死神cosplay之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。 CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。 而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。

　　GPU采用了数量众多的计算单元和超长的流水线，但只有非常简单的控制逻辑并省去了Cache。

　　而CPU不仅被Cache占据了大量空间，而且还有复杂的控制逻辑和诸多优化电路，相比之下计算能力只是CPU很小的一部分。

　　SIMD Unit(单指令多数据流，以同步方式，在同一时间内执行同一条指令)：GPU>

　　CPU。

　　CPU有强大的ALU（算术运算单元）,它可以在很少的时钟周期内完成算术计算。

　　当今的CPU可以达到64bit 双精度。执行双精度浮点源算的加法和乘法只需要1～3个时钟周期。

　　大的缓存也可以降低延时。保存很多的数据放在缓存里面，当需要访问的这些数据，只要在之前访问过的，如今直接在缓存里面取即可。

　　复杂的逻辑控制单元。当程序含有多个分支的时候，它通过提供分支预测的能力来降低延时。

　　数据转发。当一些指令依赖前面的指令结果时，数据转发的逻辑控制单元决定这些指令在pipeline中的位置并且尽可能快的转发一个指令的结果给后续的指令。这些动作需要很多的对比电路单元和转发电路单元。

　　GPU的特点是有很多的ALU和很少的cache。缓存的目的不是保存后面需要访问的数据的，这点和CPU不同，而是为thread提高服务的。如果有很多线程需要访问同一个相同的数据，缓存会合并这些访问，然后再去访问dram（因为需要访问的数据保存在dram中而不是cache里面），获取数据后cache会转发这个数据给对应的线程，这个时候是数据转发的角色。但是由于需要访问dram，自然会带来延时的问题。

　　GPU的虽然有dram延时，却有非常多的ALU和非常多的thread。为了平衡内存延时的问题，我们可以中充分利用多的ALU的特性达到一个非常大的吞吐量的效果。尽可能多的分配多的Threads。通常来看GPU ALU会有非常重的pipeline就是因为这样。

　　所以与CPU擅长逻辑控制，串行的运算。和通用类型数据运算不同，GPU擅长的是大规模并发计算，这也正是密码破解等所需要的。所以GPU除了图像处理，也越来越多地参与到计算当中来。

　　GPU的工作大部分就是这样，计算量大，但没什么技术含量，而且要重复很多很多次。就像你有个工作需要算几亿次一百以内加减乘除一样，最好的办法就是雇上几十个小学生一起算，一人算一部分，反正这些计算也没什么技术含量，纯粹体力活而已。而CPU就像老教授，积分微分都会算，就是工资高，一个老教授资顶二十个小学生，你要是富士康你雇哪个？

　　GPU就是这样，用很多简单的计算单元去完成大量的计算任务，纯粹的人海战术。这种策略基于一个前提，就是小学生A和小学生B的工作没有什么依赖性，是互相独立的。很多涉及到大量计算的问题基本都有这种特性，比如你说的破解密码，挖矿和很多图形学的计算。这些计算可以分解为多个相同的简单小任务，每个任务就可以分给一个小学生去做。但还有一些任务涉及到“流”的问题。比如你去相亲，双方看着顺眼才能继续发展。总不能你这边还没见面呢，那边找人把证都给领了。这种比较复杂的问题都是CPU来做的。

　　总而言之，CPU和GPU因为最初用来处理的任务就不同，所以设计上有不小的区别。而某些任务和GPU最初用来解决的问题比较相似，所以用GPU来算了。GPU的运算速度取决于雇了多少小学生，CPU的运算速度取决于请了多么厉害的教授。教授处理复杂任务的能力是碾压小学生的，但是对于没那么复杂的任务，还是顶不住人多。当然现在的GPU也能做一些稍微复杂的工作了，相当于升级成初中生高中生的水平。但还需要CPU来把数据喂到嘴边才能开始干活，究竟还是靠CPU来管的。

　　（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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　　更新包括架构演进，最新产品A100、选型策略、架构分析、散热和规格分类等。

