GPU、CPU：不止一字之差那么簡(jiǎn)單

1. 引言

　　自1999年NVIDIA提出GPU的概念以來(lái)，GPU的高浮點(diǎn)運算能力引發(fā)了不少的話(huà)題，比如GPU將取代CPU?；贕PU的特殊性，研究人員正在從事相關(guān)方面的研究，以期充分地利用GPU高運算速度。

　　隨著(zhù)計算機圖形處理硬件的又一次升級，即計算機圖形處理器的升級。圖形處理器的應用已成為熱門(mén)的課題。

　　2. GPU的功能

　　GPU（Graphic ProcessingUnit）即圖形處理器。1999年NVIDIA公司發(fā)布GeForce 256圖形處理芯片時(shí)，首先提出GPU的概念。一塊標準的GPU主要包括2D單元、3D單元、視頻處理單元、FSAA（Full Scene Anti—aliasing，全景抗鋸齒）單元和顯存管理單元等。

　　它設計的宗旨是實(shí)現圖形加速，現在最主要的是實(shí)現3D圖形加速，因此它的設計基本上是為3D圖形加速的相關(guān)運算來(lái)優(yōu)化的，如消隱、紋理映射、圖形的坐標位置變換與光照計算等等。這幾年GPU發(fā)展迅猛，2007年NVIDIA甚至提出“重GPU核心，輕CPU頻率”的論調。這是否意味著(zhù)GPU時(shí)代的到來(lái)？

　　3. GPU與CPU的比較

　　GPU以其高速的浮點(diǎn)運算能力迅速地吸引了人們的眼球。

　　其計算能力到底有多大？CPU的浮點(diǎn)運算能力一般在10 Gflops以下（每秒可進(jìn)行10億次浮點(diǎn)運算），而GeForce6系列的浮點(diǎn)運算能力已經(jīng)在40 Gflops左右，GeForce7950GX2更是達到了384Gflops；在向量計算方面能夠獲得比CPU高出十倍的計算效率。

　　這得益于它是對圖形處理量身定制。GPU并行計算的能力更是強大，它內部具有快速存儲系統，NVIDIA的8800有128個(gè)處理器，此外，GPU的硬件設計能夠管理數千個(gè)并行線(xiàn)程，這數千個(gè)線(xiàn)程全部由GPU創(chuàng )建和管理而不需要開(kāi)發(fā)人員進(jìn)行任何編程與管理。然而，現在GPU還是協(xié)助CPU進(jìn)行圖形處理，著(zhù)實(shí)浪費不少其運算能力。

　　值得注意的是，如此強大的計算能力具有針對性———圖形計算，如Z- buffering、紋理映射與光照計算等。這類(lèi)計算都是針對大量的平行數據，運算的數據量大，但是運算的類(lèi)型卻并不復雜，還具有類(lèi)似性，計算性強但是邏輯性不強，如矩陣運算就是圖形運算的典型特征。而CPU是設計用來(lái)處理通用任務(wù)的處理、加工、運算以及系統核心控制等工作，CPU的微架構是為高效率處理數據相關(guān)性不大的計算類(lèi)、復雜繁瑣的非計算類(lèi)等工作而優(yōu)化的。所以現在CPU和GPU還在自己的軌道上各司其職。

　　GPU特殊的硬件架構突出了對CPU的優(yōu)勢：擁有高帶寬的獨立顯存；浮點(diǎn)運算性能高；幾何處理能力強；適合處理并行計算任務(wù)；適合進(jìn)行重復計算；適合圖像或視頻處理任務(wù)；能夠大幅度降低系統成本。