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三十年前，CPU 和其他专用处理器简直处理通盘计较任务。阿谁时期的显卡有助于加速 Windows 和应用智力中 2D 方式的画图速率，但王人备莫得其他作用。快进到今天，GPU 现已成为整个行业最具主导地位的芯片之一。

具有调侃意味的是，图形芯片硬件的唯独功能的日子已经室迩人远了，图形高性能计较和机器学习在很猛进程上依赖于不起眼的 GPU 的处理能力。与咱们通盘探索这款单芯片若何从一个不起眼的像素鼓吹器演变成一个刚劲的浮点计较引擎。

一脱手CPU统领一切

让咱们起原回到 20 世纪 90 年代末。高性能计较畛域，不管是使用超等计较机进行科学磋议、尺度做事器上的数据处理，如故责任站上的工程和盘算任务，都完全依赖于两种类型的 CPU：为单一办法而构建的专用处理器或现成的处理器，AMD、IBM 或 Intel 的货架芯片。

以 ASCI RED为例。1997 年，它是最刚劲的超等计较机之一，由 9,632 个 Intel Pentium II Overdrive CPU 组成（下图）。每个单位的运行频率为 333 MHz，该系统的表面峰值计较性能略高于 3.2 TFLOPS（每秒万亿次浮点运算）。

由于咱们将在本文中广泛提到这个方针，因此值得花点时期来解释它的含义。在计较机科学中，浮点数（或简称浮点数）是默示非整数值的数据值，举例 6.2815 或 0.0044。整数值（称为整数）广泛用于收敛计较机过甚上运行的任何软件所需的计较。

浮点数关于精度至关紧迫的情况至关紧迫 - 畸形是与科学或工程干系的任何事情。即使是苟简的计较，举例笃定圆的周长，也至少波及一个浮点值。

几十年来，CPU 一直领有单独的电路来对整数和浮点数实施逻辑运算。在上述 Pentium II Overdrive 的情况下，它不错在每个时钟周期实施一次基本浮点运算（乘法或加法）。表面上，这即是为什么 ASCI Red 的峰值浮点性能为 9,632 个 CPU x 3.33 亿个时钟周期 x 1 次操作/周期 = 3,207,456 百万次 FLOPS。

这些数字是基于理念念条件（举例，对易于放入高速缓存的数据使用最苟简的指示）揣度的，何况在实践生存中很少竣事。然则，它们不错很好地标明系统的功率。

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其他超等计较机也领有访佛数目的尺度处理器——劳伦斯利弗莫尔国度实验室的Blue Pacific使用了 5808 个 IBM PowerPC 604e芯片，洛斯阿拉莫斯国度实验室的Blue Mountain（上图）则使用了 6144 个MIPS Technologies R1000。

为了达到万亿次浮点运算级别的处理能力，需要数千个 CPU，通盘这些都需要多数 RAM 和硬盘存储的守旧。已往是这么，现在仍然是，这一切归因于机器的数学要求。当咱们在学校第一次往来物理、化学和其他学科的方程时，一切都是一维的。换句话说，咱们使用一个数字来默示距离、速率、质料、时期等。

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然则，为了准确地建模和模拟表象，需要更多的维度，何况数学高潮到向量、矩阵和张量的畛域。它们在数学中被视为单个实体，但包含多个值，这意味着任何进行计较的计较机都需要同期处理多数数字。鉴于那时的 CPU 每个周期只可处理一到两个浮点数，因此需要数千个浮点数。

SIMD 加入竞争：MMX、3DNow！和SSE

1997 年，英特尔使用一种名为MMX的技能更新了其当先的奔腾系列 CPU ，这是一组行使内核内八个附加寄存器的指示。每个都被盘算为存储一到四个整数值。该系统允许处理器同期实施跨多个数字的一条指示，这种顺次更被称为 SIMD（单指示、多数据）。

