GPU入门

 

 

CPU和GPU区别，CPU像是一头牛，GPU像是一万只小鸡。

        

         关于CPU设计理念：基于低延时性设计

 

 

• ALU：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).
• Cache：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。
• Control：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。

 

结论：CPU运算速度更快，指令周期短，即便是双精度的浮点数乘法也只需要1~3个时钟周期。

        

      GPU的设计理念：基于吞吐量。

 

 

ALU，Cache：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。

Control：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. 为了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。

        

结论：GPU可以达到很好的吞吐量。

 

对比：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。

 

 

 

CPU和GPU区别，CPU像是一头牛，GPU像是一万只小鸡。

        

         关于CPU设计理念：基于低延时性设计

 

• ALU：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).
• Cache：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。
• Control：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。

 

结论：CPU运算速度更快，指令周期短，即便是双精度的浮点数乘法也只需要1~3个时钟周期。

        

      GPU的设计理念：基于吞吐量。

 

ALU，Cache：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。

Control：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. 为了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。

        

结论：GPU可以达到很好的吞吐量。

 

对比：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。