403 Forbidden
403 Forbidden今天看啥 热点：
早在今年5月英伟达透露其高端GK110图形芯片的一部分新功能时，这家公司声称，这款GPU即图形处理器的两项新功能：Hyper-Q和动态并行处理(Dynamic Parallelism)有望帮助GPU更高效地运行，而CPU即处理器不会一直干预。如今英伟达在逐步透露用于服务器的特斯拉(Tesla)K20 GPU协处理器的一些基准测试结果，GK110预计会在今年晚些时候交付。
GK110 GPU芯片有时称为Kepler2，绝对是功能超强的怪兽：芯片代工厂台积电公司(TSMC)采用了非常热门的28纳米工艺，在一块晶片上蚀刻了超过71亿个晶体管。它采用了15个极致流式多处理器(SMX)处理单元，每个单元又有192个单精度CUDA(计算统一设备架构)核心，为每三个一组的CUDA核心添加了64个双精度浮点单元。这为你在GK110芯片上的最多2880个CUDA核心上提供了960个双精度浮点单元。
英伟达对绝对性能一直没有给出明确的态度，但是我们预计，GK110在处理器核心上，以1GHz的时钟频率，有望提供每秒近2万亿次浮点运算的原始双精度浮点性能，而在单精度下可能达到每秒3.5万亿次浮点运算。这性能大概是特斯拉M20系列GPU协处理器所用的现有Fermi GF110 GPU的三倍，也就是说相当于每瓦散热性能高出三倍。
仅仅拥有更多的处理器核心提升不了性能。你还得更高效地利用这些核心;这时候，Hyper-Q和动态并行处理这两项功能正好可以派得上用场。
值得关注的是，这两项功能并未出现在GK104 GPU芯片上，这款芯片用在了英伟达已经交付给需要单精度浮点运算处理的客户的特斯拉K10协处理器上。特斯拉K10 GPU协处理器把两块GK104芯片放到一块PCI-Express卡上，在225瓦散热范围内提供了每秒4.58万亿次浮点的单精度运算能力&&这个性能是Fermi M2090协处理器的整整3.5倍。
许多超级计算机应用程序运行消息传递接口(MPI)协议，将工作调度分派到并行机器上，而Hyper-Q让GPU得以在处理MPI工作分配时，以一种更合作的方式与CPU协同运行。如果使用Fermi卡，GPU每次只有一个MPI任务由CPU调度分配，然后卸载给GPU。这显然是个瓶颈。
英伟达为Kepler GPU增添的Hyper-Q功能
借助Hyper-Q，英伟达为GPU本身添加了一个队列，现在处理器可以同时把最多32个不同的MPI任务调度分派给GPU。没必要改动一行MPI代码，就可以充分利用Hyper-Q;CPU与GPU进行联系时，这项功能完全是自动发挥作用。
为了表明Hyper-Q的效果有多好(以及那些数千个CUDA核心不会无所事事)，英伟达的高级开发工程师Peter Messmer拿来了名为CP2K的一些分子模拟代码。他在博客中表示，这种代码&对GPU来说向来一向很难处理的代码&，测试了在Hyper-Q功能先关闭，后开启的特斯拉K20协处理器上运行起来有多好。
正如Messmer解释的那样，当MPI进程被CPU限制于少量的工作时，MPI应用程序&出现了打折扣的性能提升&。CPU频繁接到任务，而GPU在许多时候处于闲置状态。而混合系统中的GPU提速幅度也不是很明显，你从这个基准测试中可以看出。这项测试把特斯拉K20协处理器放到配备16核心皓龙6200处理器的未来版克雷XK7超级计算机节点里面。
Hyper-Q为运行CP2K分子模拟的节点将性能提升了2.5倍。
就这个模拟864个水分子的特定数据集而言，增添CPU和GPU节点组合其实提升性能的幅度不是很大。如果是Hyper-Q功能没有开启的16个节点，你能获得12倍的性能(由于某种原因，英伟达的Y轴代表较之两个CPU+GPU节点的相对提速)。但在拥有16个CPU+GPU节点、Hyper-Q功能开启的同一系统上，性能高达2.5倍。你要知道，英伟达并没有承诺：启用Hyper-Q功能后，所有代码都会类似的提速效果。
