三分钟搞懂CPU, GPU, FPGA计算能力

Question

如题所述

Answer 1

探索异构计算的未来：GPU、FPGA与CPU的较量

随着人工智能的崛起，异构计算的舞台逐渐升温，GPU和FPGA正从辅助角色跃升为计算设备的主力，挑战CPU的传统霸主地位。这一切背后的秘密，就在于它们独特的设计和惊人的浮点运算能力。让我们一起揭秘，为何GPU和FPGA在计算能力上超越了CPU。

芯片设计的差异</

CPU，作为通用处理器，其设计既要满足复杂的计算需求，又必须考虑人机交互的实时响应和任务协调。因此，大量的空间被用于实现分支预测与优化，以及存储缓存以降低任务切换时的延迟，如Intel E5 2680 V4的14核心设计。

相比之下，GPU的设计则更加专注于计算性能，几乎将所有空间倾注于ALU，专为矩阵运算、AI和图形渲染等任务量身打造。例如，Tesla P100的3584个CUDA核心和Xilinx Ultrascale的1440 DSP加法器，皆证明了其在浮点运算上的强大实力。

峰值浮点运算能力</

Intel E5 2680 V4的1.34TFlops峰值浮点运算能力，反映出其14个核心和SIMD技术的结合。从Haswell的AVX256（每周期16次单精度浮点运算）到Broadwell的FMA（每周期32次运算）再到Skylake的AVX512（每周期64次运算），每一代都在提升计算效率。

GPU的代表，如Tesla P100，凭借3584个CUDA核心和FMA，峰值浮点运算能力高达10TFlops，即使是入门级的P4也能提供5TFlops，展现出显著的优势。而Xilinx Ultrascale的1440 DSP加法器和6743个逻辑加法器，合起来的4.5TFlops，展现了FPGA在特定领域的强大计算性能。

价格与性能的平衡</

尽管在性能上GPU和FPGA远超CPU，但价格方面，如E5 2680 V4、Tesla P4和Xilinx Ultrascale在某些应用场景中可视为性价比相当。这表明，选择哪种芯片，不仅要看性能，还要根据实际需求和预算来权衡。

总结来说，GPU和FPGA的崛起，是异构计算对传统CPU挑战的体现，它们在特定计算任务上展现出无可匹敌的性能。然而，选择哪种芯片，还需考虑任务类型、成本效益以及技术的持续发展。在这个快速发展的领域，每一种计算设备都有其独特的价值和适用场景。