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CUDA专题3:为什么GPU能改变计算?深度剖析架构、CUDA®与可扩展编程

1. 简介

1.1. 使用 GPU 的优势

图形处理器(GPU)在相近的成本和功耗范围内,能够提供比中央处理器(CPU)更高的指令吞吐量和内存带宽。许多应用程序利用这些优势,在 GPU 上的运行速度远超 CPU(参见《GPU 应用》)。其他计算设备(如 FPGA)虽然能效也很高,但其编程灵活性远不及 GPU。

GPU 与 CPU 的能力差异源于它们的设计目标不同。CPU 旨在以最快速度执行单个线程(即一系列操作),并可并行执行数十个线程;而 GPU 则专为并行执行数千个线程优化(通过牺牲单线程性能来换取更高的整体吞吐量)。

GPU 专注于高度并行计算,其设计将更多晶体管用于数据处理而非数据缓存和流程控制。图 1 的示意图对比了 CPU 与 GPU 的芯片资源分配典型差异。
在这里插入图片描述
将更多晶体管用于数据处理(例如浮点运算)对高度并行计算极为有利:GPU可通过计算任务掩盖内存访问延迟,而无需依赖大型数据缓存和复杂的流控制来规避长延迟——这两种方案都会显著增加晶体管开销。

通常,应

http://www.dtcms.com/a/98461.html

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