CPU 与 GPU 二者的设计目的并不一样，因而适用的场景也截然不同。CPU 更擅长一次处理一项任务，而 GPU...
### CPU vs GPU:架构对比 首先,让我们看看CPU和GPU的架构对比。图P1展示了这个对比,绿色的部分是计算单元。可以看到,CPU的主要面积被多级的Cache占据,而计算单元只占很小的一部分。为了提升CPU读取内存的速度,CPU采用了SRAM构成多级Cache,每级依次容量增大,速度减慢,占据了大量面积。 相比之下,GPU的计算单元“小...
CPU 拥有强大的指令处理和计算能力(这里强大的计算能力是指 CPU 可以胜任更复杂的计算任务),通常用于处理计算机的核心工作,包括解释计算机指令和处理计算机软件中的数据。例如我们在使用个人计算机时,用户和各种软件会不断地产生指令流,CPU 要完成的一个重要工作就是负责处理这些指令,保证它们按照规定的顺序执行。此外,CP...
精简的运算单元:GPU 拥有大量的运算单元,虽然单个单元的性能比不上 CPU,但可以支持非常多的线程(Thread)从而达到非常大的吞吐量。 小容量缓存:与 CPU 不同,GPU 缓存的目的并不是用来存储后面需要访问的数据,而是为线程提供服务,如果有很多线程需要访问同一个相同的数据,缓存会合并这些访问,然后再去访问内存。 简单...
5.1 CPU vs GPU 5.2 渲染优化建议 5.3 GPU的未来 5.4 结语 特别说明 参考文献 一、导言 对于大多数图形渲染开发者,GPU是既熟悉又陌生的部件,熟悉的是每天都需要跟它打交道,陌生的是GPU就如一个黑盒,不知道其内部硬件架构,更无从谈及其运行机制。
这一步是在 CPU 进行的,后面的步骤都是在 GPU 内部进行的。 1.1.2 顶点处理阶段 顶点着色器、曲面细分、几何着色器、顶点裁剪、屏幕映射。 这里会做背面剔除等裁剪,确保只有真正需要绘制的图元才会进入光栅化。 顶点处理是可编程的(Vertex Shader,Geometry Shader 和 Compute Shader)。
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可以提供数十倍乃至于上百倍于CPU的性能,如此强悍的性能已经让CPU厂商老大英特尔为未来而紧张。 NVIDIA公司在1999年8月31日发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出GPU的概念。GPU之所以被...
当GPU结合散热风扇、PCI插槽、HDMI接口等部件之后,就组成了显卡,但显卡不能独立工作,需要装载在主板上,结合CPU、内存、显存、显示器等硬件设备,组成完整的PC机。 下面是历经多次变革的NVIDIA GPU架构: 2008 - Tesla:最初给计算处理单元使用,应用于早期的CUDA系列显卡芯片中,但是并非真正意义上的图形处理芯片。
CPU vs GPU █GPU与AI计算 大家都知道,现在的AI计算,都在抢购GPU。英伟达也因此赚得盆满钵满。为什么会这样呢? 原因很简单,因为AI计算和图形计算一样,也包含了大量的高强度并行计算任务。 深度学习是目前最主流的人工智能算法。从过程来看,包括训练(training)和推理(inference)两个环节。
工欲善其事必先利其器。 对CPU和GPU的运行原理有一定的理解,虽然不能直接提升我们在高级语言(c,c++,java等)的编程技能,但是当遇到疑难杂症的时候,基于原理性的去寻找答案,往往优于技巧用尽,还一知半解。 CP…