GPU芯片初創企業芯瞳半導體日前完成Pre-A輪融資，芯瞳創始人表示，“如今，芯瞳在GPU芯片設計領域已實現核心技術環節的自主創新，我們依舊堅持腳踏實地做好產品”。

 

目前，圖形處理器在執行CPU所下發的任務過程中，通常會針對各被執行的任務進行調度。由于各任務之間的復雜程度各不相同，高復雜度的任務通常會占用GPU更多的計算資源，針對高復雜度的任務會通過調度來降低GPU的計算資源占用從而節省功耗。優先級也是針對任務進行調度時所需要考慮的，盡管高優先級任務的復雜度較高，GPU資源也會更多的傾向高優先級任務。

 

為此，芯瞳半導體于2021年9月6日申請了一項名為“應用于GPU的確定任務復雜度的方法、裝置及介質”的發明專利（申請號： 202111036976.0），申請人為西安芯瞳半導體技術有限公司。

圖1 計算裝置框圖

 

圖1為計算裝置框圖，其中包括：處理器6、系統存儲器10和GPU12。還可包含顯示處理器14、收發器模塊3、用戶接口4和顯示器8。收發器模塊和顯示處理器可為與處理器和/或GPU相同的集成電路（IC）的部分。處理器可為微處理器，例如中央處理單元（CPU），其經配置以處理供執行的計算機程序的指令。處理器可包括控制計算裝置的運算的通用或專用處理器。用戶可將輸入提供到計算裝置，以致使處理器執行一或多個軟件應用程序。另外處理器還可以執行控制GPU運算的GPU驅動程序22。用戶可經由一或多個輸入裝置將輸入提供到計算裝置。

 

GPU執行圖形運算，從而將一或多個圖形圖元渲染到顯示器。因此，當在處理器上執行的軟件應用中的一者需要圖形處理時，處理器可將圖形命令和圖形數據提供到GPU以渲染到顯示器。圖形數據可包含繪制命令、狀態信息、圖元信息、紋理信息等。在一些情況下，GPU可內置有高度并行結構，其提供比處理器高效的對復雜圖形相關運算的處理。

 

圖形存儲器40可為GPU的一部分。因此，GPU可在不使用總線的情況下在圖形存儲器中讀取或寫入數據。換句話說，GPU可使用本地存儲裝置而不是芯片外存儲器在本地處理數據。此類圖形存儲器可被稱作芯片上存儲器。這允許GPU通過消除GPU經由總線讀取和寫入數據的需要來以更高效的方式操作，其中經由總線操作可經歷繁重的總線業務。

圖2 應用于GPU的確定任務復雜度方法流程示意圖

 

圖為應用于GPU的確定任務復雜度方法流程示意圖，該方法包括：首先接收由GPU驅動程序22下發的當前被執行的任務（S401）；然后將所述任務劃分為多個子任務，并將所述子任務輪詢調度至作為可編程執行核24的處理核300以執行（S402）；相應于所有處理核300均被對應分配子任務且剩余子任務尚未被分配，基于已分配子任務的處理核300的warp執行時長預測執行所述剩余子任務的耗時（S403）；最后當執行所述剩余子任務的耗時滿足設定的判定條件時，確定所述當前被執行的任務為高復雜度任務（S404）。

 

簡而言之，芯瞳半導體的GPU確定任務復雜度專利，通過將子任務輪詢調度至作為可編程執行核的處理核以執行并預測任務耗時，能夠實時確定任務復雜度，從而為GPU的計算資源實時調度提供依據。

 

芯瞳半導體是一家專注于圖形圖像渲染、高性能計算領域GPU芯片設計的高科技企業，以“支撐算力自由的文明世界”為愿景，致力于打造業界領先的GPU芯片設計平臺。未來芯瞳將進一步推動GPU相關應用場景的落地。