一年后，AMD 推出了我方的版块，称为3DNow！。它的性能尤其优厚，因为寄存器不错存储浮点值。又过了一年，英特尔才在 MMX 中处置这个问题，并在其 Pentium III 芯片中引入了SSE（流 SIMD 扩展）。

初次出现在 AMD K6-2 CPU 中的3D Now

跟着日期进入新千年，高性能计较机的盘算者不错使用八成有用处理矢量数学的尺度处理器。一朝扩展到数千个，这些处理器就不错相同出色地管制矩阵和张量。尽管得回了这一跳跃，超等计较机全国仍然酷好旧的或专用的芯片，因为这些新的扩展并不是成心为此类任务而盘算的。

关于另一种快速进步的处理器（GPU）来说亦然如斯，它比 AMD 或英特尔的任何 CPU 都更擅长 SIMD 责任。

在图形处理器的早期，CPU 处理组成场景的三角形的计较（因此 AMD 为其 SIMD 技能使用这个称呼）。然则，像素的着色和纹理完全由 GPU 处理，何况这项责任的很多方面都波及矢量数学。

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20 多年前最佳的耗尽级显卡，举例3dfx 的Voodoo5 5500和 Nvidia 的 GeForce 2 Ultra，都是出色的 SIMD 栽种。然则，它们的创建办法是为游戏生成 3D 图形，而不是其他任何东西。即使是专科市集的显卡也只专注于渲染。

ATI 售价 2,000 好意思元的 ATI FireGL 3 配备了两个 IBM 芯片（一个 GT1000 几何引擎和一个 RC1000 光栅器）、一个巨大的 128 MB DDR-SDRAM 以及据称 30 GFLOPS 的处理能力。但这一切都是为了使用 OpenGL 渲染 API 加速 3D Studio Max 和 AutoCAD 等智力中的图形。

阿谁时期的 GPU 无法用于其他用途，因为休养 3D 对象并将其休养为监视器图像的经过并不波及多数的浮点数学。事实上，其中很大一部分是在整数级别，何况图形卡需要几年的时期才能脱手在整个管说念中多数使用浮点值。

第一个是 ATI 的R300 处理器，它有 8 个零丁的像素管说念，以 24 位浮点精度处理所少见学运算。横祸的是，除了图形以外，莫得其他顺次不错行使这种能力——硬件和干系软件完全以图像为中心。

计较机工程师并莫得健忘 GPU 领有多数 SIMD 功能，但败落将其应用到其他畛域的顺次这一事实。令东说念主骇怪的是，这是一个游戏机，展示了若何处置这个难办的问题。

合资的新时期

2005年11月，微软的Xbox 360上市，其CPU由IBM基于其尺度PowerPC架构盘算和制造，GPU由ATI盘算、TMSC制造。这款代号为 Xenos 的图形芯片很畸形，因为它的布局完全遁藏了单独的极点和像素管说念的经典顺次。

当地时间9月25日，波兰总理莫拉维茨基表示，已要求内务与行政部在与斯洛伐克接壤的边境地区对过往车辆进行检查，以阻止非法移民通过西巴尔干路线穿越波兰前往德国，“这样就没人可以指责我们的边境漏洞”。由于波兰和斯洛伐克同为申根国，两国之间没有例行的边境检查。当天早些时候，波兰政府发言人米勒表示，除了西巴尔干路线外，波兰还一直在对另一条来自意大利兰佩杜萨岛的移民路线进行分析。（总台记者徐明）

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若你也有这种情况，要当心血管的健康了。尤其随着年龄增长后，血管老化的速度会越来越快，如很多人所说的血液黏稠，便极易堵塞血管，相对应的机体罹患心脑血管疾病的发生概率也就越高。

改姓易代的是一个三路 SIMD 阵列集群。具体来说，每个集群由 16 个向量处理器组成，每个向量处理器包含 5 个数学单位。这种布局使每个阵列八成在每个周期对 80 个浮点数据值同期实施来自线程的两条轨则指示。

