gpu加速原理

GPU一推出就包含了比CPU更多的处理单元，更大的带宽，使得其在多媒体处理过程中能够发挥更大的效能。例如：当前最顶级的CPU只有4核或者6核，模拟出8个或者12个处理线程来进行运算，但是普通级别的GPU就包含了成百上千个处理单元，高端的甚至更多，这对于多媒体计算中大量的重复处理过程有着天生的优势。下图展示了CPU和GPU架构的对比。

从硬件设计上来讲，CPU 由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成。另一方面，GPU 则由数以千计的更小、更高效的核心组成，这些核心专为同时处理多任务而设计。

通过上图我们可以较为容易地理解串行运算和并行运算之间的区别。传统的串行编写软件具备以下几个特点：要运行在一个单一的具有单一中央处理器（CPU）的计算机上；一个问题分解成一系列离散的指令；指令必须一个接着一个执行；只有一条指令可以在任何时刻执行。而并行计算则改进了很多重要细节：要使用多个处理器运行；一个问题可以分解成可同时解决的离散指令；每个部分进一步细分为一系列指示；每个部分的问题可以同时在不同处理器上执行。

举个生活中的例子来说，你要点一份餐馆的外卖，CPU型餐馆用一辆大货车送货，每次可以拉很多外卖，但是送完一家才能到下一家送货，每个人收到外卖的时间必然很长；而GPU型餐馆用十辆小摩托车送货，每辆车送出去的不多，但是并行处理的效率高，点餐之后收货就会比大货车快很多。