路。

10 min readRISC-V Matrix Processor SIMD ISA RTL