　　在几个主要方面有别于DSP（Digital Signal Processing，简称DSP（数字信号处理）架构。其所有计算均使用浮点算法，而且

　　执行指令时，每个指令都需要一个固定的时钟周期来完成，这个时钟周期被称为一个

　　负责对计算机的硬件资源进行控制调配，也要负责操作系统的运行，在现代计算系统中仍是不可或缺的。

　　是什么意思？ 在当今数字化和人工智能的时代，高效的计算能力是现代技术发展的重要基础。因此，Central Processing Unit

　　主要负责计算机系统的控制和操作。它是我们通常称为“大脑”的部分，因为它处理所有的计算任务，包括在电脑上运行的软件和应用程序。

　　和FPGA都是现代计算机技术中的高性能计算设备，具有不同的特点和应用场景。本文将详细介绍

　　的功能是执行广泛的计算任务，例如运行操作系统、浏览网页、运行办公软件等。它拥有较少的处理单元，但每个单元非常强大和灵活，适用于处理复杂的控制流程和顺序任务。

　　则拥有一个由数以千计得更小、更高效的核心（专为同时处理多重任务而设计）组成的大规模并行计算架构。

　　是一种通用处理器，负责执行计算机程序的指令并进行各种通用计算和数据处理任务。而

　　主要用于图形渲染和并行计算，它在处理图形、图像数据和大规模数据并行计算方面具有优势。

　　, TPU, NPU，DPU层出不穷…它们都是什么鬼？又有什么不一样？ 01

　　组成，其中包括运算器（ALU, Arithmetic and Logic Unit）、控制单元（CU, Control Unit）、寄存器（Register）、高速缓存器（Cache

　　是计算机的中央处理单元，可以以最小的延迟执行算术和逻辑运算。相比之下，

　　是一种嵌入式或外部图形处理单元，可以执行浮点运算以在高分辨率图像和视频中渲染多边形坐标。下面，小编将和大家一起讨论

　　来执行场景并将其渲染到接近完美。这也是执行渲染的更传统方式。然而，随着

　　(Central Processing Unit，中央处理器)就是机器的“大脑”，是完成布局谋略、发号施令、控制行动的“总司令官”。

　　,中央处理器(Central Processing Unit)是一台计算机的运算核心和控制核心。

　　、内部存储器和输入/输出设备是电子计算机三大核心部件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。

　　的集合，将两个单元整合后能帮助各元件之间更好的通信，因为是AMD开发的，所以叫做APU。

　　面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。

　　曾经是游戏的焦点，现在却成为了人工智能的焦点？ 其实，我们平常所说的显卡（ Video card）就是

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　　等协处理器、DSP、ASIC、FPGA等。一个异构计算平台往往包含使用不同指令集架构(ISA)的处理器。

　　了，近日，数毛社（Digital Foundry）和首席系统架构师Mark Cerny进行了交谈，其中就谈到了

　　在AMD的财务分析日上，AMD 透露将会升级其Infinity Fabric总线，不仅支持

　　显卡的发展可以说是非常的快，人们对于视觉化上的要求也越来越高，随着用户对于图像处理上面的要求不断超出处理器的计算能力。另一方面

　　做图形计算太慢了，于是他们设计了专门的图形加速卡用来帮忙处理图形计算，再后来，NVIDIA提出了

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　　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，

　　有缓冲区的基地址，缓冲区大小，写指针和读指针。其中写指针和读指针分别指向

　　才能发挥出各自的最大潜力，现在的厂商与其堆料不如把重点放到优化上来，怎样才能让芯片在日常生活中发挥出稳定的性能，而不是追求跑分好看，真正做到物尽其用。

　　由专为串行任务而优化的几个核心组成，是由数以千计的更小、更高效的核心组成的大规模并行架构，这些核心专为同时处理多任务而设计。因此，在并行处理特定数据的时候，

　　是显示卡的“心脏”，是显卡的一个核心零部件，核心组成部分。它们是“寄生与被寄生”关系。

　　本身并不能单独工作，只有配合上附属电路和接口，才能工作。这时候，它就变成了显卡。也就相当于

　　Intel的新一代架构Sandy Bridge将于明年初开始大规模出货，而且新架构除了带来

　　的首次无缝融合。用Intel官方的话说就是新的微架构不只是吞并，而是把

　　在电脑中的作用，它决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡和3D显示卡的

　　成为将来机器人研发领域的主要芯片。文章列举了很多表格和实验数据，证明了在很多领域FPGA的性能会极大优于

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