GPU和CPU有什么差别？哪些方面不一样？

GPU运算速度比CPU快的原因 GPU和CPU的区别

首先 CPU 和 GPU 是为了不同的计算任务而设计的： a）CPU 主要为串行指令而优化，而 GPU 则是为大规模的并行运算而优化。 b）从并行的角度来看，现代的多核 CPU 针对的是指令集并行（ILP）和任务并行（TLP），而 GPU 则是数据并行（DLP）。 c）在同样面积的芯片之上，CPU 更多的放置了多级缓存（L1/L2/LLC）和指令并行相关的控制部件（乱序执行，分支预测等等），而 GPU 上则更多的是运算单元（整数、浮点的乘加单元，特殊运算单元等等） d）GPU 往往拥有更大带宽的 Memory，也就是所谓的显存，因此在大吞吐量的应用中也会有很好的性能。 2. 其次 GPU 真正的速度优势并没有宣传中的那么大，这主要是因为： a）我们所看到的这些比较中，并没有很好的利用上 CPU 中的 SIMD 运算部件。 b）GPU的运算任务无法独立于CPU而执行，运算任务与数据也必须通过总线在GPU与CPU之间传输，因此很多任务是无法达到理论加速的。 GPU和CPU适合的应用场景不同如果是数据相关性不大的重复运算，GPU确实有优势，有时候加速比能到几百倍如果是相关性比较大的运算，比如迭代、尤其是迭代译码之类的运算，后面的计算需要...

CPU和GPU的简介和差别

NVIDIA 近日宣布，NVIDIA Tesla AI 超级计算机平台将为最新一期的全球最节能高性能计算 (HPC) 系统 Green500 榜单中排名前 13 的系统提供动力支持。所有这 13 台计算机均使用 NVIDIA Tesla P100 数据中心 GPU 加速器，其中便包括基于 NVIDIA DGX-1 AI 超级计算机的四个系统。 NVIDIA还公布一些性能数据，这些数据表明，相比两年前发布的 Kepler 架构，NVIDIA Tesla GPU 已将 HPC 应用程序的性能提升 3 倍之多。这大大超越摩尔定律对于性能提升的预测，甚至在其近些年开始减速之前便已如此。很多人有这样的疑问，现在像挖矿、破解密码甚至超级计算等领域，越来越多地需要用的是 GPU 而不是 CPU，是不是CPU被GPU取代的一天就要到来了？ CPU和GPU简介什么是CPU 中央处理器（英文Central Processing Unit，CPU）是一台计算机的运算核心和控制核心。CPU、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。CPU由运算器、控制器和寄存器及实现它们之间联系的数据、控制及状态的总线构成。差不多所有的CPU的运作原理...

GPU和CPU有什么区别为什么只GPU可处理图形工作

GPU 是并行编程模型，和CPU的串行编程模型完全不同，导致很多CPU 上优秀的算法都无法直接映射到GPU 上，并且GPU的结构相当于共享存储式多处理结构，因此在GPU上设计的并行程序与CPU 上的串行程序具有很大的差异。 GPU主要采用立方环境的材质贴图、硬体TL、顶点混合、凹凸的映射贴图和纹理压缩、双重纹理四像素256 位的渲染引擎等重要技术。由于图形渲染任务具有高度的并行性，因此GPU可以仅仅通过增加并行处理单元和存储器控制单元便可有效的提高处理能力和存储器带宽。 GPU设计目的和CPU截然不同 CPU是设计用来处理通用任务，因此具有复杂的控制单元；而GPU主要用来处理计算性强而逻辑性不强的计算任务，GPU中可利用的处理单元可以更多的作为执行单元。因此，相较于CPU，GPU在具备大量重复数据集运算和频繁内存访问等特点的应用场景中具有无可比拟的优势。使用GPU有两种方式：一种是开发的应用程序通过通用的图形库接口调用GPU设备；另一种是GPU自身提供API编程接口，应用程序通过GPU提供的API编程接口直接调用GPU设备。 ...

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高通（Qualcomm）不只是一家在移动SoC芯片和3G通信技术上造诣颇深的公司，而且是一家拥有移动GPU自主设计能力和生产能力的公司。移动GPU是SoC芯片的一部分，与ARM架构的通用处理器（CPU）一起构成SoC芯片体现应用性能的两个重要部分。·······
谈GPU的作用、原理及与CPU、DSP的区别

