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CPU和GPU對于微架構、主頻、IPC的對比分析

GReq_mcu168 ? 2017-12-21 10:09 ? 次閱讀

芯片的速度主要取決于三個方面:微架構、主頻、IPC(每個時鐘周期執(zhí)行的指令數(shù))。

1.微架構

從微架構上看,CPUGPU看起來完全不是按照相同的設計思路設計的,當代CPU的微架構是按照兼顧“指令并行執(zhí)行”和“數(shù)據(jù)并行運算”的思路而設計,就是要兼顧程序執(zhí)行和數(shù)據(jù)運算的并行性、通用性以及它們的平衡性。CPU的微架構偏重于程序執(zhí)行的效率,不會一味追求某種運算極致速度而犧牲程序執(zhí)行的效率。
CPU和GPU對于微架構、主頻、IPC的對比分析

CPU微架構的設計是面向指令執(zhí)行高效率而設計的,因而CPU是計算機中設計最復雜的芯片。和GPU相比,CPU核心的重復設計部分不多,這種復雜性不能僅以晶體管的多寡來衡量,這種復雜性來自于實現(xiàn):如程序分支預測,推測執(zhí)行,多重嵌套分支執(zhí)行,并行執(zhí)行時候的指令相關性和數(shù)據(jù)相關性,多核協(xié)同處理時候的數(shù)據(jù)一致性等等復雜邏輯。

GPU其實是由硬件實現(xiàn)的一組圖形函數(shù)的集合,這些函數(shù)主要用于繪制各種圖形所需要的運算。這些和像素,光影處理,3D 坐標變換等相關的運算由GPU硬件加速來實現(xiàn)。圖形運算的特點是大量同類型數(shù)據(jù)的密集運算——如圖形數(shù)據(jù)的矩陣運算,GPU的微架構就是面向適合于矩陣類型的數(shù)值計算而設計的,大量重復設計的計算單元,這類計算可以分成眾多獨立的數(shù)值計算——大量數(shù)值運算的線程,而且數(shù)據(jù)之間沒有像程序執(zhí)行的那種邏輯關聯(lián)性。

GPU微架構復雜度不高,盡管晶體管的數(shù)量不少。從應用的角度看,如何運用好GPU的并行計算能力主要的工作是開發(fā)好它的驅(qū)動程序。GPU驅(qū)動程序的優(yōu)劣很大程度左右了GPU實際性能的發(fā)揮。

因此從微架構上看,CPU擅長的是像操作系統(tǒng)、系統(tǒng)軟件和通用應用程序這類擁有復雜指令調(diào)度、循環(huán)、分支、邏輯判斷以及執(zhí)行等的程序任務。它的并行優(yōu)勢是程序執(zhí)行層面的,程序邏輯的復雜度也限定了程序執(zhí)行的指令并行性,上百個并行程序執(zhí)行的線程基本看不到。GPU擅長的是圖形類的或者是非圖形類的高度并行數(shù)值計算,GPU可以容納上千個沒有邏輯關系的數(shù)值計算線程,它的優(yōu)勢是無邏輯關系數(shù)據(jù)的并行計算。

2.主頻

另外,GPU執(zhí)行每個數(shù)值計算的速度并沒有比CPU快,從目前主流CPU和GPU的主頻就可以看出了,CPU的主頻都超過了1GHz,2GHz,甚至3GHz,而GPU的主頻最高還不到1GHz,主流的也就500~600MHz。要知道1GHz = 1000MHz。所以GPU在執(zhí)行少量線程的數(shù)值計算時并不能超過CPU。

目前GPU數(shù)值計算的優(yōu)勢主要是浮點運算,它執(zhí)行浮點運算快是靠大量并行,但是這種數(shù)值運算的并行性在面對程序的邏輯執(zhí)行時毫無用處。

3.IPC

(每個時鐘周期執(zhí)行的指令數(shù))

這個方面,CPU和GPU無法比較,因為GPU大多數(shù)指令都是面向數(shù)值計算的,少量的控制指令也無法被操作系統(tǒng)和軟件直接使用。如果比較數(shù)據(jù)指令的IPC,GPU顯然要高過CPU,因為并行的原因。但是,如果比較控制指令的IPC,自然是CPU的要高的多。原因很簡單,CPU著重的是指令執(zhí)行的并行性。

另外,目前有些GPU也能夠支持比較復雜的控制指令,比如條件轉(zhuǎn)移、分支、循環(huán)和子程序調(diào)用等,但是GPU程序控制這方面的增加,和支持操作系統(tǒng)所需要的能力CPU相比還是天壤之別,而且指令執(zhí)行的效率也無法和CPU相提并論。

最后總結一下:

CPU擅長的:操作系統(tǒng),系統(tǒng)軟件,應用程序,通用計算,系統(tǒng)控制等等;游戲中人工智能,物理模擬等等;3D建模-光線追蹤渲染;虛擬化技術——抽象硬件,同時運行多個操作系統(tǒng)或者一個操作系統(tǒng)的多個副本等等。

GPU擅長的:圖形類矩陣運算,非圖形類并行數(shù)值計算,高端3D游戲。

綜上所述,在一臺均衡計算的計算機系統(tǒng)中,CPU和GPU還是各司其職,除了圖形運算,GPU將來可能主要集中在高效率低成本的高性能并行數(shù)值計算,幫助CPU分擔這種類型的計算,提高系統(tǒng)這方面的性能。而當前的典型應用還是高端3D游戲,一個高效的GPU配合一個高效的CPU,3D游戲的整體效率才能得到保證?!案叨?D游戲只需要高端顯卡”或者“高端3D游戲只需要CPU”都是無稽之談。


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原文標題:CPU和GPU擅長和不擅長的地方

文章出處:【微信號:mcu168,微信公眾號:硬件攻城獅】歡迎添加關注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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