gpu与cpu的比较分析new

《gpu与cpu的比较分析new》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、万方数据技术与市场第16卷第9期2009年GPU与CPU的比较分析钟联波华中科技大学计算机学院武汉430074摘要：本文首先介绍了GPU(GmphicsProcessingUnit)的基本信息，并讨论了GPU同CPU的关系，然后简要地介绍了GPU当前的应用。．关键词：图形处理器GPUCUDANvIDIAdoi：10．3969／j．issn．1006—8554．2009．091．引富自1999年NVIDIA提出GPu的概念以来，GPU的高浮点运算能力引发了不少的话题，比如GPU将取代cPu。基于GPU的特殊性，研究人员正在从事相关方面的研究，以期充分地利用GPU高运算速度。随着计算机图

2、形处理硬件的又一次升级，即计算机图形处理器的升级。图形处理器的应用已成为热门的课题。2．GPU的功能GPU(G阳-phicProcessingunit)即图形处理器。1999年NVIDIA公司发布GeForce256图形处理芯片时，首先提出GPU的概念。一块标准的GPU主要包括2D单元、3D单元、视频处理单元、FsAA01uusc明eAnti——ali鹊ing，全景抗锯齿)单元和显存管理单元等。它设计的宗旨是实现图形加速，现在最主要的是实现3D图形加速，因此它的设计基本上是为3D图形加速的相关运算来优化的，如消隐、纹理映射、图形的坐标位置变换与光照计算等等。这几年GPu发展迅猛，20

3、07年NVIDIA甚至提出“重GPu核心，轻cPU频率”的论调。这是否意味着GPU时代的到来?3．GPU与CPU的比较GPu以其高速的浮点运算能力迅速地吸引了人们的眼球。其计算能力到底有多大?cPU的浮点运算能力一般在10Gnops以下(每秒可进行10亿次浮点运算)，而GeF0rce6系列的浮点运算能力已经在40Gnop8左右，GeForce7950Gx2更是达到了384G丑0ps；在向量计算方面能够获得比cPU高出十倍的计算效率。这得益于它是对图形处理量身定制。GPU并行计算的能力更是强大，它内部具有快速存储系统，NvIDIA的8800有128个处理器，此外，GI)U的硬件设计能够

4、管理数千个并行线程，这数千个线程全部由a)U创建和管理而不需要开发人员进行任何编程与管理。然而，现在GPU还是协助cPu进行图形处理，着实浪费不少其运算能力。值得注意的是，如此强大的计算能力具有针对性一图形计算，如z—bu能血g、纹理映射与光照计算等。这类计算都是针对大量的平行数据，运算的数据量大，但是运算的类型却并不复杂，还具有类似性，计算性强但是逻辑性不强，如矩阵运算就是图形运算的典型特征。而CPU是设计用来处理通用任务的处理、加工、运算以及系统核心控制等工作，cPu的微架构是为高效率处理数据相关性不大的计算类、复杂繁琐的非计算类等工作而优化的。所以现在CPU和Gf'U还在自己的

5、轨道上各司其职。GPU特殊的硬件架构突出了对CPU的优势：拥有高带宽的独立显存；浮点运算性能高；几何处理能力强；适合处理并行计算任务；适合进行重复计算；适合图像或视频处理任务；能够大幅度降低系统成本。4．GPU的现状饼'U引发了计算机可视化的革命。处理器巨头Intel感受到GI)U带来的强大的冲击力，Intel专门开发了一套面向可编程的显示计算通用架构芯片的全新架构——Ia瑚bee架构。它能带来的效果可从英特尔公司高级副总裁兼数字企业事业部总经理——帕特·基辛格在IDF峰会上的讲话得出答案。“可编程的显示计算通用架构芯片是一场革命，它将颠覆持续了几十年的显卡产业，可编程的显示计算通用

6、架构芯片虽然不会马上替代显卡，但是在三四年之后，随着我们相关技术、产品的成熟上市，显卡产业将消亡。”按照英特尔的观点，随着可编程的显示i汁算通用架构芯片的成熟，它将逐步取代GPu的地位，显卡则会慢慢被集成取代，作为独立硬件生存的空间会越来越小。GPu如果只是作为显卡就太浪费了，因此NvIDIA推出cu—DA(computeunmedDeviceAIchi眦tLlre统一计算设备架构)，让显卡可以用于图像计算以外的目的。并对GPU的功能进行了重新的定义，cuDA是一个革命性的计算架构和计算思路，能够让GPu在消费、商务、技术等应用方面大展拳脚，解决复杂的计算问题。cuDA能够更有效地使

7、用性能日益提升的GI'U性能。有效地利用饼)U的高速运算能力，配合cPU进行高性能通用计算。GPu和高并行处理器都在同时间赛跑，快速的向前发展以抢占未来的市场，未来处理器的速度会在这次竞争中发展到什么地步值得我们期待。5．GPU的应用GPu应用的研究围绕着高浮点运算能力，可编程性和平行运算进行。到目前为止，GPU和cuDA的配合，主要应用于商业高端运算或者超级运算。如tesla高性能计算，GPU加速Madab高性能计算，医疗图像的生成等。由于GPu的汇编指