gpu加速原理

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(guò)程中能夠發(fā)揮更大的效能。例如：當(dāng)前最頂級(jí)的CPU只有4核或者6核，模擬出8個(gè)或者12個(gè)處理線程來(lái)進(jìn)行運(yùn)算，但是普通級(jí)別的GPU就包含了成百上千個(gè)處理單元，高端的甚至更多，這對(duì)于多媒體計(jì)算中大量的重復(fù)處理過(guò)程有著天生的優(yōu)勢(shì)。下圖展示了CPU和GPU架構(gòu)的對(duì)比。

從硬件設(shè)計(jì)上來(lái)講，CPU 由專為順序串行處理而優(yōu)化的幾個(gè)核心組成。另一方面，GPU 則由數(shù)以千計(jì)的更小、更高效的核心組成，這些核心專為同時(shí)處理多任務(wù)而設(shè)計(jì)。

通過(guò)上圖我們可以較為容易地理解串行運(yùn)算和并行運(yùn)算之間的區(qū)別。傳統(tǒng)的串行編寫軟件具備以下幾個(gè)特點(diǎn)：要運(yùn)行在一個(gè)單一的具有單一中央處理器（CPU）的計(jì)算機(jī)上；一個(gè)問(wèn)題分解成一系列離散的指令；指令必須一個(gè)接著一個(gè)執(zhí)行；只有一條指令可以在任何時(shí)刻執(zhí)行。而并行計(jì)算則改進(jìn)了很多重要細(xì)節(jié)：要使用多個(gè)處理器運(yùn)行；一個(gè)問(wèn)題可以分解成可同時(shí)解決的離散指令；每個(gè)部分進(jìn)一步細(xì)分為一系列指示；每個(gè)部分的問(wèn)題可以同時(shí)在不同處理器上執(zhí)行。

舉個(gè)生活中的例子來(lái)說(shuō)，你要點(diǎn)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(gè)人收到外賣的時(shí)間必然很長(zhǎng)；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(diǎn)餐之后收貨就會(huì)比大貨車快很多。