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概念解析
首先要明白，普通的
Python代码是无法使用GPU加速的，只能在GPU上跑针对GPU设计的程序。硬件加速必须要用硬件语言实现。
查询
Python+GPU关键字，除了TensorFlow，另外出镜率比较高的几个概念是：Numba、CUDA、PyCUDA、minpy。要理解这些，需要对
Python的理解更底层一些。关于计算机的一些底层实现，参见：
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GPU概念相关
GPU（Graphics Processing Unit），视觉处理器、图形显示卡。GPU负责渲染出2D、3D、VR效果，主要专注于计算机图形图像领域。后来人们发现，GPU非常适合并行计算，可以加速现代科学计算，GPU也因此不再局限于游戏和视频领域。无论是CPU还是GPU，在进行计算时，都需要用核心（Core，也就是ALU+寄存器）来做算术逻辑运算。
一个核心只能顺序执行某项任务，为了同时并行处理更多任务，芯片公司开发出了多核架构，只要相互之间没有依赖，每个核心做自己的事情，多核之间互不干扰，就可以达到并行计算的效果。
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CPU的局限
个人桌面电脑
CPU只有2~8个核心Core，数据中信的服务器上也只有20到40个核心，GPU却有上千个核心。然而，
CPU和GPU的核心并不相同，GPU的核心只能专注于某些特性的任务，而CPU核心具有更广泛的计算能力。CPU更通用，起到协调管理的作用，GPU功能局限在计算特定任务。 -
CPU与GPU交互
CPU从主存(Main Memory)中读写数据，并通过总线(Bus)与GPU交互。GPU在许多计算核心之外，也有自己独立的存储，称为显存。GPU核心在做计算时，只能直接从显存中读写数据，程序员需要在代码中指明哪些数据需要从内存和显存之间相互拷贝，这些数据传输都是在总线上，因此总线（NVLink技术、PCI-E技术…）的传输速度和带宽也会是部分计算任务的瓶颈。因为
CPU和GPU是分开的，在英伟达的设计理念中，CPU和主存被称为Host，GPU被称为Device。Host和·概念会贯穿整个英伟达GPU编程。使用
CPU和GPU组合来加速计算，也被称为异构计算。世界第一的超级计算机
Summit使用了9216个IBMPOWER9 CPU和27648个英伟达Tesla GPU。 -
GPU架构
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Turing图灵- 2018年发布
- 消费显卡：
GeForce 2080 Ti
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Volta伏特- 2017年发布
- 专业显卡：
Tesla V100（16或32GB显存，5120个核心）
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Pascal帕斯卡- 2016年发布
- 专业显卡：
Tesla P100（12或16GB显存，3584个核心）
英伟达设计理念中，多个小核心组成一个
Streaming Multiprocessor（SM），一张GPU卡又多个SM。英伟达主要以
SM为运算和调度的基本单元。单个SM的结构包括：
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针对不同计算的小核心（绿色小格子），包括优化深度学习的
TENSOR CORE，32个64位浮点核心（FP64），64个整型核心(INT)，64个32位浮点核心(FP32)； -
计算核心直接从寄存器（
Register）中读写数据； -
调度和分发器（
Scheduler和Dispatch Unit）； -
L0和L1级缓存；
前面以物理学家命名的架构区分主要针对设计，对消费者而言，英伟达主要又两条产品线：
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GPU的软件生态
前面描述的都是
GPU的物理层面的结构，英伟达之所以能在人工智能时代成功，除了上述硬件卓越之外，更主要的是率先提供了可编程的软件架构。早期
GPU编程不友好，2007年英伟达发布CUDA编程模型之后改变了这一情形。CUDA对于GPU就像个人电脑上的Windows、手机上的安卓系统。一旦建立好系统，吸引了开发者，用户非常依赖这套软件生态体系。英伟达软件栈：
GPU编程方法：CUDA及其软件栈的缺点：入门可以考虑云厂商的
Tesla P4虚拟机，大约十几元/小时。 -
References
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