GPU运算比CPU快很多倍吗?

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2020-06-14 · 关注我不会让你失望
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GPU运算是比CPU快很多倍。

CPU运行的是复杂指令,可以进行各种运算,所谓样样精样样松;而GPU指令集简单,工程师就可以将大部分晶体管投入数据运算,所以GPU在图形处理方面要比CPU快很多。

一、CPU 和 GPU 是为了不同的计算任务而设计的:

1、CPU 主要为串行指令而优化,而 GPU 则是为大规模的并行运算而优化。

2、从并行的角度来看,现代的多核 CPU 针对的是指令集并行(ILP)和任务并行(TLP),而 GPU 则是数据并行(DLP)。

3、在同样面积的芯片之上,CPU 更多的放置了多级缓存(L1/L2/LLC)和指令并行相关的控制部件(乱序执行,分支预测等等),而 GPU 上则更多的是运算单元(整数、浮点的乘加单元,特殊运算单元等等)

4、GPU 往往拥有更大带宽的 Memory,也就是所谓的显存,因此在大吞吐量的应用中也会有很好的性能。

二、其次GPU真正的速度优势并没有宣传中的那么大,这主要是因为:

1、所看到的这些比较中,并没有很好的利用上 CPU 中的 SIMD 运算部件。

2、GPU的运算任务无法独立于CPU而执行,运算任务与数据也必须通过总线在GPU与CPU之间传输,因此很多任务是无法达到理论加速的。

扩展资料:

GPU功能作用:

显卡的处理器称为图形处理器(GPU),它是显卡的“心脏”,与CPU类似,只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的,这些计算是图形渲染所必需的。某些最快速的GPU集成的晶体管数甚至超过了普通CPU。

时下的GPU多数拥有2D或3D图形加速功能。如果CPU想画一个二维图形,只需要发个指令给GPU,如“在坐标位置(x, y)处画个长和宽为a×b大小的长方形”,GPU就可以迅速计算出该图形的所有像素,并在显示器上指定位置画出相应的图形,画完后就通知CPU “我画完了”,然后等待CPU发出下一条图形指令。

有了GPU,CPU就从图形处理的任务中解放出来,可以执行其他更多的系统任务,这样可以大大提高计算机的整体性能。

广州市元奥仪器
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首先它们的处理方式是完全不同的,设计思路也是不同的,CPU做的是串行计算,所有的程序都要能够很好的处理,不能搞特殊化,所以在设计上使用了大量的晶体管用于片上缓存和控制与判断的逻辑电路。实际上只有大约20%的晶体管用于运算单元。其次,GPU是属于并行处理器,控制和缓存电路相对少很多,所以80%的晶体管数量用于运算单元。并且同时期的GPU晶体管数量远远高于CPU。还有就是GPU比CPU在做一般运算时快多少这个问题要看程序写得怎么样,如果写的不好的话可能比CPU还要慢,程序执行的快慢还要看程序内部的并行数据量的大小,还有就是GPU在设计的时候有没有在硬件层面上专门为一般运算优化。但是从理论上来讲GPU的运算能力确实远远高于CPU。举个例子,目前最快的显卡之一AMD R9 Fury X,单精度浮点运算能力为8.6TFLOPS,这是什么概念,2004年NEC的一台占地10000平米的气象超级计算机的运算能力大约为11TFLOPS.
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藤原子大雄
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首先它们的处理方式是完全不同的,设计思路也是不同的,CPU做的是串行计算,所有的程序都要能够很好的处理,不能搞特殊化,所以在设计上使用了大量的晶体管用于片上缓存和控制与判断的逻辑电路。实际上只有大约20%的晶体管用于运算单元。其次,GPU是属于并行处理器,控制和缓存电路相对少很多,所以80%的晶体管数量用于运算单元。并且同时期的GPU晶体管数量远远高于CPU。还有就是GPU比CPU在做一般运算时快多少这个问题要看程序写得怎么样,如果写的不好的话可能比CPU还要慢,程序执行的快慢还要看程序内部的并行数据量的大小,还有就是GPU在设计的时候有没有在硬件层面上专门为一般运算优化。但是从理论上来讲GPU的运算能力确实远远高于CPU。举个例子,目前最快的显卡之一AMD R9 Fury X,单精度浮点运算能力为8.6TFLOPS,这是什么概念,2004年NEC的一台占地10000平米的气象超级计算机的运算能力大约为11TFLOPS.
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571151844S
2015-08-30 · TA获得超过1万个赞
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同价位的,的确快很多,挖矿都是用显卡。
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诺记美利达
电脑发烧友

2015-08-30 · 不会修电脑,但是你问我的我都知道
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是的。做双精度运算时完爆cpu
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