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gpu加速原理

工程師 ? 來源:未知 ? 作者:姚遠香 ? 2018-12-17 16:17 ? 次閱讀

GPU一推出就包含了比CPU更多的處理單元,更大的帶寬,使得其在多媒體處理過程中能夠發揮更大的效能。例如:當前最頂級的CPU只有4核或者6核,模擬出8個或者12個處理線程來進行運算,但是普通級別的GPU就包含了成百上千個處理單元,高端的甚至更多,這對于多媒體計算中大量的重復處理過程有著天生的優勢。下圖展示了CPU和GPU架構的對比。

硬件設計上來講,CPU 由專為順序串行處理而優化的幾個核心組成。另一方面,GPU 則由數以千計的更小、更高效的核心組成,這些核心專為同時處理多任務而設計。

通過上圖我們可以較為容易地理解串行運算和并行運算之間的區別。傳統的串行編寫軟件具備以下幾個特點:要運行在一個單一的具有單一中央處理器(CPU)的計算機上;一個問題分解成一系列離散的指令;指令必須一個接著一個執行;只有一條指令可以在任何時刻執行。而并行計算則改進了很多重要細節:要使用多個處理器運行;一個問題可以分解成可同時解決的離散指令;每個部分進一步細分為一系列指示;每個部分的問題可以同時在不同處理器上執行。

舉個生活中的例子來說,你要點一份餐館的外賣,CPU型餐館用一輛大貨車送貨,每次可以拉很多外賣,但是送完一家才能到下一家送貨,每個人收到外賣的時間必然很長;而GPU型餐館用十輛小摩托車送貨,每輛車送出去的不多,但是并行處理的效率高,點餐之后收貨就會比大貨車快很多。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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