我们询问英伟达特斯拉事业部的高级主管Sumit Gupta，为什么CP2K测试不对Fermi GPU和Kepler GPU进行横向比较。他开玩笑说，英伟达总得为今年11月在盐湖城召开的SC12超级计算大会保留压箱之作。
借助GK110 GPU的另一项功能：动态并行处理，GPU就能够根据需要在GPU里面调度分派工作，受制于由CPU分派给它的运算任务。如果是Fermi GPU，系统中的CPU把工作分派给一个或多个CUDA核心，工作的处理结果会被送回到CPU。如果进一步的运算必不可少，CPU就把这部分数据和算法分派到GPU，然后GPU把处理结果发回给CPU，依次往返，直至运算计算完毕。
动态并行处理：让GPU调度处理自己的工作
如果使用现有的Fermi GPU，会有大量的往返操作。动态并行处理功能让GPU可以处理自己的工作。但是更重要的是，它还可以让模拟的精细度实现动态变化：处理值得关注的任务时，获得更精细的粒度，而在什么都没进行的模拟方面，基本上什么都不做。
通过调整模拟的精细度和数据的精细度，你就能获得更好的结果，(在更短的时间内)处理更少的工作，不然在所有区域和时间片处理细粒度的模拟时效果差强人意。
GK110 GPU来自动态并行处理的性能提升
动态并行处理方面最重要的一点是，GPU会针对运算的粗粒度自动作出决策;根据需要，对数据作出响应、启动新的线程。
为了展示动态并行处理的早期测试结果，英伟达没有进行流体力学模拟或者诸如此类的模拟，而是在另一篇博文中，英伟达工程师Steven Jones对动态并行处理功能先开启、后关闭的K20 GPU协处理器进行了Quicksort基准测试。
如果你忘了以前学的计算机学入门课程，Jones在博文中添加了他在测试中所用的Quicksort代码。值得关注的是，在动态并行处理功能开启并使用的GPU上编写Quicksort例程只用了一半的代码，那是由于你没必要控制CPU与GPU之间的来回操作。
从上面那张图中可以看出，如果你为由CPU排序的每一段数据处理所有的运行工作&&Fermi GPU就需要这么处理，那么它要花更长的时间来排序。在K20 GPU上，动态并行处理功能把Quicksort的性能提升了两倍，几乎能够随数据集的大小灵活扩展。值得关注的是，这个K20在处理Quicksort方面与实际的Fermi GPU相比到底好多少，以及其他工作负载和模拟如何处理这种GPU自主性。
Gupta告诉我们，特斯拉K20协处理器有望在今年第四季度首批交付。
相关搜索：
相关阅读：
相关频道：
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
服务器运维最近更新12:07:32 修改
表面上，CPU集成的GPU核心很弱，应该不会影响到独立的市场但是...大家想一下，这种附带GPU的CPU，其实也就是在传统CPU核心的基础上加入了个协处理器，一个以并行浮点运算为专长的协处理核心AMD和Intel会仅仅把它作为GPU来用吗？尤其是在用户安装了独立显卡之后，这个核心怎么办？？扔那里浪费？不可能吧？那么理论上也就是会作为一个通用的并行浮点协处理器来工作这个时候我突然想起了HAVOK....物理加速？以后CPU内部的协处理器就能完成了，那么NV的物理加速卖点..怎么办？要知道，现在大作中HAVOK占绝对主力...Re:[疑似马甲,11楼]以下是引用&疑似马甲&在11楼的发言：ＡＭＤ和Ｉｎｔｅｌ现在的板载全部不支持硬件Ｈａｖｏｋ物理加速考虑到ＡＭＤ和Ｉｎｔｅｌ的关系，即使ＡＭＤ具备了硬件水平，Ｉｎｔｅｌ也不会给他开放Ｈａｖｏｋ授权ＮＶ更不用说了，也不会给ＡＭＤ用Ｐｈｙｓｘ所以问题就简化为，１，１年内，Ｉｎｔｅｌ在ＣＰＵ外面都做不到的事，能不能在ＣＰＵ里面做到？２，做到了，是不是ＡＭＤ更倒霉？
