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GPU

一 GPU概述

GPU英文全称Graphic Processing Unit,中文翻译为“图形处理器”。GPU是相对于CPU的一个概念,由于在现代的计算机中(特别是家用系统,游戏的发烧友)图形的处理变得越来越重要,需要一个专门的图形的核心处理器。GPU是显示卡的“心脏”,也就相当于CPU在电脑中的作用,它决定了该显卡的档次和大部分性能,同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。2D显示芯片在处理3D图像和特效时主要依赖CPU的处理能力,称为“软加速”。3D显示芯片是将三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内,也即所谓的“硬件加速”功能。显示芯片通常是显示卡上最大的芯片(也是引脚最多的)。现在市场上的显卡大多采用NVIDIA和AMD两家公司的图形处理芯片。 如下是AMD的GPU示意图。

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GPU简单的说是能够从硬件上支持T&L(Transform and Lighting, gpu, 多边形转换与光源处理 )的显示芯片。T&L是3D渲染中的一个重要部分,其作用是计算多边形的3D位置和处理动态光线效果,也可以称为“几何处理”。一个好的T&L单元,可以提供细致的3D物体和高级的光线特效;只不过大多数PC中,T&L的大部分运算是交由CPU处理的(这就也就是所谓的软件T&L),由于CPU的任务繁多,除了T&L之外,还要做内存管理、输入响应等非3D图形处理工作,因此在实际运算的时候性能会大打折扣,常常出现显卡等待CPU数据的情况,其运算速度远跟不上今天复杂三维游戏的要求。

今天,GPU已经不再局限于3D图形处理了,GPU通用计算技术发展已经引起业界不少的关注,事实也证明在浮点运算、并行计算等部分计算方面。GPU通用计算方面的标准目前有 OPEN CL、CUDA、ATI STREAM。其中,OpenCL(全称Open Computing Language,开放运算语言)是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准,也是一个统一的编程环境,便于软件开发人员为高性能计算服务器、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码,而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器,在游戏、娱乐、科研、医疗等各种领域都有广阔的发展前景,AMD-ATI、NVIDIA现在的产品都支持OPEN CL。

二 GPU与CPU的区别

CPU的设计思想是一个人尽快地完成一件事,然后再去做另外的事情;GPU的设计思想是同时让尽可能多的人去做一件事情。虽然两者的目标是一样的,但是,做事过程的差异,对做事的效率就产生明显的差距。如果比较 GPU 与 CPU 二者设计思想的先进与落后,你可能说 GPU 效率更高,其实不然,原因是很多事情是不允许很多人同时去做的,必须一步一步地做,并且还必须遵守一定的规则。如田径的接力赛跑,必须一棒接一棒地跑。再比如计算机的逻辑判断,只是对满足条件的数据才进行计算,要想做下一步必须先完成上一步工作;当然,肯定有些事情是可以同时多人去做的,比如火车的装卸货物,很多人可以同时做。再比如对矩阵的运算、地震资料处理中的叠前时间偏移等。可以说 GPU和 CPU 各有优缺点,关键要看执行操作的对象。但是,有一点是清楚的:就是单个 CPU 只适合做并行度非常低的运算,而用 GPU 做串行计算也无法发挥其效率。

三 GPU优势

高效的并行性

GPU有多条绘制流水线并行计算。在目前主流的GPU中,配置多达16个片段处理流水线,6个顶点处理流水线。多条流水线可以在单一控制部件的集中控制下运行,也可以独立运行。

高密集的运算

GPU通常具有128位或256位的内存位宽,因此GPU在计算密集型应用方面具有很好的性能。

超长图形流水线

GPU超长图形流水线的设计以吞吐量的最大化为目标(如NVIDIA GeForce 3流水线有800个阶段),因此GPU作为数据流并行处理机,在对大规模的数据流并行处理方面具有明显的优势。

四.GPU生产厂家

GPU比较有名的三家生产商为Intel, AMD, Nvidia。

Intel

Intel不但是世界上最大的CPU生产销售商,也是世界最大的GPU生产销售商。Intel的GPU在现在完全是集成显卡,用于Intel的主板和Intel的笔记本。要是只按发售数量计算,intel随着他主板发售的集成GPU占据了整个GPU市场的60%以上。

Nvidia

现在最大的独立显卡生产销售商,他的显卡包括现GnVidia eforce系列,比如GTX580 GTX480 GTX470 GTX460 GTX295等,还有专业的Quadro系列等。Nvidia同样销售固化在主板上的集成显卡,这些显卡随着主板一起发售。

AMD(ATI)

AMD是世界上第二大的独立显卡生产销售商,他的前身就是ATI。他的显卡主要是HD系列,比如HD7970,HD7950,HD6970,HD6990等。在专业领域有FireGL系列。由于AMD收购ATI后,其主板市场全面扩大,已经夺取了NVIDIA在AMD处理器主板的全部份额。就发售量和发售盈利方面,AMD显卡方面仍然略输于NVIDIA,不过两者不相伯仲,差距只是几个百分点。

五 GPU与System x产品

IBM在BladeCenter服务器系列加入了GPU选项,其通过PCI-E插槽中的X16扩展刀片插头与主板相连,配备一个标准散热片。基于至强芯片的HS22刀片服务器也加入了扩展插槽,共有4款刀片服务器中加入了GPU处理器的选项。如此看来,一台HS22刀片就可以相当于5个高性能计算单元了。

除了HS22之外,IBM的iDataPlex dx360 M3混合式服务器也首次加入了GPU选项,它将可以使用NVIDIA的Tesla M1060和M2050这两款GPU芯片,作为协处理器使用。iDataPlex dx360 M3在2U空间内最多可以配备两颗GPU。下图为HS22示意图。

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六 参考文献

1. http://baike.baidu.com/view/1196.htm

2. http://wenku.baidu.com/view/d40f7a1ea300a6c30c229f6f.html

3. http://www.redbooks.ibm.com/abstracts/tips0798.html?Open

4. http://www.redbooks.ibm.com/abstracts/tips0906.html?Open

5. http://www.redbooks.ibm.com/abstracts/tips0887.html?Open

6. http://www.redbooks.ibm.com/abstracts/tips0822.html?Open

7. http://www.redbooks.ibm.com/abstracts/sg247523.html?Open

8. http://www.redbooks.ibm.com/abstracts/tips0889.html?Open

9. http://www.redbooks.ibm.com/abstracts/tips0851.html?Open

10. http://www.redbooks.ibm.com/abstracts/tips0885.html?Open

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rancher

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