本文聚焦 GPU 這一 AI 時代的核心算力引擎，從 CPU 與 GPU 的本質差異切入，解析二者在架構設計（運算單元占比、并行能力）和協同工作流程（數據傳輸、指令注入、并行計算、結果回傳）的底層邏輯。

以 NVIDIA H100（Hopper 架構）為核心案例，深入拆解其基本架構：80GB HBM3 顯存的高帶寬設計、PCI-E 5.0 接口的傳輸能力，以及內部層級化結構 —— 從頂層 GPC（圖形處理集群）、中層 TPC（紋理處理集群）到核心 SM（流式多處理器）的功能分工。同時，詳解 SM 的四象限組成（Tensor Core、CUDA Core 等計算單元及緩存系統）、五級緩存機制（寄存器、L0/L1/L2 緩存、HBM3）的動態調度策略，以及 TMA（張量內存加速器）對數據搬運效率的革命性提升，為理解 GPU 高性能計算原理提供全景視角。

GPU：AI時代的算力引擎

在AI技術蓬勃發展的今天，大模型訓練和推理應用正在各個行業快速普及。越來越多的企業開始自行訓練AI模型，或是基于大廠提供的基礎模型進行二次開發。在這個過程中，數據隱私保護的要求促使企業傾向于在本地部署AI模型，而不是完全依賴云端服務。這種趨勢使得硬件部署成為了AI應用落地的重要課題，而GPU作為AI計算的核心硬件，自然成為了關注的焦點。

CPU VS GPU

在計算機系統中，CPU（中央處理單元）和GPU（圖形處理單元）是兩個核心組件，它們各自承擔著不同的任務，設計理念和架構也有所不同。CPU是計算機的大腦，負責處理操作系統和應用程序運行所需的各類計算任務。它具有強大的通用性，能夠處理各種復雜的數據類型和邏輯判斷。CPU的內部結構非常復雜，因為它需要應對大量的分支跳轉和中斷處理，以確保程序能夠高效、穩定地運行。由于CPU需要處理的任務種類繁多，它的設計更注重邏輯控制和串行計算能力，通過流水線技術等手段縮短程序的執行時間。

如下圖所示，從架構上看，CPU和GPU都包含運算單元（ALU）、控制單元（Control）和緩存單元（Cache），但三者所占的比例截然不同。CPU的緩存單元占據了很大一部分空間，大約占50%，控制單元占25%，運算單元僅占25%。這種設計使得CPU能夠通過緩存減少數據訪問的延遲，提高處理效率。而GPU的緩存單元僅占5%，控制單元占5%，運算單元則占據了90%。GPU的設計更注重運算能力的提升，通過大量運算單元和線程來實現高吞吐量。

在并行處理能力方面，CPU擁有少量的強大計算單元，適合處理順序執行的任務。它的時鐘頻率很高，能夠在很少的時鐘周期內完成算術運算。CPU還具備復雜的控制邏輯單元，可以提供分支預測能力，使其在處理邏輯控制和串行計算時表現出色。相比之下，GPU采用了數量眾多的計算單元和線程，能夠實現非常大的計算吞吐量。GPU的超配線程設計可以很好地平衡內存延遲問題，從而同時處理多個任務，專注于大規模高度并行的計算任務。

一言以蔽之，CPU更適合處理順序執行的任務，如操作系統、數據分析等；而GPU則適合處理需要大規模并行計算的任務，如圖形處理、深度學習等。

CPU 與 GPU 協同工作

在了解了CPU（中央處理器）和GPU（圖形處理器）的不同功能和特點后，我們可以進一步探討它們是如何協同工作的。CPU和GPU雖然在設計和功能上有所不同，但通過高效協作，能夠充分發揮各自的性能優勢，提升整體系統的計算效率。接下來，我將通過下面這張圖來展示CPU與GPU協作的全過程。

根據圖上的標號，進行詳細解釋：

數據傳輸階段

• CPU發起DMA（Direct Memory Access，直接內存訪問），將系統主內存中的數據復制到GPU內存中。

指令注入階段

• CPU向GPU注入指令，告訴GPU需要執行的任務。 ?
• 例如，在深度學習任務中，這些指令可能包括模型推理或訓練的命令。

并行計算階段

• GPU中的多個計算線程會并行執行CPU注入的指令。 ?
• 由于GPU擁有大量計算核心，特別適合處理高度并行化的任務，如矩陣運算。

結果回傳階段

• GPU完成計算后，會通過DMA將結果數據從GPU內存復制回系統主內存中。 ?
• 這些結果可能包括模型的推理輸出或訓練過程中的中間結果。通過這種協作機制，CPU負責任務的調度和管理，而GPU則專注于執行高并行化的計算任務，從而實現了計算資源的高效利用。