其实没那么复杂集成GPU的CPU可以看成有加强了并行浮点运算的CPU这个并行运算是通用的，不需要额外的接口去运行这样一来其实也就不存在物理加速，而是一个性能强大的CPU直接做物理运算这样的话其实不只Havok，Physx也能直接用CPU来实现流畅的效果甚至..以后新出的物理引擎都可以！就像镜之边缘，本身就可以用CPU做物理运算，只是现在CPU不够强所以会卡而已一旦CPU的并行浮点性能跟上了...还要物理加速干嘛？还要什么物理加速授权啊？
.cn/images/bbs4/logo/.gif
从大部分人转投笔记本的趋势来看
Alienware 17R3 GTX980Ti SLI GTX980m
不用担心NV已经有自己的CPU计划了
INTEL QX9650 默电 OC4G 450*9
威刚红龙DDR2- 0CV
映众GTX470
海韵SS-700HM 700W
希捷 1T*2/酷鱼M
先锋 DVR-109XL
Re:[yygyvgvh,3楼]以下是引用&yygyvgvh&在3楼的发言：不用担心NV已经有自己的CPU计划了
上次有看过传说呃NV的CPU计划结果..是手机平台的CPU+NV的集显芯片组凑合成的....那也能算?而且,就目前AMD、NV出的研发周期,从确定项目到出品,要三年!!...CPU的周期貌似应该比GPU更长...更何况,NV目前没有任何X86经验...要做出CPU..少说4年...而且性能.....
.cn/images/bbs4/logo/.gif
Re:[冰镇鱼尾骨,2楼]以下是引用&superabcx&在2楼的发言：从大部分人转投笔记本的趋势来看
CPU集成的核心应该会稍弱于现在的集显处于体积、功耗等因素的考虑.....
.cn/images/bbs4/logo/.gif
Re:[DAVID-YANG,1楼]
这个不用你操心吧，你还是最好担心一下什么时候硬件不用半年就淘汰一次
你不想想GPU&和CPU&的发热量~就算是32NM,&把2个搞一起，要能玩的起游戏大作，一样得靠独显。
此帖会火..快留名
362 765 935
.cn/images/bbs4/logo//5.gif
先捅后回！
A饭:大A本帝国的旗帜,必将插满N球！A希给给！
N饭:把所有A太人关入集中营！哈伊，N特勒！
性价比饭:草泥俩马
您需要登录后才可以发帖
其他登录方式：怎样将GPU作为CPU的协处理器工作？ - 突袭新闻
当前位置&:&&&&怎样将GPU作为CPU的协处理器工作？
热门标签：&
怎样将GPU作为CPU的协处理器工作？
编辑：王可评论：
很多朋友碰到怎样的问题:怎样将GPU作为CPU的协处理器工作？,本网通过互联网收集了以下的答案,以方便用户参考解决问题,具体问题如下:我现在在一个开发板上跑一个图像识别的算法，这个板子自带armcortexA8的CPU和mali-400的GPU。我希望有人能帮我把其中一段很简单的图像求差值的代码移植到GPU上，也就是将GPU当作CPU的协处理器进行工作。这样减轻了CPU的负担。不知群里是否有大侠感...
很多朋友碰到怎样的问题:怎样将GPU作为CPU的协处理器工作？,本网通过互联网收集了以下的答案,以方便用户参考解决问题,具体问题如下:我现在在一个开发板上跑一个图像识别的算法，这个板子自带arm cortex A8的CPU和mali-400的GPU。
我希望有人能帮我把其中一段很简单的图像求差值的代码移植到GPU上，也就是将GPU当作CPU的协处理器进行工作。这样减轻了CPU的负担。
不知群里是否有大侠感兴趣？可以联系我邮箱.谢谢
此问题本网暂时还未收集到答案,如果您有合适的答案,请在下面评论区提交,谢谢合作,大家帮助大家!相关阅读:
苹果为何没能改变美国移动支付格局？
中国全面放开二胎，或导致每年新增人口 800 万，但携程梁建章觉得出生率还是不够？
明星跨界投资热：寒冬下没有免死金牌
本网最新文章