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今天，GPU已经不再局限于3D图形处理了，GPU通用计算技术发展已经引起业界不少的关注，事实也证明在浮点运算、并行计算等部分计算方面，GPU可以提供数十倍乃至于上百倍于CPU的性能，如此强悍的“新星”难免会让CPU厂商老大英特尔为未来而紧张，NVIDIA和英特尔也经常为CPU和GPU谁更重要而展开口水战。GPU通用计算方面的标准目前有OPEN CL、CUDA、ATI STREAM.其中，OpenCL（全称Open Computing Language，开放运算语言）是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准，也是一个统一的编程环境，便于软件开发人员为高性能计算服 ...
linux安装GPU显卡驱动、CUDA和cuDNN库

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搞机器学习也有一段时间了，每次部署GPU开发环境就是一场战争，先记录一下基本步骤，结合网上资料和个人实践整理如下：1、检查BIOS启动项，关闭一些选项在开机启动项的Security选项中检查UEFI是否开启，如果开启的话请立马关掉它（重要）在开机启动项的Boot选项中检查Secure Boot是否开启，如果开启的话请立马关掉它（重要）2、安装相关依赖sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compilersudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-de ...
想要学习芯片制造，cpu，gpu制造，从什么开始学？

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我是小白。。大神们帮帮忙。。我想要学习芯片制造，cpu，gpu制造，从什么开始学？如何学习？看什么书？这些和单片机。。开发板。。等等的有关系吗？小弟先谢过，大家了！！{:3:}
M5000 GPU直通到VM

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我遇到了加载和显示图形包的问题。VM正在运行使用PCI Pass-through的RHEL 7 VM我创建了一个Linux RHEL x64 VM。我能够通过PCI激活VM的M5000 GPU。当VM引导时，通过PXE菜单加载修改的XORG RHEL OS。我可以看到操作系统负载，因为VM屏幕上显示了几条消息。它继续，然后它停在消息：“启动OpenSSH服务器守护进程”看看Xorg.log，我看到如下消息：NVIDIA GLX Module 390.25 ....正在加载/usr/lib/xorg/modules/drivers/nvidia_drv.so适用于所有支持的NVIDIA GPU的NVIDIA Unified Driver使用VT编号1未检测到设备致命服务器错误 ...
CPU和GPU擅长和不擅长的地方

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CPU和GPU都是具有运算能力的芯片，CPU更像“通才”——指令运算(执行)为重+ 数值运算，GPU更像“专才”——图形类数值计算为核心。在不同类型的运算方面的速度也就决定了它们的能力——“擅长和不擅长”。芯片的速度主要取决于三个方面：微架构、主频、IPC(每个时钟周期执行的指令数)。 1．微架构从微架构上看，CPU和GPU看起来完全不是按照相同的设计思路设计的，当代CPU的微架构是按照兼顾“指令并行执行”和“数据并行运算”的思路而设计，就是要兼顾程序执行和数据运算的并行性、通用性以及它们的平衡性。CPU的微架构偏重于程序执行的 ...
GPU图形处理器

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本帖最后由 gk320830 于 2015-3-4 22:00 编辑凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，而硬件T&L技术可以说是GPU的标志。ｈｔｔｐ：／／m2.zynews.ufstone．ｎｅｔ/jkbk/bjbhzkyy/jigu/6654047717．ｈｔｍｌｈｔｔｐ：／／m2.zynews.ufstone．ｎｅｔ/jkbk/bjbhzkyy/anba/6654102821．ｈｔｍｌｈｔｔｐ：／／m2.zynews.ufstone．ｎｅｔ/jkbk/bjbhzkyy/anba/6654157393．ｈｔｍｌｈｔｔｐ：／／m2.zynews.ufstone．ｎｅｔ/jkbk/bjbhzkyy/fzbb/6654212360．ｈｔｍｌｈｔｔｐ：／／m2.zynews.ufstone．ｎｅｔ/jkbk/bjbhzkyy/ts ...
为什么说FPGA并不会取代CPU和GPU成为机器人开发的新宠儿？

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最近我们看到一篇文章，说FPGA可能会取代CPU和GPU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CPU。并且预言FPGA将来可能会取代CPU和GPU现在的地位。但事实真的是这样吗？要搞清楚这个问题，我们首先得对CPU和FPGA都有足够的了解。
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　　在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系统板上，仅有为数不多的几种电源管理相关的设计挑战，但是由于需要反复调试，所以这类挑战可能使系统的推出时间严重滞后。不过，如果特定设计或类似设计已经得到电源产品供应商以及 FPGA、GPU 和 ASIC 制造商的验证，就可以防止很多电源和 DC/DC 调节问题。分析和解决问题的负担常常落在系统设计师的肩上。配置设计方案复杂的数字部分已经占据了这些设计师的大部分精力。因此处理设计方案的模拟和电源部分就成了主要挑战，因为电源并非如很多设计师所预期的那样是个简单的任务。　　周全的电源管理从一 ...
汇编的CPU和寄存器

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初识汇编(三)

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