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答案 1:
來澄清這個(gè)問題,個(gè)人認(rèn)為應(yīng)該從這兩個(gè)方面來看:1. 首先 CPU 和 GPU 是為了不同的計(jì)算任務(wù)而設(shè)計(jì)的: a)CPU 主要為串行指令而優(yōu)化,而 GPU 則是為大規(guī)模的并行運(yùn)算而優(yōu)化。 b)從并行的角度來看,現(xiàn)代的多核 CPU 針對(duì)的是指令集并行(ILP)和任務(wù)并行(TLP),而 GPU 則是數(shù)據(jù)并行(DLP)。 c)在同樣面積的芯片之上,CPU 更多的放置了多級(jí)緩存(L1/L2/LLC)和指令并行相關(guān)的控制部件(亂序執(zhí)行,分支預(yù)測等等),而 GPU 上則更多的是運(yùn)算單元(整數(shù)、浮點(diǎn)的乘加單元,特殊運(yùn)算單元等等) d)GPU 往往擁有更大帶寬的 Memory,也就是所謂的顯存,因此在大吞吐量的應(yīng)用中也會(huì)有很好的性能。2. 其次 GPU 真正的速度優(yōu)勢并沒有宣傳中的那么大,這主要是因?yàn)椋?a)我們所看到的這些比較中,并沒有很好的利用上 CPU 中的 SIMD 運(yùn)算部件。(如 Intel 的 SSE) b)GPU的運(yùn)算任務(wù)無法獨(dú)立于CPU而執(zhí)行,運(yùn)算任務(wù)與數(shù)據(jù)也必須通過總線在GPU與CPU之間傳輸,因此很多任務(wù)是無法達(dá)到理論加速的。 c)具體可以參考這篇 [ISCA"10] Debunking t-e 100X GPU vs. CPU myt-: an evaluation of t-roug-put computing on CPU and GPU citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc...題外話:怎樣更好的綜合這兩者的優(yōu)勢正是未來的發(fā)展方向,可能的思路包括可重構(gòu)可配置的芯片設(shè)計(jì),或者直接將兩者整合在一起(如 AMD 的 APU),以及非對(duì)稱的多核設(shè)計(jì)(比如大核配多個(gè)小核)答案 2:
并不能這么說,GPU和CPU適合的應(yīng)用場景不同如果是數(shù)據(jù)相關(guān)性不大的重復(fù)運(yùn)算,GPU確實(shí)有優(yōu)勢,有時(shí)候加速比能到幾百倍如果是相關(guān)性比較大的運(yùn)算,比如迭代、尤其是迭代譯碼之類的運(yùn)算,后面的計(jì)算需要前面計(jì)算的結(jié)果,這時(shí)候GPU的運(yùn)算性對(duì)于CPU沒有什么優(yōu)勢,有時(shí)候運(yùn)算速度更慢。另外GPU器件的啟動(dòng)時(shí)間、內(nèi)存和顯存之間的數(shù)據(jù)交互也很耗時(shí)間,這些也會(huì)影響比較的結(jié)果。答案 3:
A B C D E F G G的位置來定的,純屬- lz勿見怪下一篇:對(duì)于傳統(tǒng)企業(yè),搞電子商務(wù)讓他們感覺更累,累在哪里? 下一篇 【方向鍵 ( → )下一篇】
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