硬件知识 · Hardware Knowledge

CPU核心和GPU核心到底有何不同

•̀.̫•́✧ · 7月18日 · 2019年本文1265字 · 阅读4分钟368

最近Intel公开发布i9处理器和8代标压处理器,以及GTX2080显卡的到来,可谓是搞机圈的几大热门新闻啊,单颗CPU核心能达到18核36线程想想也是很震撼很牛皮啊,再加上炒得沸沸扬扬的GTX2080Ti显卡,博主正打算在凑钱以后搞一台这样的主机来玩玩呢。

CPU核心和GPU核心到底有何不同-歪?是3.1415926吗

也看到有人在说:现在随便一个显卡都是几百几千核,CPU才四核八核,顶级CPU都才18核,为什么CPU的核心就只有那么点。

也有人在讨论:GPU在将来有没有可能会取代CPU。

虽然博主不是搞芯片研发的,但至少还是个数码爱好者,这些问题博主还是能解释得清楚的,毕竟也还是学了点计算机组成原理。

在我看来,GPU是替代不了CPU的,反过来,CPU也替代不了GPU。

为什么这样说?如果形象点的比喻,就是:把整台机箱比喻成一个工厂,显卡GPU就像是工厂里的流水线工人,这些工人都在同一时刻做着同一件的事情,而CPU就像是这个工厂里的研发中心和高管们,他们在同一时刻都在做着各种复杂而不同的研发工作,把复杂的工作做完了,剩下简单的工作就甩给下面的工人去做吧。

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当然也看到网上有更幽默的比喻:GPU是一群小学生,扎堆算加减法;CPU是一个老教授,能解微积分。

从根本上说CPU和GPU它们的目的不同,且有不同侧重点,也有着不同的性能特性,在某些工作中CPU执行得更快,另一工作中或许GPU能更好。

当你需要对大量数据做同样的事情时,GPU更合适,当你需要对同一数据做很多事情时,CPU正好。

然而在实际应用中,后一种情形更多,也就是CPU更为灵活能胜任更多的任务。GPU能做什么?关于图形方面的以及大型矩阵运算,如机器学习算法、挖矿、暴力破解密码等,GPU会有所帮助。

简单地说,CPU擅长分支预测等复杂操作,GPU擅长对大量数据进行简单操作。一个是复杂的劳动,一个是大量并行的工作。

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其实GPU可以看作是一种专用的CPU,专为单指令在大块数据上工作而设计,这些数据都是进行相同的操作。

要知道处理一大块数据比处理一个一个数据更有效,执行指令开销也会大大降低,因为要处理大块数据,意味着需要更多的晶体管来并行工作,现在旗舰级显卡都是百亿以上的晶体管。

CPU呢,它的目的是尽可能快地在单个数据上执行单个指令。由于它只需要使用单个数据单条指令,因此所需的晶体管数量要少得多。

目前主流桌面CPU晶体管都是十亿以下,和顶级GPU相差十倍以上,但它需要更大的指令集,更复杂的ALU(算术逻辑单元),更好的分支预测,更好的虚拟化架构、更低的延迟等等。

另外,像我们的操作系统Windows,它是为x86处理器编写的,它需要做的任务执行的进程,在CPU上肯定更为高效,你想每个线程的任务并不相同,基本上难以并行化,完全发挥不了GPU的长处。

那么,可以预见在未来,随着CPU进一步强化处理数据块的能力,我们将看到CPU和GPU架构之间的融合,而且随着制造技术的进步和芯片的缩小,GPU也可以承担更复杂的指令。

CPU与GPU间的分工虽然还是大有不同,但彼此间的交集无疑会更多。

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1 条回应
  1. loser2019-7-20 · 17:58

    但是普通人用这么好的东西,也发挥不出来性能啊