区别一:缓存管理方式的不同 •GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理)。 •CPU:缓存对程序员透明。应用程序员无法通过编程手段操纵缓存。 区别二:指令模型的不同 • GPU:采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32个线程 (一个线程...
区别一:缓存管理方式的不同 GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理)。 CPU:缓存对程序员透明。应用程序员无法通过编程手段操纵缓存。 区别二:指令模型的不同 GPU:采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32个线程 (一个线程束)。 CPU:...
区别一:缓存管理方式的不同 GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理)。 CPU:缓存对程序员透明。应用程序员无法通过编程手段操纵缓存。 回到顶部 区别二:指令模型的不同 GPU:采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32个线程 (一个线程束)...
CPU缓存大、逻辑运算ALU较少；GPU逻辑运算较多，缓存较小。相较之下，GPU有更多的运算单元，即干活的人...
GPU所采用的核心技术有硬体T&L、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等,而硬体T&L技术可以说是GPU的标志。
CPU可以并行计算，传统的计算阵列也是用CPU组建的。现在的GPU计算是因为单个GPU的多核心，重复计算能力强，通过低投入的GPU计算阵列就可以达到以往大型CPU阵列并行系统的效率。CPU计算在通用计算上的价值更大。比如说大量数据的重复运算就可以用并行计算的方式来进行，可利用GPU加速，而线性处理的时候GPU效率较...
你那个没悬赏分啦,所以简单跟你说说啦,CPU并行可以分为线程级和进程级别的并行啦,主要是基于消息传递(MPI)的程序设计啦,可以做工程计算,图像处理方面的计算啦。GPU并行这个是支持CUDA架构的NVIDA显卡做的专业图像并行啦,over,本人对多核并行,和多处理机工作站并行比较在行拉。就这么多啦 本回答由网友推荐 举报| 答...
GPU最突出的特点就是:计算核心多。 CPU的计算核心一般只有四个、八个,一般不超过两位数,而用于科学计算的GPU的计算核心可能上千个。正由于计算核心数量的巨大优势,GPU在同一时刻能够进行的计算的数量远远地把CPU比了下去。这时候,对于那些可以并行进行的计算,利用GPU的优势就能够极大地提高效率。
cuda其实更像加强版的SSE或者MMX