GPU 基本架構

在介紹了CPU和GPU的協作方式后，我們接下來將聚焦于GPU的內部機構，特別是以NVIDIA H100（基于Hopper架構）為例，深入了解其高性能計算的核心秘密。作為英偉達于2022年發布的旗艦級GPU加速器，H100專為高性能計算（HPC）、人工智能（AI）和大規模數據中心設計，是前代A100（Ampere架構）的升級版。其內部設計采用了多項突破性技術，其中最引人注目的是其高帶寬內存（HBM）和PCI-E 5.0接口的結合。

如下圖所示，H100配備了80GB的HBM3顯存，這是其性能的核心保障之一。與之配套的顯存技術——高帶寬內存（HBM），是一種基于3D堆疊技術的高性能內存標準。通過將多個DRAM芯片垂直堆疊在GPU芯片旁邊（圖的左側）。多個 HBM 堆疊的部分就是顯卡的顯存。而在它右邊通過雙箭頭連接的綠色區域就是顯卡的運算核心，包含：運算、緩存、控制等功能，在后面的內容中會展開描述。

讓我們將上面的圖片放大， 關注 HBM 顯存本身，如下圖所示。多個顯存芯片（HBM）通過硅通孔（TSV, Through-Silicon Via）實現層間通信，像一棟高樓，每層樓是一個DRAM芯片，通過“電梯”（TSV）快速連通所有樓層，從而實現了更高的傳輸效率。HBM顯著提升了內存帶寬，同時減少了功耗和占用面積。

需要注意的是，H100芯片支持6個HBM堆棧（HBM Stack），每個堆棧可提供800GB/s的傳輸帶寬，總內存帶寬高達4.8TB/s。

在連接方面，H100通過16個PCI-E 5.0通道與CPU相連，每個通道的單向帶寬約為4GB/s（雙向約8GB/s），總理論傳輸帶寬可達63GB/s。這一設計確保了CPU能夠高效地將程序指令發送到GPU，并為GPU提供訪問計算機主存儲器的快速通道。

GPU 內部結構

在對 GPU 的基本架構有所了解之后，然后深入到 GPU 的運算核心中一探究竟。如果籠統而言，GPU 的運算核心包含：運算、緩存和控制。不過設計到的組件和單元較多，需要通過下圖來了解。

我們可以清晰地看到 NVIDIA GH100 芯片的層級架構，從頂層的 GPC 到下層的 TPC、SM，再到具體的運算核心（CUDA Core、Tensor Core、RT Core）和緩存（L2 Cache）的分布與功能。

從圖片整體而言，描述了 GPU 的運算單元與其他組件的協同情況。圖的上方通過 PCI-E5.0 的接口與 CPU 溝通，左右兩側與 HBM 顯存進行數據交換，下方利用英偉達的 NVLinke 接口技術與其他 GPU 顯卡進行溝通。

接下來，讓我們把目光放到這張圖的中間部分：

GPC（Graphics Processing Cluster，圖形處理集群）

它用綠色的區域表示，在 H100 GPU 中有 8 個 GPC。它負責管理和協調多個下級計算單元（如 TPC、SM）。每個 GPC 包含 9 個 TPC。每 4 個 GPC 共享 30MB L2 緩存，整顆芯片總計 60MB L2 Cache。

它用來分配計算任務，將圖形渲染或計算任務分發到下屬 TPC/SM。同時避免不同任務間的資源爭用（如光線追蹤與 AI 計算）。

TPC（Texture Processing Cluster，紋理處理集群）

它是 GPC 的子模塊，傳統上專注于紋理處理（圖形渲染），但在現代 GPU 中已擴展為通用計算單元。每個 GPC 包含 9 個 TPC，整顆芯片共 72 個 TPC。每個 TPC 包含 2 個 SM，整顆芯片總計 144 個 SM。它用來做紋理映射，例如：加速游戲/圖形中的紋理采樣（雖命名保留“紋理”，實際功能已泛化）。負責與 SM 協作處理通用計算（如 CUDA 核心的并行任務）。

