计算机深度研究报告-GPU制霸AI数据中心市场（24页）

行业报告下载 2017年11月30日 06:42 管理员

GPU 与CPU 区别。从GPU 与CPU 架构对比图可以看出，CPU 的逻辑运算单元（ALU）较少，控制器（control）占比较大；GPU 的逻辑运算单元（ALU）小而多，控制器功能简单，缓存（cache）也较少。GPU 的众多逻辑运算单元呈矩阵排列，可以并行处理数量众多但较为简单的处理任务，图像运算处理就可以进行这样的拆解。GPU 单个运算单元处理（ALU）能力弱于CPU，但是数量众多的运算单元可以同时工作，当面对高强度并行计算时，其性能要优于CPU。计算机深度研究报告-GPU制霸AI数据中心市场（24页）

以英伟达Maxwell 架构的GM200 处理器说明GPU 的内部结构。该处理器由4 个图形处理集群（GPC）和16 个流处理集群（SMM）组成。每个流处理集群又由4个调度器组成，每个调度器控制着32 个逻辑计算内核（core），这些计算内核就是实现逻辑运算的基本单元。相对于CPU 的“多核”，GPU 算得上是“众核”。

GPU 处理流程。在电脑中，GPU 被集成在显卡中进行图形处理。整个计算机运行时，CPU 将图形处理任务交给GPU 进行处理。GPU 从CPU 获得指令后，把大规模、无结构化的图像数据分解成许多独立的块，分配给各个流处理集群（SMM）。每个流处理集群再次把数据分解，分配给调度器，调度器将任务放入自身所控制的32个计算内核（core）中完成最终的数据处理任务。如果将一个core 的运算过程记为一个线程，那么该显卡就有32*4*16=2048 个线程同时进行。而当前英特尔最强大的酷睿X 系列处理器顶配也只能做到18 核、36 线程。这些任务单一、数量众多同时进行的线程可以大大缩短计算机运算时间，这即是GPU 在图形处理方面的优势所在。

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