如何使用单一GPU

发布网友发布时间：2022-04-23 19:34

共1个回答

热心网友时间：2023-09-23 17:49

　　GPU越来越强大，GPU为显示图像做了优化之外，在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVidia推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的，也就是超于游戏，使得GPU能够发挥其强大的运算能力。
　　1、虽然我们看到CPU和GPU在运算能力上面的巨大差距，但是我们要看看他们设计之初所负责的工作。CPU设计之初所负责的是如何把一条一条的数据处理玩，CPU的内部结构可以分为控制单元、逻辑单元和存储单元三大部分，三个部分相互协调，便可以进行分析，判断、运算并控制计算机各部分协调工作。其中运算器主要完成各种算术运算（如加、减、乘、除）和逻辑运算（如逻辑加、逻辑乘和非运算）；而控制器不具有运算功能，它只是读取各种指令，并对指令进行分析，作出相应的控制。
　　2、通常，在CPU中还有若干个寄存器，它们可直接参与运算并存放运算的中间结果。CPU的工作原理就像一个工厂对产品的加工过程：进入工厂的原料（程序指令），经过物资分配部门（控制单元）的调度分配，被送往生产线（逻辑运算单元），生产出成品（处理后的数据）后，再存储在仓库（存储单元）中，最后等着拿到市场上去卖（交由应用程序使用）。在这个过程中，从控制单元开始，CPU就开始了正式的工作，中间的过程是通过逻辑运算单元来进行运算处理，交到存储单元代表工作的结束。数据从输入设备流经内存，等待CPU的处理。
　　3、而GPU却从最初的设计就能够执行并行指令，从一个GPU核心收到一组多边形数据，到完成所有处理并输出图像可以做到完全独立。由于最初GPU就采用了大量的执行单元，这些执行单元可以轻松的加载并行处理，而不像CPU那样的单线程处理。另外，现代的GPU也可以在每个指令周期执行更多的单一指令。例如，在某些特定环境下，Tesla架构可以同时执行MAD+MUL or MAD+SFU。