当前位置:首页 > 芯闻号 > 技术解析
[导读]对于GPU,大家想必也十分熟悉。但是,大家真的了解GPU吗?譬如,GPU和显卡是同一个东西吗?CPU和GPU有什么区别吗?在本文中,小编将对这两个问题加以介绍。

对于GPU,大家想必也十分熟悉。但是,大家真的了解GPU吗?譬如,GPU和显卡是同一个东西吗?CPU和GPU有什么区别吗?在本文中,小编将对这两个问题加以介绍。如果GPU是您正在了解的知识,本文将是很好的入门素材哦,不妨和小编共同往下阅读吧。

一、GPU 、显卡关系

总的来说,显卡是显示卡的简称,显卡是由GPU、显存等等组成的。

GPU是图形处理器,一般GPU就是焊接在显卡上的, 大部分情况下,我们所说GPU就等于指显卡,但是实际情况是GPU是显示卡的“心脏”,是显卡的一个核心零部件,核心组成部分。它们是“寄生与被寄生”关系。GPU本身并不能单独工作,只有配合上附属电路和接口,才能工作。这时候,它就变成了显卡。

也就相当于CPU在电脑中的作用,它决定了该显卡的档次和大部分性能,现在还没有出现GPU插在主板上的,因为GPU功耗很高,背面电流过大,还是焊接更为可靠。

二、CPU、GPU区别

CPU和GPU之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。

于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构(示意图):

图片来自nVidia CUDA文档。其中绿色的是计算单元,橙红色的是存储单元,橙黄色的是控制单元。

GPU采用了数量众多的计算单元和超长的流水线,但只有非常简单的控制逻辑并省去了Cache。而CPU不仅被Cache占据了大量空间,而且还有有复杂的控制逻辑和诸多优化电路,相比之下计算能力只是CPU很小的一部分。

从上图可以看出:

Cache, local memory: CPU 》 GPU

Threads(线程数): GPU 》 CPU

Registers: GPU 》 CPU 多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大,register也必须得跟着很大才行。

SIMD Unit(单指令多数据流,以同步方式,在同一时间内执行同一条指令): GPU 》 CPU。

CPU 基于低延时的设计:

CPU有强大的ALU(算术运算单元),它可以在很少的时钟周期内完成算术计算。

当今的CPU可以达到64bit 双精度。执行双精度浮点源算的加法和乘法只需要1~3个时钟周期。

CPU的时钟周期的频率是非常高的,达到1.532~3gigahertz(千兆HZ, 10的9次方)。

大的缓存也可以降低延时。保存很多的数据放在缓存里面,当需要访问的这些数据,只要在之前访问过的,如今直接在缓存里面取即可。

复杂的逻辑控制单元。当程序含有多个分支的时候,它通过提供分支预测的能力来降低延时。

数据转发。 当一些指令依赖前面的指令结果时,数据转发的逻辑控制单元决定这些指令在pipeline中的位置并且尽可能快的转发一个指令的结果给后续的指令。这些动作需要很多的对比电路单元和转发电路单元。

GPU是基于大的吞吐量设计。GPU的特点是有很多的ALU和很少的cache. 缓存的目的不是保存后面需要访问的数据的,这点和CPU不同,而是为thread提高服务的。如果有很多线程需要访问同一个相同的数据,缓存会合并这些访问,然后再去访问dram(因为需要访问的数据保存在dram中而不是cache里面),获取数据后cache会转发这个数据给对应的线程,这个时候是数据转发的角色。但是由于需要访问dram,自然会带来延时的问题。

GPU的控制单元(左边黄色区域块)可以把多个的访问合并成少的访问。

GPU的虽然有dram延时,却有非常多的ALU和非常多的thread. 为啦平衡内存延时的问题,我们可以中充分利用多的ALU的特性达到一个非常大的吞吐量的效果。尽可能多的分配多的Threads.通常来看GPU ALU会有非常重的pipeline就是因为这样。

所以与CPU擅长逻辑控制,串行的运算。和通用类型数据运算不同,GPU擅长的是大规模并发计算,这也正是密码破解等所需要的。所以GPU除了图像处理,也越来越多的参与到计算当中来。

