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【PC】CPU与GPU_gpu eu alu 关系

gpu eu alu 关系

ALU:
算术单元(Arithmetic Unit):算术单元执行基本的算术运算,如加法、减法、乘法和除法。它能够对整数、浮点数和定点数等进行数值计算,并输出运算结果。
逻辑单元(Logic Unit):逻辑单元执行逻辑运算,如与、或、非、异或等逻辑操作。它能够对二进制位进行逻辑运算,并输出逻辑结果。
控制单元(Control Unit):控制单元负责控制ALU的操作和数据流。它接收来自CPU的指令,解码并控制ALU进行相应的算术和逻辑运算。

从实际来看,CPU芯片空间的5%是ALU,而GPU空间的40%是ALU。
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CPU与主板

CPU的架构是有利于X86指令集的串行架构,CPU从设计思路上适合尽可能快的完成一个任务。但是如此设计的CPU在多媒体处理中的缺陷也显而易见:多媒体计算通常要求较高的运算密度、多并发线程和频繁地存储器访问,而由于X86平台中CISC(Complex Instruction Set Computer)架构中暂存器数量有限,CPU并不适合处理这种类型的工作。

CPU是什么

CPU是计算机系统中的核心组件,也被称为中央处理器或微处理器。它是一块集成电路芯片,负责执行计算机程序中的指令并进行数据处理。CPU由多个处理核心(单核或多核)组成,每个核心都能执行指令、进行算术逻辑运算和控制流程。

  1. 处理核心(Cores):CPU由一个或多个处理核心组成,每个核心都是一个独立的计算单元。处理核心能够执行指令、进行算术逻辑运算和控制流程。多核心CPU可以同时执行多个任务,提高系统的并发性能。
  2. 缓存(Cache):CPU内部有不同级别的缓存,包括L1、L2和L3缓存。缓存是用来临时存储指令和数据的高速存储器,它能够快速提供数据给处理核心,减少对主内存的访问延迟,提高处理速度。
  3. 控制单元(Control Unit):控制单元负责管理和协调CPU的操作。它从内存中获取指令并解码,将指令发送给相应的处理核心执行,并控制数据的流动和操作的顺序。
  4. 浮点单元(Floating-Point Unit,FPU):浮点单元是CPU中的特殊部件,用于执行浮点数运算,如浮点数的加减乘除和三角函数运算等。它可以加速科学计算、图形处理和模拟等需要大量浮点运算的任务。

主板是什么

主板是计算机系统的主要电路板,它提供了不同组件之间的连接和通信。CPU与主板之间有密切的关系,因为主板上的CPU插座是用来安装和连接CPU的。CPU与主板通过针脚、插槽和插座之间的接口进行物理和电气连接。CPU通过主板上的总线系统与其他组件(如内存、显卡、硬盘等)进行数据传输和通信。

功能

  • 指令执行:CPU执行计算机程序中的指令,包括算术逻辑运算、数据加载和存储、控制流程等操作。
  • 数据处理:CPU进行数据处理,包括数值计算、逻辑运算、比较、移位和位操作等。
  • 控制流程:CPU控制程序的执行流程,根据程序的指令顺序和条件进行跳转、分支和循环。
  • 多任务处理:CPU能够管理和执行多个任务,通过分时和多核心技术实现多任务并行处理。
  • 系统管理:CPU监控和管理计算机系统的各种资源和设备,包括内存、硬盘、外设等。
  • 运行操作系统和应用程序:CPU负责加载和执行操作系统和各种应用程序,使计算机系统能够运行各种软件。

GPU与显卡

GPU英文全称Graphic Processing Unit,中文翻译为“图形处理器”。

GPU是什么

GPU是一种专门设计用于执行大规模并行计算的处理器。它由许多小型处理单元(称为流处理器或CUDA核心)组成,这些处理单元可以同时执行多个计算任务。相比之下,中央处理器(CPU)通常只有几个较强大的处理核心,更适合串行任务。

  1. 流处理器(Stream Processors):GPU内部有大量的流处理器,也称为CUDA核心或Shader核心。这些处理单元能够同时执行多个计算任务,具备强大的并行计算能力,适用于图形渲染和通用计算任务。
  2. 纹理单元(Texture Units):纹理单元负责处理纹理映射,即将纹理图像映射到三维模型的表面上。它执行纹理采样和滤波操作,提供更逼真的图形渲染效果。
  3. 像素填充器(Pixel Fillrate):像素填充器用于填充像素颜色到帧缓冲区,即将图形渲染的结果输出到显示器。它具备高填充率,能够快速渲染图像。
  4. 显存(Video Memory):GPU配备了自己的显存,用于存储图形数据和纹理等。显存具有高带宽和低延迟,能够满足GPU处理图形数据的需求。

显卡是什么

将GPU芯片与其他硬件组件(例如显存、电源、散热器等)集成在一起的硬件设备。显卡通常包含GPU芯片、显存、电源供应单元以及各种接口(如PCIe插槽、视频输出接口等),它们一起构成了一个独立的图形处理子系统。显卡通过连接到计算机主板的扩展插槽(如PCIe插槽),与其他硬件组件进行通信,并负责处理图形渲染和并行计算任务。

简而言之,GPU是一种处理器,而显卡是集成了GPU芯片和其他硬件组件的硬件设备。显卡通过连接到计算机主板,提供了图形渲染和并行计算的能力。

功能

  • 图形渲染:GPU最初用于图形渲染,能够实时处理和渲染复杂的3D图形,使得游戏、虚拟现实和计算机图形应用更加逼真和流畅。
  • 科学计算:许多科学领域需要大规模的计算,例如天气预报、基因组学研究、物理模拟等。GPU可以并行执行这些复杂的计算任务,大大加快了计算速度。
  • 机器学习和人工智能:机器学习和深度学习模型通常需要进行大量的矩阵运算和并行计算。GPU提供了强大的并行计算能力,使得训练和推断过程更加高效。
  • 数据分析:处理大规模数据集时,GPU可以加速数据分析任务,例如图像处理、数据挖掘和模式识别等。

CPU与GPU的关系

  • 举个栗子

    假设有一堆相同的加减乘除计算任务需要处理,那把这个任务交给(几十个)小学生就可以了,这里小学生类似于GPU的计算单元,而对一些复杂的逻辑推理等问题,比如公式推导、科技文章写作等高度逻辑化的任务,交给小学生显然不合适,这时大学教授更适合,这里的大学教授就是CPU的计算单元了,大学教授当然能处理加减乘除的问题,单个教授计算加减乘除比单个小学生计算速度更快,但是成本显然高很多。

  • 综合评估

    特征CPUGPU
    设计和架构通用处理器专用图形处理器
    核心数量较少大量
    控制单元复杂相对简单
    单线程性能较强较弱
    并行计算较弱高度并行
    内存访问较快的高速缓存显存(具有高带宽和低延迟)
    任务适用性通用计算任务图形处理、并行计算、科学计算等
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