GPU系统级软硬件协同设计入门

📘 30章 · 从架构到实战
01 GPU概述
GPU发展简史 GPU vs CPU AI核心地位
02 GPU架构基础
流处理器SM/CU 线程束Warp 内存层次结构
03 CUDA编程模型入门
CUDA平台概述 主机与设备 核函数Kernel
04 软硬件协同设计概念
什么是协同设计 为什么需要协同 传统设计痛点
05 系统级建模 (SLM)
SystemC/TLM-2.0 事务级建模 虚拟原型构建
06 GPU指令集架构 (ISA)
PTX指令集 SASS指令集 指令调度基础
07 内存子系统设计
全局内存 共享内存 寄存器/缓存一致性
08 线程调度与资源管理
线程块调度 Occupancy计算 资源分配策略
09 流水线设计
指令流水线 内存流水线 冒险与解决
10 片上互联网络 (NoC)
GPU内部拓扑 路由算法 流量控制
11 功耗与热管理
动态/静态功耗 DVFS技术 热节流策略
12 硬件加速器设计
Tensor Core原理 Ray Tracing Core 专用加速单元
13 编译器与工具链
NVCC编译器 PTX生成 优化/汇编调试
14 性能分析工具
NVIDIA Nsight nvprof 性能计数器/瓶颈
15 RTL设计与验证
Verilog/VHDL基础 仿真环境搭建 波形调试
16 高层次综合 (HLS)
Vivado HLS流程 C/C++ → RTL 优化指令
17 FPGA原型验证
GPU子模块FPGA 时钟域交叉 调试接口
18 硬件-软件接口设计
驱动层设计 系统调用 MMIO与DMA
19 内存管理单元 (MMU)
页表设计 TLB优化 地址翻译加速
20 中断与异常处理
GPU中断机制 异常分类 恢复流程
21 多GPU系统设计
NVLink互联 GPU Direct 一致性协议
22 虚拟化与分区
GPU虚拟化技术 SR-IOV 多租户调度
23 安全与隔离
可信执行环境 内存隔离 侧信道防护
24 调试与验证方法论
形式化验证 仿真加速 覆盖率驱动验证
25 性能建模与预估
Roofline模型 性能方程 瓶颈分析
26 设计空间探索
参数扫描 Pareto优化 自动化设计工具
27 AI加速器对比
GPU vs TPU vs NPU 架构差异 适用场景
28 前沿趋势
Chiplet技术 存算一体/光互连 量子计算与GPU
29 开源GPU项目
Vortex GPU MIAOW / Nyuzi 学习与实践
30 综合项目实战
从规格到原型 设计微型GPU核 完整流程