GPU的工作大部分就是这样,计算量大,但没什么技术含量,而且要重复很多很多次。就像你有个工作需要算几亿次一百以内加减乘除一样,最好的办法就是雇上几十个小学生一起算,一人算一部分,反正这些计算也没什么技术含量,纯粹体力活而已。而CPU就像老教授,积分微分都会算,就是工资高,一个老教授资顶二十个小学生,你要是富士康你雇哪个?GPU就是这样,用很多简单的计算单元去完成大量的计算任务,纯粹的人海战术。这种策略基于一个前提,就是小学生A和小学生B的工作没有什么依赖性,是互相独立的。很多涉及到大量计算的问题基本都有这种特性,比如你说的破解密码,挖矿和很多图形学的计算。这些计算可以分解为多个相同的简单小任务,每个任务就可以分给一个小学生去做。但还有一些任务涉及到“流”的问题。比如你去相亲,双方看着顺眼才能继续发展。总不能你这边还没见面呢,那边找人把证都给领了。这种比较复杂的问题都是CPU来做的。

总而言之,CPU和GPU因为最初用来处理的任务就不同,所以设计上有不小的区别。而某些任务和GPU最初用来解决的问题比较相似,所以用GPU来算了。GPU的运算速度取决于雇了多少小学生,CPU的运算速度取决于请了多么厉害的教授。教授处理复杂任务的能力是碾压小学生的,但是对于没那么复杂的任务,还是顶不住人多。当然现在的GPU也能做一些稍微复杂的工作了,相当于升级成初中生高中生的水平。但还需要CPU来把数据喂到嘴边才能开始干活,究竟还是靠CPU来管的。

以上便是此次小编带来的“GPU”相关内容,通过本文,希望大家对GPU和显卡的关系、GPU和CPU的区别具备一定的了解。如果你喜欢本文,不妨持续关注我们网站哦,小编将于后期带来更多精彩内容。最后,十分感谢大家的阅读,have a nice day!

本站声明: 本文章由作者或相关机构授权发布,目的在于传递更多信息,并不代表本站赞同其观点,本站亦不保证或承诺内容真实性等。需要转载请联系该专栏作者,如若文章内容侵犯您的权益,请及时联系本站删除。
换一批
延伸阅读

联发科与高通骁龙的对决可以说是一场性能与价值的较量,那么,你对两者的芯片有了解吗?在移动设备领域,芯片制造商的竞争愈发激烈。其中,来自台湾的联发科(MediaTek)与美国的高通(Qualcomm)无疑是该领域的两大巨头...

关键字: 联发科 高通骁龙 CPU 处理器

为增进大家对监控摄像机的认识,本文将对监控摄像机常见机型以及监控摄像机的维修技巧予以介绍。

关键字: 摄像机 指数 监控摄像机

为增进大家对监控摄像机的认识,本文将对监控摄像机的分类、监控摄像机的维修方法予以介绍。

关键字: 摄像机 指数 监控摄像机

为增进大家对监控摄像机的认识,本文将对监控摄像机的基础配件、监控摄像机的选择方法予以介绍。

关键字: 摄像机 指数 监控摄像机

云和超大规模服务运营商正不断增大计算密度。随着 Microsoft Cobalt、阿里巴巴的倚天 710、AmpereOne等配置 128 核或以上的 CPU 设计进入市场,单个封装可实现的性能更强,且下一代的目标还将远...

关键字: CPU 处理器

Arm Neoverse 旨在为从云到边缘的全场景基础设施用例提供高性能和出色能效。针对需要更高性能的工作负载和用例,Arm 推出了 Neoverse V 系列。其中,Neoverse V2 核心已被行业先行者广泛部署于...

关键字: 云计算 人工智能 CPU

本文中,小编将对 CPU 开核予以介绍,如果你想对它的详细情况有所认识,或者想要增进对 CPU 开核的了解程度,不妨请看以下内容哦。

关键字: CPU 开核

为增进大家对电磁炉的认识,本文将对电磁炉的一些异常予以介绍,并介绍电磁炉的一些使注意事项。

关键字: 电磁炉 指数 温度传感器

为增进大家对电磁炉的认识,本文将介绍如果维修电磁炉,并向大家介绍一些选购电磁炉时常常陷入的误区。

关键字: 电磁炉 指数 电磁灶

为增进大家对电磁炉的认识,本文将对电磁炉的工作原理、电磁炉的发展趋势予以介绍。

关键字: 电磁炉 指数 电磁灶
关闭
关闭