异构计算--CUDA架构

1.CUDA是什么？

  CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，是一种通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。说白了就是我们可以使用GPU来并行完成像神经网络、图像处理算法这些在CPU上跑起来比较吃力的程序。通过GPU和高并行，我们可以大大提高这些算法的运行速度。

2.CPU&CUDA架构

  处理器结构有2个指标要经常考虑的：延迟和吞吐。延迟指从发出指令到返回最终结果中间经历的时间间隔；吞吐指单位时间内处理的指令的条数。由于CPU以处理计算和控制为主要任务，所以设计理念是延迟导向内核；由于GPU以并行处理为主要任务，所以设计理念是吞吐导向内核。

（1）CPU

  CPU（CentralProcessing Unit）中央处理器，是一块超大规模的集成电路，主要逻辑架构包括控制单元Control，运算单元ALU和高速缓冲存储器（Cache）及实现它们之间联系的数据（Data）、控制及状态的总线（Bus）。简单说，就是计算单元、控制单元和存储单元。
架构图如下所示：

  CPU遵循的是冯·诺依曼架构，其核心是存储程序/数据、串行顺序执行。因此CPU的架构中需要大量的空间去放置存储单元（Cache）和控制单元（Control），相比之下计算单元（ALU）只占据了很小的一部分，所以CPU在进行大规模并行计算方面受到限制，相对而言更擅长于处理逻辑控制。CPU无法做到大量数据并行计算的能力，但GPU可以。

（2）GPU

  GPU（GraphicsProcessing Unit），即图形处理器，是一种由大量运算单元组成的大规模并行计算架构，早先由CPU中分出来专门用于处理图像并行计算数据，专为同时处理多重并行计算任务而设计。GPU中也包含基本的计算单元、控制单元和存储单元，但GPU的架构与CPU有很大不同，其架构图如下所示。

  与CPU相比，CPU芯片空间的不到20%是ALU，而GPU芯片空间的80%以上是ALU。即GPU拥有更多的ALU用于数据并行处理。这就是为什么GPU可以具备强大的并行计算能力的原因。
从硬件架构分析来看，CPU和GPU似乎很像，都有内存、Cache、ALU、CU，都有着很多的核心，但是CPU的核心占比比较重，相对计算单元ALU很少，可以用来处理非常复杂的控制逻辑，预测分支、乱序执行、多级流水任务等等。相对而言GPU的核心就是比较轻，用于优化具有简单控制逻辑的数据并行任务，注重并行程序的吞吐量。
  简单来说就是CPU的核心擅长完成多重复杂任务，重在逻辑，重在串行程序；GPU的核心擅长完成具有简单的控制逻辑的 任务，重在计算，重在并行。

3.异构计算

  所谓异构计算，是指CPU+ GPU或者CPU+ 其它设备（如FPGA等）协同计算。⼀般我们的程序，是在CPU上计算。但是，当⼤量的数据需要计算时，CPU显得⼒不从⼼。那么，是否可以找寻其它的⽅法来解决计算速度呢？那就是异构计算。例如可利⽤CPU（Central Processing Unit）、GPU（Graphic Processing Unit）、甚⾄APU(Accelerated Processing Units， CPU与GPU的融合)等计算设备的计算能⼒从⽽来提⾼系统的速度。异构系统越来越普遍，对于⽀持这种环境的计算⽽⾔，也正受到越来越多的关注。
  ⽬前异构计算使⽤最多的是利⽤GPU来加速。主流GPU都采⽤了统⼀架构单元，凭借强⼤的可编程流处理器阵容，GPU在单精度浮点运算⽅⾯将CPU远远甩在⾝后。如图所示为CPU+GPU异构计算的一个示意图，其中GPU主要负责并行计算。

4.OpenCL与CUDA的关系

  NVIDIA的CUDA架构和KHRONOS制定的OpenCL并不冲突，他们之间的关系是API与执行架构之间的关系，举个简单的例子：我们熟悉的X86架构是一种CPU架构，而各种编程语言，如：汇编语言、C语言等低级语言或高级语言仅仅是建立在X86运算架构之上的一种编程环境。那么，CUDA架构和OpenCL之间的关系和X86与编程语言的关系是相同的。
  CUDA架构是OpenCL的运行平台之一，因此他们之间并不存在谁取代谁的关系。OpenCL仅仅是为CUDA架构提供了一个可编程的API而已。

参考原文
[1]http://t.zoukankan.com/liuyufei-p-13259264.html