CPU和GPU擅長和不擅長的地方

tainqing

CPU和GPU都是具有運(yùn)算能力的芯片，CPU更像“通才”——指令運(yùn)算(執(zhí)行)為重+ 數(shù)值運(yùn)算，GPU更像“專才”——圖形類數(shù)值計(jì)算為核心。在不同類型的運(yùn)算方面的速度也就決定了它們的能力——“擅長和不擅長”,。

芯片的速度主要取決于三個(gè)方面：微架構(gòu),、主頻,、IPC(每個(gè)時(shí)鐘周期執(zhí)行的指令數(shù)),。

1．微架構(gòu)

從微架構(gòu)上看,，CPU和GPU看起來完全不是按照相同的設(shè)計(jì)思路設(shè)計(jì)的，當(dāng)代CPU的微架構(gòu)是按照兼顧“指令并行執(zhí)行”和“數(shù)據(jù)并行運(yùn)算”的思路而設(shè)計(jì),，就是要兼顧程序執(zhí)行和數(shù)據(jù)運(yùn)算的并行性,、通用性以及它們的平衡性。CPU的微架構(gòu)偏重于程序執(zhí)行的效率,，不會(huì)一味追求某種運(yùn)算極致速度而犧牲程序執(zhí)行的效率,。

CPU微架構(gòu)的設(shè)計(jì)是面向指令執(zhí)行高效率而設(shè)計(jì)的，因而CPU是計(jì)算機(jī)中設(shè)計(jì)最復(fù)雜的芯片,。和GPU相比,，CPU核心的重復(fù)設(shè)計(jì)部分不多，這種復(fù)雜性不能僅以晶體管的多寡來衡量,，這種復(fù)雜性來自于實(shí)現(xiàn)：如程序分支預(yù)測,，推測執(zhí)行，多重嵌套分支執(zhí)行,，并行執(zhí)行時(shí)候的指令相關(guān)性和數(shù)據(jù)相關(guān)性,，多核協(xié)同處理時(shí)候的數(shù)據(jù)一致性等等復(fù)雜邏輯。

GPU其實(shí)是由硬件實(shí)現(xiàn)的一組圖形函數(shù)的集合,，這些函數(shù)主要用于繪制各種圖形所需要的運(yùn)算,。這些和像素，光影處理,，3D 坐標(biāo)變換等相關(guān)的運(yùn)算由GPU硬件加速來實(shí)現(xiàn),。圖形運(yùn)算的特點(diǎn)是大量同類型數(shù)據(jù)的密集運(yùn)算——如圖形數(shù)據(jù)的矩陣運(yùn)算，GPU的微架構(gòu)就是面向適合于矩陣類型的數(shù)值計(jì)算而設(shè)計(jì)的,，大量重復(fù)設(shè)計(jì)的計(jì)算單元,，這類計(jì)算可以分成眾多獨(dú)立的數(shù)值計(jì)算——大量數(shù)值運(yùn)算的線程，而且數(shù)據(jù)之間沒有像程序執(zhí)行的那種邏輯關(guān)聯(lián)性,。

GPU微架構(gòu)復(fù)雜度不高,，盡管晶體管的數(shù)量不少。從應(yīng)用的角度看,，如何運(yùn)用好GPU的并行計(jì)算能力主要的工作是開發(fā)好它的驅(qū)動(dòng)程序,。GPU驅(qū)動(dòng)程序的優(yōu)劣很大程度左右了GPU實(shí)際性能的發(fā)揮。

因此從微架構(gòu)上看,，CPU擅長的是像操作系統(tǒng),、系統(tǒng)軟件和通用應(yīng)用程序這類擁有復(fù)雜指令調(diào)度、循環(huán),、分支,、邏輯判斷以及執(zhí)行等的程序任務(wù),。嵌入式學(xué)習(xí)加騰訊意義氣嗚嗚吧久零就易，它的并行優(yōu)勢是程序執(zhí)行層面的,，程序邏輯的復(fù)雜度也限定了程序執(zhí)行的指令并行性,，上百個(gè)并行程序執(zhí)行的線程基本看不到。GPU擅長的是圖形類的或者是非圖形類的高度并行數(shù)值計(jì)算,，GPU可以容納上千個(gè)沒有邏輯關(guān)系的數(shù)值計(jì)算線程,，它的優(yōu)勢是無邏輯關(guān)系數(shù)據(jù)的并行計(jì)算。

