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原理:CPU和GPU的区别

  • 2013-06-07
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首先直接说下区别

CPU适用于串行计算,而GPU适用于并行计算

对,它们的区别主要就在于执行指令的方式

CPU和GPU都是具有运算能力的芯片

  • CPU:指令运算(执行)为重+ 数值运算,设计之初所负责的是如何把一条一条的数据处理玩,CPU的内部结构可以分为控制单元、逻辑单元和存储单元三大部分,三个部分相互协调,便可以进行分析,判断、运算并控制计算机各部分协调工作。
  • GPU:图形类数值计算为核心,从最初的设计就能够执行并行指令,从一个GPU核心收到一组多边形数据,到完成所有处理并输出图像可以做到完全独立。由于最初GPU就采用了大量的执行单元,这些执行单元可以轻松的加载并行处理,而不像CPU那样的单线程处理。

芯片的速度主要取决于三个方面:

微架构,主频和IPC(每个时钟周期执行的指令数)

1.微架构

CPU和GPU看起来完全不是按照相同的设计思路设计的
当代CPU的微架构是按照兼顾“指令并行执行”和“数据并行运算”的思路而设计,就是要兼顾程序执行和数据运算的并行性、通用性以及它们的平衡性。
CPU的微架构偏重于程序执行的效率,不会一味追求某种运算极致速度而牺牲程序执行的效率。
CPU微架构的设计是面向指令执行高效率而设计的,因而CPU是计算机中设计最复杂的芯片。和GPU相比,CPU核心的重复设计部分不多,这种复杂性不能仅以晶体管的多寡来衡量,这种复杂性来自于实现:如程序分支预测,推测执行,多重嵌套分支执行,并行执行时候的指令相关性和数据相关性,多核协同处理时候的数据一致性等等复杂逻辑。

GPU其实是由硬件实现的一组图形函数的集合,这些函数主要用于绘制各种图形所需要的运算。这些和像素,光影处理,3D 坐标变换等相关的运算由GPU硬件加速来实现。图形运算的特点是大量同类型数据的密集运算——如图形数据的矩阵运算,GPU的微架构就是面向适合于矩阵类型的数值计算而设计的,大量重复设计的计算单元,这类计算可以分成众多独立的数值计算——大量数值运算的线程,而且数据之间没有像程序执行的那种逻辑关联性。
GPU微架构复杂度不高,尽管晶体管的数量不少。从应用的角度看,如何运用好GPU的并行计算能力主要的工作是开发好它的驱动程序。
GPU驱动程序的优劣很大程度左右了GPU实际性能的发挥。

因此从微架构上看

  • CPU擅长的是像操作系统、系统软件和通用应用程序这类拥有复杂指令调度、循环、分支、逻辑判断以及执行等的程序任务。它的并行优势是程序执行层面的,程序逻辑的复杂度也限定了程序执行的指令并行性,上百个并行程序执行的线程基本看不到。
  • GPU擅长的是图形类的或者是非图形类的高度并行数值计算,GPU可以容纳上千个没有逻辑关系的数值计算线程,它的优势是无逻辑关系数据的并行计算。

2.主频

GPU执行每个数值计算的速度并没有比CPU快,从目前主流CPU和GPU的主频就可以看出了
目前GPU数值计算的优势主要是浮点运算,它执行浮点运算快是靠大量并行,但是这种数值运算的并行性在面对程序的逻辑执行时毫无用处。

3.IPC(每个时钟周期执行的指令数)

CPU和GPU无法比较,因为GPU大多数指令都是面向数值计算的,少量的控制指令也无法被操作系统和软件直接使用。
如果比较数据指令的IPC,GPU显然要高过CPU,因为并行的原因。
但是,如果比较控制指令的IPC,自然是CPU的要高的多。原因很简单,CPU着重的是指令执行的并行性。
目前有些GPU也能够支持比较复杂的控制指令,比如条件转移、分支、循环和子程序调用等,但是GPU程序控制这方面的增加,和支持操作系统所需要的能力CPU相比还是天壤之别,而且指令执行的效率也无法和CPU相提并论。



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