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CPU和GPU擅长和不擅长的地方

2017-12-07 09:57 来源:互联网 编辑:Janet

CPU和GPU都是具有运算能力的芯片,CPU更像“通才”——指令运算(执行)为重+ 数值运算,GPU更像“专才”——图形类数值计算为核心。在不同类型的运算方面的速度也就决定了它们的能力——“擅长和不擅长”。

芯片的速度主要取决于三个方面:微架构、主频、IPC(每个时钟周期执行的指令数)。

1.微架构

从微架构上看,CPU和GPU看起来完全不是按照相同的设计思路设计的,当代CPU的微架构是按照兼顾“指令并行执行”和“数据并行运算”的思路而设计,就是要兼顾程序执行和数据运算的并行性、通用性以及它们的平衡性。CPU的微架构偏重于程序执行的效率,不会一味追求某种运算极致速度而牺牲程序执行的效率。

CPU微架构的设计是面向指令执行高效率而设计的,因而CPU是计算机中设计最复杂的芯片。和GPU相比,CPU核心的重复设计部分不多,这种复杂性不能仅以晶体管的多寡来衡量,这种复杂性来自于实现:如程序分支预测,推测执行,多重嵌套分支执行,并行执行时候的指令相关性和数据相关性,多核协同处理时候的数据一致性等等复杂逻辑。

GPU其实是由硬件实现的一组图形函数的集合,这些函数主要用于绘制各种图形所需要的运算。这些和像素,光影处理,3D 坐标变换等相关的运算由GPU硬件加速来实现。图形运算的特点是大量同类型数据的密集运算——如图形数据的矩阵运算,GPU的微架构就是面向适合于矩阵类型的数值计算而设计的,大量重复设计的计算单元,这类计算可以分成众多独立的数值计算——大量数值运算的线程,而且数据之间没有像程序执行的那种逻辑关联性。

GPU微架构复杂度不高,尽管晶体管的数量不少。从应用的角度看,如何运用好GPU的并行计算能力主要的工作是开发好它的驱动程序。GPU驱动程序的优劣很大程度左右了GPU实际性能的发挥。

因此从微架构上看,CPU擅长的是像操作系统、系统软件和通用应用程序这类拥有复杂指令调度、循环、分支、逻辑判断以及执行等的程序任务。嵌入式学习加腾讯意义气呜呜吧久零就易,它的并行优势是程序执行层面的,程序逻辑的复杂度也限定了程序执行的指令并行性,上百个并行程序执行的线程基本看不到。GPU擅长的是图形类的或者是非图形类的高度并行数值计算,GPU可以容纳上千个没有逻辑关系的数值计算线程,它的优势是无逻辑关系数据的并行计算。

2.主频

另外,GPU执行每个数值计算的速度并没有比CPU快,从目前主流CPU和GPU的主频就可以看出了,CPU的主频都超过了1GHz,2GHz,甚至3GHz,而GPU的主频最高还不到1GHz,主流的也就500~600MHz。要知道1GHz = 1000MHz。所以GPU在执行少量线程的数值计算时并不能超过CPU。

目前GPU数值计算的优势主要是浮点运算,它执行浮点运算快是靠大量并行,但是这种数值运算的并行性在面对程序的逻辑执行时毫无用处。

3.IPC

(每个时钟周期执行的指令数)

这个方面,CPU和GPU无法比较,因为GPU大多数指令都是面向数值计算的,少量的控制指令也无法被操作系统和软件直接使用。如果比较数据指令的IPC,GPU显然要高过CPU,因为并行的原因。但是,如果比较控制指令的IPC,自然是CPU的要高的多。原因很简单,CPU着重的是指令执行的并行性。

另外,目前有些GPU也能够支持比较复杂的控制指令,比如条件转移、分支、循环和子程序调用等,但是GPU程序控制这方面的增加,和支持操作系统所需要的能力CPU相比还是天壤之别,而且指令执行的效率也无法和CPU相提并论。

总结:

CPU擅长的:操作系统,系统软件,应用程序,通用计算,系统控制等等;游戏中人工智能,物理模拟等等;3D建模-光线追踪渲染;虚拟化技术——抽象硬件,同时运行多个操作系统或者一个操作系统的多个副本等等。

GPU擅长的:图形类矩阵运算,非图形类并行数值计算,高端3D游戏。

综上所述,在一台均衡计算的计算机系统中,CPU和GPU还是各司其职,除了图形运算,GPU将来可能主要集中在高效率低成本的高性能并行数值计算,帮助CPU分担这种类型的计算,提高系统这方面的性能。而当前的典型应用还是高端3D游戏,一个高效的GPU配合一个高效的CPU,3D游戏的整体效率才能得到保证。“高端3D游戏只需要高端显卡”或者“高端3D游戏只需要CPU”都是无稽之谈。

标签: CPU GPU

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