GPU与CPU的对比：异构计算第二讲

"《异构计算》课件第2讲主要介绍了GPU的基础知识，包括GPU的概念、GPU与显卡的关系，以及CPU与GPU的区别。同时，课件还涉及了Flynn分类法，对不同的并行计算架构进行了讲解，特别是数据级并行性（DLP）的概念，以及向量计算的动机和实现方式。" 在计算机领域，异构计算是指利用不同类型的处理器（如CPU和GPU）协同工作来提高系统性能和效率。GPU，全称为Graphics Processing Unit，即图形处理器，最初设计用于处理复杂的图形渲染任务，但现在已被广泛应用于高性能计算和科学计算等领域，因其在并行处理能力上的优势。 GPU与显卡有着密切的关系，通常GPU是显卡的核心部分，负责处理图形和图像数据。GPU的设计目标是高效执行大量重复的计算任务，这使得它在处理像素级别的图像操作和大规模并行计算时表现出色。相比传统的CPU，GPU拥有更多的运算单元（ALU）和更宽的数据路径，使其能同时处理大量数据，尤其适合于处理如物理模拟、深度学习和大规模数据分析等需要大量浮点运算的任务。 在Flynn分类法中，CPU和GPU分别被归类为SISD（单指令单数据流）和MIMD（多指令多数据流）。SISD代表单个处理器执行单一指令流，处理单一数据流，而MIMD则代表多个处理器可以独立执行不同的指令流，处理不同的数据流。GPU作为MIMD的一种形式，能够执行多线程并行计算，每个线程可以并行执行不同的指令。 数据级并行性（DLP）是并行计算的一个关键概念，它强调通过同时对大量数据进行操作来实现并行性，而非依赖多个控制线程。例如，在处理数组加法的示例中，CPU可以通过向量化技术实现DLP，将四个或更多元素作为一个向量处理，从而显著提升计算速度。 向量计算的动机在于，对于大量的元素操作，如矩阵运算或物理模拟，通过增加运算单元的宽度和数据路径的宽度，可以一次性处理多个数据元素，从而大大提高计算效率。例如，在CPU中使用SIMD（单指令多数据）指令集，可以实现向量操作，将一组数据同时加法运算，减少循环次数，提升性能。 《异构计算》课件第2讲深入浅出地介绍了GPU的基本概念，展示了GPU在并行计算中的优势，以及如何通过数据级并行性优化计算效率，这对于理解现代计算机系统的设计和优化具有重要的理论价值。