SM（Streaming Multiprocessor，流式多處理器）

它是 NVIDIA GPU 的最小計算單元，位于 GPC 內部，H100 的 TPC 中包含了 2 個 SM 單元，SM 直接執行 CUDA 核心、Tensor Core 等運算任務。換句話說它就是運算的主力軍。每個 SM 包含：128 個 CUDA Core（FP32/INT32 運算）。4 個 Tensor Core（FP8/FP16/TF32 加速 AI）。1 個 RT Core（光線追蹤加速）。整顆芯片總計 144 個 SM→總計 18,432 個 CUDA Core（144 × 128）。

L2 Cache（二級緩存）

它位于整個運算核心的中間，是全局共享的高速緩存，用于減少訪問顯存（HBM）的延遲。我們可以看到 H100 擁有 60MB L2 Cache（8 GPC ÷ 4 × 30MB）。采用 非均勻分配（NUMA）：每 4 個 GPC 共享 30MB，優化數據局部性。這起到了數據復用的效果，頻繁訪問的數據（如 AI 模型參數）緩存在 L2，降低 HBM 訪問功耗。還會肩負協調多個 GPC 間數據同步的責任。

SM 流式多處理器

通過前面對 GPU 內部結構的介紹，我們發現在GPU的層級架構中，SM（Streaming Multiprocessor） 是執行實際計算任務的核心單元。每個SM如同一個高度并行的微型計算集群，負責管理數百個并發線程的計算資源調度。當GPU接收來自CPU的指令后，任務會被拆解成線程塊（Thread Block）分配到各個SM上執行。這種設計使數萬個線程能高效協同，尤其適合處理圖形渲染與AI計算中的海量并行任務。

SM 內部組成結構

接下來，通過下圖對 SM 的內部結構進行了解。

每個SM被劃分為4個對稱的象限（Quadrant），形成高度復用的計算單元集群：

• 計算資源分層部署：每個象限配備 1個第四代Tensor Core（專精矩陣運算，如FP16矩陣乘法提速10倍）和 32個FP32 CUDA Core（處理標量計算與邏輯控制）。二者互補協作——Tensor Core像“矩陣流水線”高效處理大塊數據，CUDA Core則如“精密工具組”執行激活函數、數據轉換等細粒度操作。?
• 執行單元全域覆蓋：INT32單元（地址計算）與FP64單元（科學計算）分布其間，確保整數/雙精度需求無縫銜接。特殊函數單元（SFU）獨立處理超越函數（如SIN/COS），釋放主計算管線壓力。?
• 存儲系統緊耦合：每象限獨占 1KB寄存器文件（線程私有，1-2周期延遲），構成最速數據通道；共享的 L0指令緩存實時輸送指令流，避免計算單元“饑餓”。全局 L1緩存（256KB/SM）作為數據中轉站，減少高延遲內存訪問。?
• 動態調度中樞：Warp調度器（每SM配4個）持續監控32線程束狀態，將矩陣運算分派至Tensor Core，標量指令路由到CUDA Core，實現零空閑的流水線作業。

從上圖得知，每個SM采用四象限（Quadrant）架構，這里我們將象限中的組件列了一個清單方便查看：

SM內部工作機制

在了解了 SM 的組成結構之后， 再來看看它是如何工作。 SM通過三級流水線機制實現組件高效協作，以執行一條典型指令為例：

階段1：指令調度

• Warp Scheduler監控32線程組成的Warp狀態，選擇就緒的Warp。?
• Dispatch Unit解析指令類型，分配至對應硬件單元：

A.FP32/INT32運算→CUDA Core

B.矩陣乘法 (GEMM)→Tensor Core

C.超越函數 (e.g. SIN)→SFU（特殊函數單元）

D.數據搬運→LD/ST（加載/存儲單元）

階段2：數據供給

• 寄存器文件提供線程級瞬時數據（如矩陣計算中的中間值）?
• L1 Cache緩存共享數據（若寄存器溢出則暫存至此處，延遲20-30周期）?
• TMA（Tensor Memory Accelerator）優化矩陣分塊訪問（自動處理子矩陣內存布局）

階段3：并行執行

假設上圖完成 Transform 模型架構的運算，大致工作流程如下：

• Tensor Core率先處理核心矩陣運算：接收16×16矩陣塊（如QK^T），執行FP16/FP8混合精度GEMM，提供10倍于標量單元的吞吐量。?
• FP32 CUDA Core承接后續計算：處理非矩陣操作，包括Softmax歸一化、激活函數（GELU/ReLU）等標量密集型任務。?
• SFU加速特殊函數：專精超越函數計算（如Softmax中的指數運算），降低主計算管線延遲。?
• 分級存儲體系保障數據供給：結果優先寫回寄存器（1-2周期延遲）或L1緩存（20-30周期），最終由L2緩存（60MB）協調寫入HBM顯存（3.35TB/s帶寬）。