这被称为合资着色器架构，每个阵列不错处理任何类型的着色器。尽管 Xenos 使芯片的其他方面变得愈加复杂，但它激励了一种于今仍在使用的盘算法式。

在时钟速率为 500 MHz 的情况下，整个集群表面上不错为乘法加法号令的三个线程竣事 240 GFLOPS (500 x 16 x 80 x 2) 的处理速率。这个数字有一定的畛域感，当作对比，十年前的一些全国顶级超等计较机以至无法匹敌这个速率。

举例，桑迪亚国度实验室的aragon XP/S140配备 3,680 个 Intel i860 CPU，峰值速率为 184 GFLOPS。到 1995 年，这台机器已经有几年历史了，芯片开采的速率很快就特地了它，但 GPU 亦然如斯。

CPU 多年来一直在整合我方的 SIMD 阵列，举例，英特尔当先的 Pentium MMX 有一个专用单位，用于在向量上实施指示，最多包含 8 个 8 位整数。当 Xenos 辞全国各地的家庭中使用时，此类装配的尺寸至少增多了一倍，但与 Xenos 比较，它们仍然很小。

耗尽级显卡脱手接受具有合资着色器架构的 GPU 时，它们已经领有比 Xbox 360 的图形芯片明显更高的处理速率。2006 年GeForce 8800 GTX中使用的 Nvidia G80（上图）的表面峰值为 346 GLFOPS，而 2007 年Radeon HD 2900 XT中使用的 ATI R600则领有 476 GLFOPS。

两家制造商很快就在其专科模子中行使了这种计较能力。诚然价钱过高，但 ATI 的 FireGL V8650 和 Nvidia 的 Tesla C870 相当允洽高端科学计较机。然则，在最高等别上，行家超等计较机仍然仅依赖尺度 CPU。事实上，几年后 GPU 才脱手出现在最刚劲的系统中。

那么，当它们明显提供了巨大的处理速率时，为什么不立即使用它们呢？

起原，超等计较机和访佛系统的盘算、建造和操作都极其上流。多年来，它们都是围绕多数 CPU 阵列构建的，因此集成另一个处理器并不是一朝一夕的事。此类系统在增多芯片数目之前需要进行透顶的运筹帷幄和开动小畛域测试。

其次，让通盘这些组件互助运行，尤其是软件方面，绝非易事，这亦然那时 GPU 的一个紧要毛病。诚然它们已经变得高度可编程，但以前可供它们使用的软件十分有限。

Microsoft 的 HLSL（高等着色器谈话）、Nvidia 的Cg 库和 OpenGL 的 GLSL 使走访图形芯片的处理能力变得苟简，尽管纯正是为了渲染。

合资着色器架构 GPU 改造了这一切。2006 年，ATI（那时是AMD 的子公司）和 Nvidia 发布了软件器具包，旨在将这种能力不单是用于图形，其 API 分一名为CTM（Close To Metal）和CUDA（Compute Unified Device Architecture）。

然则，科学和数据处理社区果真需要的是一个全面的软件包，它将多数的 CPU 和 GPU（广泛称为异构平台）视为由稠密计较栽种组成的单个实体。

2009年，他们的需求得到特出志。OpenCL当先由 Apple 开采，由 Khronos Group（几年前给与了 OpenGL）发布，成为在日常图形以外使用 GPU 的事实上的软件平台，或者该畛域那时被称为 GPGPU（通用GPU 上的计较， Mark Harris创造的术语）。

GPU 进入计较竞赛

与深广的技能批驳全国不同，行家范围内并没少见百名批驳者测试超等计较机的性能见识。然则，德国曼海姆大学于 20 世纪 90 年代初启动的一个正在进行的面目恰是悉力于于竣事这一所在。该组织被称为“TOP500”，每年两次发布行家最刚劲的 10 台超等计较机名次榜。

