GPU、CPU：不止一字之差那么簡(jiǎn)單

　4. GPU的現狀

　　GPU引發(fā)了計算機可視化的革命。處理器巨頭Intel感受到GPU帶來(lái)的強大的沖擊力，Intel專(zhuān)門(mén)開(kāi)發(fā)了一套面向可編程的顯示計算通用架構芯片的全新架構———Larrabee架構。它能帶來(lái)的效果可從英特爾公司高級副總裁兼數字企業(yè)事業(yè)部總經(jīng)理———帕特·基辛格在IDF峰會(huì )上的講話(huà)得出答案。

　　“可編程的顯示計算通用架構芯片是一場(chǎng)革命，它將顛覆持續了幾十年的顯卡產(chǎn)業(yè)，可編程的顯示計算通用架構芯片雖然不會(huì )馬上替代顯卡，但是在三四年之后，隨著(zhù)我們相關(guān)技術(shù)、產(chǎn)品的成熟上市，顯卡產(chǎn)業(yè)將消亡。”

　　按照英特爾的觀(guān)點(diǎn)，隨著(zhù)可編程的顯示計算通用架構芯片的成熟，它將逐步取代GPU的地位，顯卡則會(huì )慢慢被集成取代，作為獨立硬件生存的空間會(huì )越來(lái)越小。

　　GPU如果只是作為顯卡就太浪費了，因此NVIDIA推出CUDA（Compute Unified Device Architecture統一計算設備架構），讓顯卡可以用于圖像計算以外的目的。并對GPU的功能進(jìn)行了重新的定義，CUDA是一個(gè)革命性的計算架構和計算思路，能夠讓GPU在消費、商務(wù)、技術(shù)等應用方面大展拳腳，解決復雜的計算問(wèn)題。CUDA能夠更有效地使用性能日益提升的GPU性能，有效地利用GPU的高速運算能力，配合CPU進(jìn)行高性能通用計算。

　　GPU和高并行處理器都在同時(shí)間賽跑，快速的向前發(fā)展以搶占未來(lái)的市場(chǎng)，未來(lái)處理器的速度會(huì )在這次競爭中發(fā)展到什么地步值得我們期待。

　　5. GPU的應用

　　GPU應用的研究圍繞著(zhù)高浮點(diǎn)運算能力，可編程性和平行運算進(jìn)行。到目前為止，GPU和CUDA的配合，主要應用于商業(yè)高端運算或者超級運算。如tesla高性能計算，GPU加速Matlab高性能計算，醫療圖像的生成等。

　　由于GPU的匯編指令比較復雜，而且對于各種版本的硬件的支持存在不統一的問(wèn)題，一些高級語(yǔ)言（例如GLSL、HLSL）已經(jīng)被一些大廠(chǎng)商開(kāi)發(fā)出來(lái)，加快了對GPU編程的應用研究。從系統架構上看，GPU是針對向量計算進(jìn)行了優(yōu)化的高度并行的數據流處理器，其中包括兩種流處理單元：多指令多數據流（MIMD）的處理單元———頂點(diǎn)處理流水線(xiàn)（Vertex Shader），單指令多數據流（SIMD）的處理單元———像素處理流水線(xiàn)。這種以數據流作為處理單元的處理器，在對數據流的處理上可以獲取較高的效率，因此很多研究人員從事一個(gè)新的研究領(lǐng)域：基于GPU 的通用計算（GPGPU：General- Purpose Computation onGraphics Processors），其主要研究?jì)热莩藞D形處理以外，考慮更為廣泛的應用計算。GPU最初的設計思想給這個(gè)新的領(lǐng)域帶來(lái)了問(wèn)題。GPU是專(zhuān)門(mén)為圖形處理設計的處理器，它具有自己的存儲單元，在數據存取方式上存在一定的特殊性，而且通常對GPU進(jìn)行開(kāi)發(fā)的是一些游戲廠(chǎng)商，使用非標準的編程模式，編程環(huán)境和體系結構方面絕大部分被當做商業(yè)機密，沒(méi)有對研究人員公開(kāi)，可參考的資料就有限，研究人員在研究并行算法的同時(shí)還必須研究如何使GPU在進(jìn)行通用計算時(shí)取得最高的性能。針對上面的問(wèn)題，研究人員已經(jīng)提出了GPU通用編程模型和方法，無(wú)疑推動(dòng)了GPU在非圖形學(xué)領(lǐng)域的應用。

　　最近幾年，在GPGPU方面取得了不少的成果，比如代數計算及流體模擬、數據庫操作、頻譜變換和濾波等。軟件編程方面也有成果，高級繪制語(yǔ)言及實(shí)時(shí)繪制語(yǔ)言（繪制程序設計的思想源自于早年P(guān)ixar設計的RenderMan繪制軟件，此軟件多年來(lái)廣泛應用于好萊塢電影制作的繪制），OpenGL shading language、斯坦福大學(xué)的RTSL（real- time shading language）、Microsoft的HLSL（high- level shading language） 以及NVIDIA的Cg在此方面具有較大的影響；流處理機編程環(huán)境及工具已開(kāi)發(fā)出來(lái)擴大GPU的編程。

　　6. 結語(yǔ)

　　目前，CUDA和GPU的配合還不是很默契，真正面向民用市場(chǎng)還需一些時(shí)日，圖形處理的市場(chǎng)越來(lái)越大，給GPU的發(fā)展提供了強大的驅動(dòng)力。GPU應用于通用計算領(lǐng)域已經(jīng)取得了一定的進(jìn)展，GPU的身影會(huì )逐漸地出現在民用市場(chǎng)。

　　GPU和CPU的最終結果會(huì )怎樣？眾多因素的影響現在還不得而知。GPU會(huì )不會(huì )像386時(shí)代一樣，最初作為獨立芯片的數學(xué)協(xié)處理器387，最終融合到CPU中而消亡或者NVIDIA真的開(kāi)發(fā)出像CPU那樣能處理各種通用運算的GPU，GPU時(shí)代到來(lái)。無(wú)數的遐想出現在我們的頭腦，還是讓市場(chǎng)來(lái)決定這個(gè)容易引起爭議的問(wèn)題。