一文读懂:GPU是如何工作的?

AIGC动态1个月前发布 admin
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一文读懂:GPU是如何工作的?

 

文章摘要


【关 键 词】 GPU加速并行处理性能优势设计差异科技进展

在当前科学研究和计算领域,GPU加速计算正成为推动科技进步的关键力量。与CPU相比,GPU在处理并行任务上具有设计上的优势,这使得它们在执行计算密集型任务时更为高效。在天文学、物理学等研究中,GPU加速的AI正在助力科学家解决前所未有的复杂问题

GPU与CPU的根本差异在于设计理念:CPU强调延迟优化,适合处理顺序任务;而GPU强调带宽优化,能同时处理多项任务。这种差异可通过一个比喻来说明:CPU如同摩托车赛车,快速但每次只能运送一人;GPU则像大巴车,虽然速度相对较慢,但一次性可以运送多人,因此在需要运送大批人时更为高效

处理器的三个主要组成部分为算术逻辑单元(ALU)、控制单元和缓存,CPU和GPU在这三部分的设计上各有侧重。CPU集成了多种运算能力,但内核较少,适合处理复杂的逻辑运算和少量运算。相反,GPU包含大量并行运算单元,适合处理简单的运算任务

FLOPS(每秒浮点运算次数)虽然是衡量处理器性能的指标,但并非核心问题。大多数程序在实际运行中受到内存带宽的限制,GPU通过提供高带宽内存和算法优化,以此弥补计算强度的不足

延迟是影响处理器效率的关键因素。由于物理定律的限制,芯片尺寸导致数据传输延迟,这使得CPU常常处于等待状态。相比之下,GPU通过并发处理和循环展开等优化手段,以及支持大量线程,能够有效弥补延迟问题

综上所述,GPU在高内存支持、算法优化和并发处理方面的优势,使其成为处理并行计算任务的首选。其设计允许通过大量并行任务来弥补延迟,确保计算效率,从而在众多领域展现出强大的性能优势

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【原文作者】 了不起的云计算
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