2．主頻

另外,，GPU執(zhí)行每個(gè)數(shù)值計(jì)算的速度并沒有比CPU快,，從目前主流CPU和GPU的主頻就可以看出了，CPU的主頻都超過了1GHz,，2GHz,，甚至3GHz，而GPU的主頻最高還不到1GHz,，主流的也就500~600MHz,。要知道1GHz = 1000MHz。所以GPU在執(zhí)行少量線程的數(shù)值計(jì)算時(shí)并不能超過CPU,。

目前GPU數(shù)值計(jì)算的優(yōu)勢主要是浮點(diǎn)運(yùn)算,，它執(zhí)行浮點(diǎn)運(yùn)算快是靠大量并行，但是這種數(shù)值運(yùn)算的并行性在面對程序的邏輯執(zhí)行時(shí)毫無用處,。

3．IPC

(每個(gè)時(shí)鐘周期執(zhí)行的指令數(shù))

這個(gè)方面,，CPU和GPU無法比較，因?yàn)镚PU大多數(shù)指令都是面向數(shù)值計(jì)算的,，少量的控制指令也無法被操作系統(tǒng)和軟件直接使用,。如果比較數(shù)據(jù)指令的IPC，GPU顯然要高過CPU,，因?yàn)椴⑿械脑���,。但是，如果比較控制指令的IPC,，自然是CPU的要高的多,。原因很簡單，CPU著重的是指令執(zhí)行的并行性,。

另外,，目前有些GPU也能夠支持比較復(fù)雜的控制指令，比如條件轉(zhuǎn)移,、分支、循環(huán)和子程序調(diào)用等,，但是GPU程序控制這方面的增加,，和支持操作系統(tǒng)所需要的能力CPU相比還是天壤之別,，而且指令執(zhí)行的效率也無法和CPU相提并論。

最后總結(jié)一下：

CPU擅長的：操作系統(tǒng),，系統(tǒng)軟件,，應(yīng)用程序，通用計(jì)算,，系統(tǒng)控制等等,；游戲中人工智能，物理模擬等等,；3D建模-光線追蹤渲染,；虛擬化技術(shù)——抽象硬件，同時(shí)運(yùn)行多個(gè)操作系統(tǒng)或者一個(gè)操作系統(tǒng)的多個(gè)副本等等,。

GPU擅長的：圖形類矩陣運(yùn)算,，非圖形類并行數(shù)值計(jì)算，高端3D游戲,。

綜上所述,，在一臺(tái)均衡計(jì)算的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，CPU和GPU還是各司其職,，除了圖形運(yùn)算,，GPU將來可能主要集中在高效率低成本的高性能并行數(shù)值計(jì)算，幫助CPU分擔(dān)這種類型的計(jì)算,，提高系統(tǒng)這方面的性能,。而當(dāng)前的典型應(yīng)用還是高端3D游戲，一個(gè)高效的GPU配合一個(gè)高效的CPU,，3D游戲的整體效率才能得到保證,。“高端3D游戲只需要高端顯卡”或者“高端3D游戲只需要CPU”都是無稽之談,。

0 ~2 ?  R. P% q- m. U1 @

易清軍_W12v6

學(xué)習(xí)下,，這個(gè)應(yīng)該不錯(cuò)。

韓寒11

現(xiàn)在一般的手機(jī)上都有GPU 吧

xiaobing86203

又是電氣方面的資深資料

jiangsuwanhua

感謝分享,，雖然有的看著不是太懂

面壁深功

一直以為CPU管一切,。原來顯卡還有自己單獨(dú)的父輩。不在這行也就不學(xué),。
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俊俊時(shí)

好高端的樣子