• 第3章 FPGAの仕組み
• 
  章トップ（目次）
  
• 
  3-1 FPGAとは何か
  
• 
  3-2 論理回路の基本構成（LUT / FF）
  
• 
  3-3 配線資源とスイッチ構造
  
• 
  3-4 クロックと同期設計
  
• 
  3-5 FPGAの設計方法（HDL）
  
• 
  3-6 CPU・GPU・FPGAの違い
  
• 
  3-7 構成データと再構成
  
• 
  3-8 タイミング設計と制約（STA）
  
• 
  3-9 配置配線（Place & Route）
  
• 
  3-10 I/Oとピン制約
  
• 
  3-11 CPU・GPU・FPGAの本質的違い
  
• 
  ▶ 第2章 GPUの仕組み
  

GPUのメモリ階層

GPUの性能は、
演算器の数だけで決まるわけではありません。
実際には、
メモリアクセスの効率
が性能を大きく左右します。

なぜメモリ階層が重要なのか

GPUでは、
数千のスレッドが同時に動作します。
そのため、

• 同時アクセスが多い
• 待ち時間が発生しやすい

という特徴があります。
GPUはこれを前提に、
明確なメモリ階層
を設計しています。

グローバルメモリ

グローバルメモリは、
GPUがアクセスできる
最も大容量のメモリ
です。

• 全スレッドからアクセス可能
• レイテンシが大きい
• 帯域は広い

そのため、
アクセス方法を誤ると、
性能が大きく低下します。

メモリコアレッシング

GPUでは、
ワープ内のスレッドが
連続したアドレス
にアクセスすることで、
メモリアクセスをまとめることができます。

これを
メモリコアレッシング
と呼びます。

共有メモリ

共有メモリは、
同一ブロック内のスレッドで
高速に共有できるメモリ
です。

• レイテンシが小さい
• 明示的に使用
• 容量は小さい

CPUのキャッシュとは異なり、
設計者が
使い方を決める必要
があります。

レジスタ

GPUのレジスタは、
各スレッド専用に割り当てられます。

レジスタ使用量が多すぎると、
同時に実行できるスレッド数が減り、
並列度が低下
します。

CPUとの比較

• CPU：自動キャッシュ制御
• GPU：設計者が配置を意識

GPUでは、
アルゴリズムとメモリ配置
が不可分です。

FPGAとの違い

FPGAでは、
メモリも回路の一部として配置されます。

GPUは、
既存のメモリ構造をどう使うか
が設計の焦点になります。

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