面向通用GPU指令集架构：并行处理器中硬件不变计算原语的跨厂商分析
分布式、并行与集群计算
2026-04-01 v1 硬件体系结构
摘要
我们首次对GPU指令集架构进行了系统性的跨厂商分析，涵盖全部四大GPU厂商：NVIDIA（PTX ISA v1.0至v9.2，Fermi至Blackwell）、AMD（RDNA 1至4和CDNA 1至4）、Intel（Gen11，Xe-LP，Xe-HPG，Xe-HPC）和Apple（G13，反向工程）。基于官方ISA参考手册、架构白皮书、专利申请以及社区反向工程努力，总计超过5000页的一手来源，涵盖16种不同微架构，我们识别出出现在全部四种架构中的十种硬件不变计算原语、六种参数化方言（厂商以不同参数实现相同概念）以及六种真正架构分歧，代表根本设计分歧。基于此分析，我们提出了一种面向厂商中立GPU ISA的抽象执行模型，该模型基于并行计算的物理约束。我们使用NVIDIA T4和Apple M1硬件验证了该模型，它们是我们研究中架构差异最大的两个平台。在六个基准-平台对中的五个上，抽象模型匹配或超越了原生厂商优化性能。唯一的异常（NVIDIA上的并行归约，为原生性能的62.5%）揭示波内洗牌必须是必选原语，这一发现完善了我们提出的模型。
引用
@article{arxiv.2603.28793,
title = {Toward a Universal GPU Instruction Set Architecture: A Cross-Vendor Analysis of Hardware-Invariant Computational Primitives in Parallel Processors},
author = {Ojima Abraham and Onyinye Okoli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.28793},
year = {2026}
}
备注
7 pages, 3 figures, 5 tables, 26 references