GPU到底是什么摩尔定律已经开始放缓
在曾经的30多年时间里,摩尔定律一直都是处理器领域的金科玉律 。这也很符合逻辑,因为当时微处理器的性能确实是每年都会提升50%的 。但是由于半导体的物理属性限制,芯片上的晶体管数量已经基本趋于饱和,触控物理天花板了 。也就是意味着今后CPU性能每年最多只能提升10% 。
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GPU的算力提升仍然有很大的空间
因为CPU的性能提升已经出现瓶颈,所以现在很多重要的密集型并行计算都交给GPU直接处理、计算,而CPU就负责全局分配和调控 。而GPU的性能提升幅度是非常大的,按照英伟达官方预测,以2005年为起止点,到2025年,GPU的计算性能将会提升1000倍 。
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【显卡GPU到底是什么 gpu是什么】GPU到底是什么
GPU到底是什么呢?我们都知道它其实就是我们所说的显卡,而GPU实际上的意思是 "Graphic Processing Unit",中文译名是图形处理器 。不过我认为英文原意更能表达出显卡芯片的原理:Unit意为集合,Graphic Processing意为图形计算器,直译就是图形计算器集合体 。可能你觉得我说得怪怪的,但是如果你了解GPU芯片结构原理,就会知道“老黄”发明这个“GPU”概念非常言之有理 。
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GPU的是CPU头号辅佐功臣GPU要比CPU核心数要多得多,达到上千个
实际上,我们对CPU结构非常熟悉 。一颗处理器其实由多个运算核心组合而成的,比如我们熟悉的i9 9900k拥有8颗运算核心 。而GPU却拥有上百颗甚至上千个运算核心,比如现在的RTX2080Ti的GPU核心数量就多达到4352个 。因此,如果单是并行计算的话,CPU的算力是比不上GPU的 。
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CPU适合复杂多任务运算,GPU适合并行计算
说到微架构,为了执行不同的任务,实际上它们就从根本上不一样了 。因此,你电脑上的CPU就擅长快速完成很多不同的任务 。现在电脑的通用性其实是非常强的,配合不同软件可以完成各种各样的不同工作任务,玩游戏、视频转码编辑、音频转码等等 。这样CPU就需要有效处理很多随机而多样的进程 。这样你在运行多任务的时候,就不会出现卡顿,CPU资源不够用的状况 。
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对于GPU而言,目的只有一个 。图形渲染,图形渲染需要同时做上百万极其相似的运算 。所以,GPU比CPU更注重于原数据的吞吐量,而CPU为协同不同的工作量而设计得更多样化 。GPU的架构通常会有很多很多相同的处理单元,用来运算相似的数学方程,以决定某种图形效果 。
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事实上,显卡高度并行的特性让通用计算图形处理器流行了起来 。比如挖矿和科学实验等,都需要图形处理器擅长的大量数字运算 。
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GPU目的只有一个—协助CPU完成高密集的复杂任务其实一个完整的计算机系统,有三个非常重要的芯片 。它们就是CPU、GPU和芯片组 。芯片组只负责I/O的管理,没有很多复杂计算任务 。而CPU和GPU才是重头戏,GPU除了图像处理之外,还有在AI、机器学习和深度学习中有着不可忽视的作用 。实际上,GPU目的只有一个:协助CPU完成高密集的复杂任务 。
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