GPU 的緩存機制

通過對 SM 的內部組成和工作原理的介紹，讓我們對 GPU 的運算有了更加深刻的了解，不過在探究 GPU 內部的過程中發現遇到了很多的“緩存”。這里我們以英偉達 H100 顯卡為例，對其緩存按照五級分層給大家做詳細介紹。

這五級分層分別是：頂層的寄存器文件（1周期延遲/1KB線程）與L0指令緩存如同貼身工作臺，專精服務線程的即時計算與指令吞吐；中層的L1緩存（256KB/SM）與L2緩存（60MB/GPU）扮演共享樞紐，以容量換帶寬，高效緩存高頻數據塊（如Attention矩陣切片）；底層的HBM3顯存（80GB/3.35TB/s）則如中央倉庫，承載全量模型參數。這套機制通過動態路由策略——將98%的“熱數據”鎖定在高速緩存，僅5%的“冷數據”下沉至顯存——使H100的Tensor Core利用率突破98%，同時將AI訓練的吞吐量推升6倍。

GPU 緩存分層

如下圖所示，我們將 GPU （以英偉達 H100 為例）緩存分成五個層次。

針對這五個層級，按照功能和服務的對象將其分為頂層、中層和底層，如下：

頂層：專注運算命令的極速通道（服務線程即時需求）

中層：專注數據緩存的均衡通道（服務SM協作需求）

底層：專注參數模型的海量通道（服務全局存儲需求）

GPU 緩存策略

1. 熱度感知緩存

基于訪問頻率動態調整數據層級， L2緩存通過內置的訪問計數器自動識別熱點數據，例如Transformer的Embedding表。當某個數據塊被連續訪問超過三次時，其緩存優先級會被提升，可能被保留在L2緩存的Bank0高速區。此外，在多個SM共享相同權重的情況下，例如在AllReduce期間，L2緩存會采用單副本緩存策略，以優化資源使用。

2. 寄存器壓力釋放

通過編譯器驅動數據生命周期管理。通過路由邏輯實現高效的資源分配和性能優化。在實施機制方面，寄存器分配算法優先保留循環計數器、矩陣累加器等關鍵變量，確保核心計算任務的高效執行。當寄存器不足，例如線程使用超過1KB時，系統會自動將中間變量暫存至L1緩存，以避免性能瓶頸。

此外，針對長生命周期變量，如優化器狀態等，系統采用動態降級策略，直接路由至L2或HBM，進一步優化內存使用效率。在性能防護方面，編譯器引入了寄存器溢出警告機制，當寄存器溢出時會觸發性能懸崖警告（通過NVCC編譯選項--ptxas-warnings實現），提醒開發者關注潛在性能問題。同時，Hopper架構新增寄存器文件壓縮技術，使寄存器的有效容量提升40%，從而在有限的硬件資源下實現更高的計算效率。

3. 顯存預取流水線

路由邏輯主要關注計算與數據搬運的時空重疊，通過三級預取流水線和TMA加速器來優化數據傳輸與計算的并行性。在實施機制方面，三級預取流水線分為三個層級：Tier1階段，Tensor Core啟動時，DMA預取相鄰數據至L2緩存；Tier2階段，L2到L1的數據搬運與標量函數單元（SFU）的計算任務并行執行；Tier3階段，寄存器加載與矩陣乘法操作實現重疊執行。

此外，TMA（張量內存加速器）通過張量坐標的直接定位，能夠快速訪問HBM中的數據塊，從而減少地址計算的開銷。在帶寬優化方面，系統將細碎的數據傳輸請求合并為128字節的大塊傳輸，這使得HBM3的效率提升了4倍；同時，當Tensor Core正在處理一個16×16的矩陣時，DMA已經預取了下一個64×64的數據塊，進一步提升了數據傳輸的效率和計算的連續性。

緩存路由策略全景圖

這里我們將路由策略做一個總結，通過下面矩陣表格的方式展示。

TMA 加速原理

前面我們花費了很多的篇幅在講解 GPU 的構成和工作方式，并且在 GPU 的運算單元上停留了很長時間。我們知道，在大模型訓練和高性能計算任務中，GPU 的計算效率并不僅僅取決于 Tensor Core 的運算能力，還極大依賴于數據搬運是否高效。而傳統架構中，計算線程必須親自負責內存地址生成與數據傳輸任務，這使得原本用于數學運算的資源被“數據搬運”占用，效率無法最大化。

