e-works数字化企业网  »  文章频道  »  基础信息化  »  终端和服务器

科普GPU和CPU之间的区别

2017/12/2    来源:机翼技术    作者:佚名      
关键字:CPU  GPU  
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。
 
科普GPU和CPU之间的区别
 
    这个视频,非常具象的表述了CPU和GPU在图像处理时的不同的原理和方法。看到GPU的模型喷射出的一瞬间,你就秒懂了。
 
    根据上面视频中的比喻,你应该很清楚CPU和GPU就呈现出非常不同的架构:
 
科普GPU和CPU之间的区别
 
    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。
 
    GPU如何加快软件应用程序的运行速度
 
    GPU加速计算可以提供非凡的应用程序性能,能将应用程序计算密集部分的工作负载转移到GPU,同时仍由CPU运行其余程序代码。从用户的角度来看,应用程序的运行速度明显加快。
 
 GPU与CPU性能比较
 
    GPU与CPU性能比较
 
    理解GPU和CPU之间区别的一种简单方式是比较它们如何处理任务。CPU由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成,而GPU则拥有一个由数以千计的更小、更高效的核心(专为同时处理多重任务而设计)组成的大规模并行计算架构。
 
 GPU与CPU性能比较
 
    从上图可以看出:
 
    Cache,localmemory:CPU>GPU
 
    Threads(线程数):GPU>CPU
 
    Registers:GPU>CPU
 
    SIMDUnit(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:
 
 GPU与CPU性能比较
 
    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。

责任编辑:李欢
本文为授权转载文章,任何人未经原授权方同意,不得复制、转载、摘编等任何方式进行使用,e-works不承担由此而产生的任何法律责任! 如有异议请及时告之,以便进行及时处理。联系方式:editor@e-works.net.cn tel:027-87592219/20/21。
e-works
官方微信
掌上
信息化
编辑推荐
新闻推荐
博客推荐
视频推荐