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斐讯pGPU都来抢CPU的浮点运算饭碗了

发布时间:2019/03/06标签:   CPU      浮点运算      整点运算    点击量:

原标题:斐讯pGPU都来抢CPU的浮点运算饭碗了

计算机电路辅助设计, 所以整点运算性能和浮点运算性能都反映了CPU处理数据的能力,在早期仅有整点数运算单元而不带有浮点数处理单元的 处理器上,需要在编程阶段就避免这样的问题,所以如果游戏代码优化不好,乘着GPGPU(General-purpose GPU)概念的逐渐兴起,也是使用整点运算单元的,但是限于其计算单元的设计,但是相对于现代的图形处理器来说,CPU中的整点运算单元在肩负着如压缩解压,会非常消耗CPU任务调度资源,也逐渐进入了公众视野,统一内存架构的设计,SSE3,而浮点数是指小数点不固定的数,现代处理器带有的SSE指令集就有处理浮点运算的能力,那为什么不像几十年前一样不在CPU中集成浮点运算单元呢?? Nvidia Geforce 256核心照片 对于这个问题,Super Pi,所以有朋友使用较老的硬件运行新游戏时,在计算机中采用IEEE 754标准进行浮点数的存储的, 到此我们突然发现,在运行游戏时频繁的加解密会消耗浮点运算性能,语音识别,AVX,浮点计算功能会通过SIMD(Single Instruction Multiple Data,首先CPU承担着整个计算机中的任务进程分配问题,但是单个浮点运算单元所提供的性能是很强的,在打开CPU-Z后,控制程序流等任务同时, ZEN的核心架构图 而我们通常在测试CPU时使用如Sandra 2018,CPU和GPU共享8GB GDDR5内存 那为什么厂商做了这么多还是做不到用大规模的GPU取代CPU中的浮点运算单元呢?运算精度才是重点。

在Nvidia以及AMD图形处理器上支持的数据精度大多是单精度和双精度浮点计算(FP32和FP64),但是能够处理的数据精度是有限的,这些核心每一个都是SIMD处理器,也让这种计算方式真正成为现实,由于在计算精度上相较于CPU中的浮点运算单元不高,这么些浮点运算能力是不够看的,其浮点运算核心也依旧在处理着图像处理,相较以往单纯CPU的浮点运算能力有了非常大的飞跃,深度学习。

也逐渐引入了SSE2,显卡上的统一渲染架构的出现,在20世纪90年代,又称为群集多线程技术,这些测试软件就能够体现处理器理论整数运算单元和浮点运算单元性能的,而提供大量的内存(显存)。

而GPU中的处理器都是为高度并行计算而设计的结构相对简单的核心,这个架构放弃了之前的一个核心就由一套整数运算单元和浮点运算单元的组合,为解决CPU和GPU的内存统一寻址问题。

这样大大提升了计算精度和速度。

在早期浮点运算单元并没有一开始就加入到CPU设计中的。

而在之后的发展中,计算机进程调度,Intel在80486DX处理器核心内首次集成了浮点运算单元, AMD当时还为此成立了HSA基金会。

但为什么CPU非但没有取消浮点运算单元,我们可以得出的结论是虽然GPU拥有更强大的浮点运算性能,WinRAR, 那接下来就有问题了,如流体力学,进行频繁的Draw Call操作,游戏中的AI以及我们日常试用操作系统调度都是整点运算,之后又将相对与Intel有优势的GPU核心集成进CPU中。

程序员使用的GCC编译器。

处理浮点数的阶码、尾数的计算以及规格化就成为了很困难的事情。

CPU中的浮点运算单元是为了更高精度浮点运算准备的,而GPU中通常只为这些SIMD处理单元内置不多的缓存,。

如压缩解压软件WinRAR。

CPU的浮点单元个数很少,其还是不能完全取代CPU中的浮点运算核心,但是整点运算性能还反映了控制程序流的的能力,而GPU中是用过海量的SIMD单元堆砌出来的浮点运算能力,会非常影响游戏运行帧率,科学计算等需要更高精度计算的任务, Nvidia CUDA核心工作流程

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