CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA公司推出的一种并行计算平台和编程模型,专为现代GPU设计,旨在利用其强大的并行处理能力加速高性能计算任务。CUDA技术的核心是将原本由CPU执行的计算任务分解为众多小任务,然后分发到GPU的数千乃至数百万个处理单元上并行执行,显著提升计算效率。
首先,让我们来看看GPU的优势。相比传统的CPU,GPU有以下特点:
1. **处理能力强大**:GPU通常具备接近1 teraflops/s(万亿次浮点运算每秒)的计算能力,远超单个CPU。
2. **高带宽**:GPU的显存带宽高达140 GB/s,这对于数据传输和处理至关重要。
3. **成本效益**:由于GPU的高性价比,即使是入门级的GTX280也能提供超过12Tflops/s的处理能力,价格相对较低。
4. **适用于大规模并行计算**:许多世界顶级超级计算机的入门门槛就是12Tflops/s,而使用GPU搭建的小型集群就能轻易达到这个水平。
接下来,对比GPU与CPU在计算能力、存储器带宽和架构上的差异:
- **CPU vs GPU计算能力**:CPU依赖大缓存降低内存访问延迟,但带宽有限且执行单元少,导致数据吞吐量较低。而GPU采用显存直接访问方式,虽有高延迟但能提供大吞吐量。
- **架构差异**:CPU追求单线程性能,频率提升受限,超线程技术和复杂架构已经接近极限。GPU则强调并行处理,有较少的控制单元和大量执行单元,更适合大规模并行任务。
- **单核并行计算产品**:市面上如IBM Cell在PS3中应用,SUN Niagara NPU,以及NVIDIA/AMD GPU的大规模应用表明GPU在实际市场上的广泛接受度和快速成长。
- **开发难度与灵活性**:GPU编程相对复杂,但一旦熟悉,可以利用并行优势编写高效代码。FPGA虽然可自定义功能,但开发难度较大,硬件升级可能需要修改代码。
CUDA基本介绍涵盖了GPU作为并行计算平台的优势,其与CPU和FPGA在性能、架构、开发难度及升级性等方面的比较。掌握CUDA技术,可以极大地扩展软件的计算能力,尤其对于那些适合并行处理的任务,如图像处理、科学计算和机器学习等领域,CUDA的应用具有革命性的效果。随着GPU技术的发展,越来越多的开发者将其纳入工具箱,以应对日益增长的高性能计算需求。