为什么跑程序刺激战场吃cpu还是gpuu比cpu慢，还慢很多

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-07-25 17:09 标签： 刺激战场吃cpu还是gpu
为什么跑程序是gpu比cpu慢，还慢很多
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发表于 14:41|
来源Wired|
作者Klint Finley
摘要：美国印第安纳大学计算机博士Eric Holk最近开发了一个应用程序来运行GPU，挖掘出了GPU芯片的潜力，使GPU能同时执行成千上万个任务。
GPU代表的是图形处理单元，但是，这些小小芯片除了处理图形功能，还有其它用处。比如，，Salesforce则依赖GPU分析Twitter微博数据流。GPU很适合并行处理运算，也就是同时执行成千上万个任务。怎么做呢？你得开发一个新软件，让它挖掘GPU芯片的潜力。最近美国印第安纳大学计算机博士Eric Holk就作出尝试，他开发了一个应用程序来运行GPU。Holk
说：“GPU编程仍然需要程序员管理许多低层细节，这些细节是与GPU执行的主要任务分离的。我们想开发一个系统，帮助程序员管理这些细节，让GPU在提高生产力的同时仍然有很好的性能。”
一般来说，电脑计算任务大多由CPU完成。一个CPU处理一个计算序列，也就是所谓的一次处理一个线程，它必须尽可能快地执行。GPU的设计初衷是一次处理多个线程，这些线程处理速度慢很多，但程序可以利用并行优势执行得更快一些，就像超级电脑一样。
Holk称，今天，CPU已经能执行并行运算了，多核也很流行，但它们主要还是针对单线程优化的。
GPU术语直到1999年才出现，但在此之前已经有早期的视频处理芯片了，它们于年推出。当时，视频处理芯片严重依赖CPU进行图形处理，1990年代图形显卡更流行了，也更强大了，主要是因为3D显卡出现。
乔治亚科技大学Chris McClanahan认为，GPU硬件架构已经进化，以前它只是特定单一核心，现在向一组高并行、可编程核心转变，它可以用来处理更通用的计算。毫无疑问，随着GPU技术的发展，它会增加更多可编程性、更多并行性，变得越来越像CPU，可以用于通用计算。McClanahan
说，CPU和GPU最终会融合。同时，开发者也开始挖掘GPU的能力，用于不同的应用中，包括物理系统建模、强化智能手机等。
Holk解释道：“GPU的内存带宽也比CPU高很多，在对海量数据进行简单计算时，它的效率更好。”
已经有一些GPU编程语言存在，包括CUDA和OpenCL。Harlan
开发了新语言Harlan，它可以控制GPU。实际上，Harlan被编译成OpenCL。但与其它语言不同，Harlan语言的抽象思维更多与高级编程语言相近，比如Python、Ruby。Holk
称：“Harlan的另一个目标是想回答一个问题：如果从一开始就开发一门语言，它最初的目标就是支持GPU编程，那会怎样呢？目前的大多系统将GPU编程嵌入到现有语言中，开发者不得不处理旧语言的所有问题。Harlan可以让开发者更好地为目标硬件、程序作决策。”
Harlan语法基于Scheme，它是Lisp语言的现代变种，Scheme是所有好语言的始祖。为了让编程语言更“正常”一些，Harlan
还用到了Rust语言，这种语言主要面向开发系统，它可以操作硬件底层。Holk的目的是让程序员编写的代码更有效，因为Harlan能生产更好的GPU代码。（王旭东/责编）
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GPU执行的是简单但计算量大的应用时才有优势，而CPU在计算复杂的数据时有优势。因此如果某个程序在GPU上的运行速度不如CPU上快，只是应用或程序本身就决定了。GPU的优势如下：（1）计算密集型的程序。所谓计算密集型(Compute-intensive)的程序，就是其大部分运行时间花在了寄存器运算上，寄存器的速度和处理器的速度相当，从寄存器读写数据几乎没有延时。可以做一下对比，读内存的延迟大概是几百个时钟周期；读硬盘的速度就不说了，即便是SSD, 也实在是太慢了。　　（2）易于并行的程序。GPU其实是一种SIMD(Single Instruction Multiple Data)架构， 他有成百上千个核，每一个核在同一时间最好能做同样的事情。
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