不斷擴充的 SIMD 指令集會不會讓 CPU 從 GPU 手中奪回失去的平行計算市場?

時間 2021-05-14 12:23:06

1樓:

感覺還是很難的 GPU其實不是SIMD,GPU 屬於SIMT。cpu跟gpu比最大的缺點在於兩者產生海量worker的成本以及cpu的架構硬傷

2樓:李發

主要還是不斷擴充的NV圖卡售價

以gflops/$來算的,其實SKYLAKE E5甚至比NV的P100要好,只不過節點密度上比不了P100

想象一下,高度向量優化的GPU加速器的向量浮點運算單價比向量序列通吃的CPU還貴。。。NV最近實在是太坑了。

3樓:

從intel最近五年的微架構改進來看,用SIMD取代可程式設計管線都是扯淡。

話說題主知道SSE全系的SIMD位移都有bug嗎。

4樓:

不能啊。設計都不一樣。cpu就好比工程師繪圖搬磚都會,gpu就好比農民工兄弟(無歧視)只會搬磚。

但是乙個工程師搬磚的速度肯定是比不上1000個農民工兄弟同時搬磚的速度。但是農民工兄弟不會繪圖排程。

5樓:NeoL

乙個系統一般來說不止乙個核,不管是專用的還是通用的系統中,真的沒有必要把每個核都做成一樣。

就算都做成很寬的VLIW,也不會每個核都搞那麼多向量暫存器,乙個32*16的向量暫存器就佔了5k門。

就算都有不少向量暫存器,也不會都搞那麼多執行單元,單精度浮點的乘法、倒數、開方、自然指數這些也都佔不少資源。

面積太大能耗比太低,競爭力就下去了,方案或者產品就被pk下去了。

6樓:叛逆者

乙個三頭六臂的CPU也敵不過乙個有十萬天兵天將的GPU。

CPU的大量電晶體花在了cache和控制器(好像是85%),真正計算的部分很少。即便SIMD拉寬,比例變化仍然不大。畢竟CPU的目標是通用、靈活、低延遲。

而GPU幾乎所有電晶體都用在計算,cache不多,控制器甚至可以不要,在CPU上通過驅動跑也行。NV的GPU,結構上就是一堆運算器的集合,運算器之間MIMD,內部SIMD。目標是專用之餘盡可能通用、高吞吐(無所謂延遲)、高流水線。

目標的不同導致了設計的不同,設計的不同導致了分工的不同。

7樓:Cheng Chen

@Shu Zhang 贊同,就補充兩點:

1. SIMD指令集繼續加寬的限制,現在cache line都是64bytes(512bits)的,如果要將SIMD指令繼續加寬,勢必cache line都要加寬了。這樣導致的cache coherency的代價,cache lines被整體替換掉,導致的cache misses可能性增加,以及加寬execution path帶來的能耗問題,這些問題都有待論證。

2. AMD和Intel都在把CPU和GPU放到同乙個晶元上,做成APU,並統一CPU,GPU對記憶體訪問,消除PCIe傳輸的瓶頸。

參看 AMD hUMA和Getting the Most from OpenCL1.2: How to Increase Performance by Minimizing Buffer Copies on Intel Processor Graphics

8樓:Xi Yang

顯然不能。首先,GPU好像也有SIMD。其次,GPU和CPU的架構就不一樣,人家乙個控制器帶好幾十個運算器傻算的架勢,你CPU打了雞血也拼不過的。

9樓:

CPU和協處理器都撞記憶體牆以前都肯定不會有通用CPU能和協處理器競爭。撞牆時說不定CPU/GPU融合已經完成了。

1. 會,SIMD變寬是趨勢,但是對於通用CPU來說變化會很慢。通用CPU用到SIMD指令機會沒那麼多,此時更寬的SIMD單元就是浪費電晶體。

而對於專門處理DLP任務的knights landing來說,SIMD其實才是本體吧。

2. 一段時間內不會,同樣工藝水平下,你說的擴充套件SIMD,多發射等等都只會把CPU拉到和協處理器乙個水平,然後被更多電晶體用來堆Gflops的協處理器打敗。這個處理器雖然Gflops上去了,但單執行緒效能或者核心數量會下降,作為通用處理器來說效能不均衡。

這是對latency優化的通用CPU和對throughput優化的協處理器的區別。

Intel在CPU塞SIMD的同時,NV正在GPU裡塞denver

未來某天可能因為撞記憶體牆,多堆5倍還是10倍Gflops反正都卡在記憶體上。此時可能會有CPU的Gflops爆了GPU的後代,而GPU的後代跑作業系統各種流暢的現象出現。

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