为什么 CPU 技术进步慢于 GPU 技术?
英伟达2016年的强势崛起在很大程度上归功于GPU (GPU)要理解GPU的功能,我们必须从CPU开始。大多数人对电脑中央处理器并不陌生,这可能归因于英特尔——作为一家供应商,事实上已经垄断了电脑和服务器平台的中央处理器近十年。英特尔庞大的广告支出直接导致每个人或多或少地听到了从笔记本电脑到超级计算等各个层面对英特尔产品的了解。
中央处理器是为各种应用中的低延迟处理而设计的。中央处理器非常适合多功能任务,如电子表格、文字处理、网络应用等。因此,传统上,中央处理器是大多数企业的首选计算方案。过去,当公司信息技术部门经理说他们会订购更多的计算设备、服务器或增强云的性能时,他们通常会想到中央处理器。
虽是个多面手,但一个中央处理器芯片能承载的内核数量非常有限。大多数消费芯片只有八个核芯片。至于英特尔的企业产品线,除了专为并行计算设计的“极客”至强融核之外,主流至强产品(E3、E5、E7系列)最多有22个内核。
今天,中央处理器从单核发展到多核花了几十年时间。扩展像中央处理器这样复杂的芯片是极其困难的,它需要集成许多方面:减小晶体管尺寸、减少发热和优化功耗。今天的处理器性能在很大程度上归功于英特尔和AMD工程师多年的辛勤工作和探索。然而,到目前为止,世界上没有第三家电脑中央处理器供应商能与之竞争。这解释了他们的技术积累和开发中央处理器的技术难点。GPU强大的性能不仅仅来自内核数量的增加。架构师意识到GPU的处理性能需要更快的内存来协同工作。这使得研究人员能够不断开发更高带宽版本的内存。如今,图形处理器的内存带宽已经领先于中央处理器一个数量级,例如正在开发的前沿显示和内存技术GDDR5X、HBM2和GDDR6。这使得图形处理器在处理和读取数据方面具有很大的优势。
2024-11-19 广告
gpu就没这个顾虑,因为使用场景统一,多少流处理器都用得上
另外,如果你拿几年前的CPU于现在的CPU做对比,也能发现很明显的区别,所以哪里才能看出来CPU技术进步慢于GPU技术???