為了解決這個問題，NVIDIA 在 Hopper 架構的 H100 中引入了 TMA（Tensor Memory Accelerator）單元，徹底改變了數據在 GPU 內部的傳輸機制。

為了把 TMA 這種重要的概念搞清楚，通過下圖給大家做詳細講解，先看圖的左邊。

在 A100 中，數據從顯存搬運到 SM（流式多處理器）內部緩存的全過程，依賴指令線程來完成。

當計算需要數據時，線程首先要手動生成內存地址，再通過 LDGSTS 指令從顯存讀取數據。這意味著線程不僅要負責發起讀寫操作，還要等待數據搬運完成。在這個過程中，線程無法繼續進行其他計算任務，Tensor Core 的計算資源也被閑置下來。

換句話說，在 A100 架構中，“線程+數據線程”是合并在一起的，既要思考如何計算，也要親自去“搬磚”。尤其在大模型訓練這種需要頻繁搬運大塊數據的任務中，這種緊耦合的模式會嚴重限制整體吞吐率。

既然 A100 的設計限制了整體吞吐量，那么我們看看圖的右邊 H100 在加入了 TMA 有何改觀。H100 的最大變化在于新增了一個名為 TMA 的硬件單元，專門負責地址生成和數據搬運。現在，線程只需告訴 TMA 自己需要哪一塊數據、數據的尺寸和布局等信息，TMA 就能自動生成地址，直接將數據從 GPU 顯存搬運到共享內存或一級緩存中。

圖中可以看到，H100 的指令線程與數據線程已經分離，原本由線程執行的數據搬運操作完全交由 TMA 處理。線程和 Tensor Core 因此可以繼續執行數學運算，不再被等待或阻塞。

這種架構上的優化，使得 SM 內部的資源調度更加高效，計算與數據訪問可以并行進行，尤其對 AI 和 HPC 等任務密集型場景，帶來顯著的性能提升。

TMA 的出現最大程度上利用了緩存的時間局部性和空間局部性原則，將頻繁使用的數據及時搬入共享內存，讓計算單元可以高速、低延遲地訪問數據。

在 GPU 這樣數以千計線程并行執行的環境中，避免線程在 I/O 上的等待成為提升效率的關鍵。而 TMA 的加入，則是在這一關鍵點上，邁出的決定性一步。

補充說明：什么是時間局部性和空間局部性？

GPU（以及 CPU）之所以設置緩存，是為了避免頻繁訪問速度較慢的顯存或主存，而緩存的命中效率依賴于“數據局部性”原則。

時間局部性指的是：剛剛訪問過的數據，很快可能會再次被訪問。比如你正在做一段矩陣計算，某個數據塊多次參與乘法，就體現了時間局部性。

空間局部性則是指：如果某個地址的數據被訪問，那么它附近的數據也很可能在接下來被訪問。比如讀取一個數組時，往往會按序讀取多個相鄰元素，這就屬于空間局部性。

TMA 支持批量搬運連續的數據塊，正好契合這兩個局部性原則。它能預判和預取有可能用到的數據，減少線程頻繁請求顯存的次數，讓共享內存和一級緩存的命中率大大提高，進而提升整體計算效率。

總結

本文系統剖析了 GPU 的架構設計與工作機制，核心揭示了其作為并行計算引擎的獨特優勢。通過對比 CPU 與 GPU 的架構差異（運算單元占比、并行能力側重），闡明二者協同工作的高效模式。以 H100 為實例，層層拆解其層級化結構：GPC 的任務分配、TPC 的功能擴展、SM 的并行計算核心，尤其是 SM 內部 Tensor Core 與 CUDA Core 的分工協作，構成了高效處理 AI 與圖形任務的基礎。

五級緩存機制通過動態調度熱數據，平衡了速度與容量；TMA 技術則通過分離指令與數據線程，突破了數據搬運的效率瓶頸。這些設計共同支撐了 H100 的高性能表現，使其成為 AI 訓練、高性能計算的核心硬件，也為理解現代 GPU 的技術演進與應用價值提供了清晰框架。

作者介紹

崔皓，51CTO社區編輯，資深架構師，擁有18年的軟件開發和架構經驗，10年分布式架構經驗。