异构计算主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。常见的计算单元类别包括CPU、GPU、DSP、ASIC、FPGA等。目前“CPU+GPU”以及“CPU+FPGA”都是受业界关注的异构计算平台。近日，英特尔宣布将在未来一年半内取消多款服务器GPU产品的发布计划，其中包括HPC级的Rialto Bridge GPU，以全力开发基...
GPU和CPU之间的能耗比的差距,主要在于CPU中晶体管有大部分用在cache和控制逻辑单元,所以CPU相比GPU来说,对于计算密集同时计算复杂度低的算法,有冗余的晶体管无法发挥作用,能耗比上CPU低于GPU。 4 总结与展望 处理器芯片各自长期发展的过程中,形成了一些使用和市场上鲜明的特点。CPU&GPU领域存在大量的开源软件和应用软...
摩尔定律失效的今天,关注“新“成员(GPU\FPGA\ASIC)为数据中心带来的体系架构变革,为业务配上一台动力十足的发动机。 1异构计算:WHY 明明CPU用的好好的,为什么我们要考虑异构计算芯片呢? 随着互联网用户的快速增长,数据体量的急剧膨胀,数据中心对计算的需求也在迅猛上涨。诸如深度学习在线预测、直播中的视频转码、图...
中心处理单元(Central Processing Unit、CPU)[^2]一词诞生于 1955 年,已经诞生 70 多年的 CPU 在今天已经是很成熟的技术了,不过它虽然能够很好地处理通用的计算任务,但是因为核心数量的限制在图形领域却远远不如图形处理单元(Graphics Processing Unit、GPU)[^3],复杂的图形渲染、全局光照等问题仍然需要 GPU 来解决...
CPUGPU异构 cpu gpu异构计算 1、什么是异构 随着计算向多元化发展,越来越多的场景开始引入CPU、DSP、GPU、ASIC、FPGA等多种不同计算单元来进行加速计算,由此,异构计算应运而生。异构计算的核心点在于“异构”二字,说白了就是用不同制程架构、不同指令集、不同功能的硬件组合起来解决问题,这就是异构计算。
GPU Context GPU Context 代表了 GPU 计算的状态。 在GPU 中拥有自己的虚拟地址。 GPU 中可以并存多个活跃态下的 Context。 GPU Channel 任何命令都是由 CPU 发出。 命令流(Command stream)被提交到硬件单元,也就是 GPU Channel。 每个GPU Channel 关联一个 Context,而一个 GPU Context 可以有多个 GPU Channel...
而异构计算主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式,常见的计算单元类别包括CPU、GPU、DSP、ASIC、FPGA等。 异构计算用简单的公式可以表示为“CPU+XXX”。 由于术业有专攻,CPU、GPU、DSP、ASIC、FPGA各有所长,在一些场景下,引入特定计算单元,让计算系统变成混合结构,就能让CPU、GPU、DSP、...
对常用的处理器芯片进行分类,有一个明显的特点:CPU&GPU需要软件支持,而FPGA&ASIC则是软硬件一体的架构,软件就是硬件。这个特点是处理器芯片中最重要的一个特征。 图2 处理器芯片对比 图2可以从两个角度来说明:从ASIC->CPU的方向,沿着这个方向芯片的易用性越来越强,CPU&GPU的编程需要编译系统的支持,编译系统的...
从微架构上看,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...
GPU芯片结构是否可以充分发挥浮点计算能力?GPU同CPU一样也是指令执行过程:取指令 -> 指令译码 -> 指令执行,只有在指令执行的时候,计算单元才发挥作用。 GPU的逻辑控制单元相比CPU简单,所以要想做到指令流水处理,提高指令执行效率,必然要求处理的算法本身复杂度低,处理的数据之间相互独立,所以算法本身的串行处理会导致GPU...