第一个自恃 GPU 的条目出现在 2010 年，中国有两个系统——星云和河汉一号。他们分别使用 Nvidia 的Tesla C2050（实质上是 GeForce GTX 470，如下）和 AMD 的Radeon HD 4870卡，前者的表面峰值为 2,984 TFLOPS。

在高端 GPGPU 的早期阶段，Nvidia 是为计较巨头配备的首选供应商，不是因为性能（AMD 的 Radeon 卡广泛提供更高进程的处感性能），而是因为软件守旧。CUDA 资格了快速发展，几年后 AMD 才找到合适的替代决策，饱读舞用户改用 OpenCL。

然则，英伟达并莫得完全主导市集，英特尔的至强融核处理器试图占据一隅之地。这些大型芯片源自一个名为 Larrabee 的已中止的 GPU 面目，是一种特殊的 CPU-GPU 羼杂体，由多个访佛奔腾的中枢（CPU 部分）与大型浮点单位（GPU 部分）配对组成。

对 Tesla C2050 里面结构的查验揭示了 14 个称为流式多处理器 (SM) 的块，由缓存和中央收敛器分手。每一个都包含 32 组两个逻辑电路（Nvidia 将其象征为 CUDA 中枢），用于实施所少见学运算 - 一组用于整数值，另一组用于浮点数。在后一种情况下，内核不错在每个时钟周期以单（32 位）精度管制一次 FMA（会通乘加）操作；双精度（64 位）运算至少需要两个时钟周期。

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Xeon Phi 芯片（下图）中的浮点单位看起来有些相似，只是每个内核处理的数据值惟有 C2050 中 SM 的一半。尽管如斯，由于与 Tesla 的 14 个重迭中枢比较，有 32 个重迭中枢，单个 Xeon Phi 处理器总体上每个时钟周期不错处理更多的值。然则，英特尔初次发布的该芯片更多的是原型机，无法充分剖析后来劲——英伟达的居品运行速率更快，功耗更低，并被证实是一款超卓的居品。

这将成为 AMD、英特尔和 Nvidia 之间三路 GPGPU 之争中反复出现的主题。一种型号可能领少见量较多的处理中枢，而另一种型号可能具有更快的时钟速率或更刚劲的缓存系统。

CPU 关于通盘类型的计较仍然至关紧迫，很多超等计较机和高端计较系统仍然由 AMD 或英特尔处理器组成。诚然单个 CPU 无法与普通 GPU 的 SIMD 性能竞争，但当数千个 CPU 贯穿在通盘时，它们就证实迷漫了。然则，此类系统败落功效。

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举例，在河汉一号使用Radeon HD 4870卡的同期，AMD最大的做事器CPU（12核Opteron 6176 SE）也脱手流行。关于 140 W 傍边的功耗，CPU 表面上不错达到 220 GFLOPS，而上述 GPU 的峰值性能可达到 1,200 GFLOPS，仅多出 10 W，而且资本仅为其一小部分。

不再“只是”显卡

到了 2013 年，不单是是全国上的超等计较机在集体行使 GPU 的能力进行并行计较。Nvidia 正在积极推论其GRID 平台，这是一种用于科学和其他应用的 GPU 杜撰化做事。当先是当作托管基于云的游戏的系统而推出的，对大畛域、经济实惠的 GPGPU 握住增长的需求使得这一排变弗成幸免。在其年度技能会议上，GRID 被以为是各畛域工程师的紧迫器具。

在吞并事件中，GPU 公司展示了代号为 Volta 的翌日架构。然则，公布的细节很少，普遍的假定是这将是另一款做事于 Nvidia 通盘市集的芯片。

与此同期，AMD 也在作念访佛的事情，在其专注于游戏的 Radeon 系列以及 FirePro 和 Radeon Sky 做事器卡中行使按时更新的 Graphics Core Next (GCN) 盘算。那时，性能数据已经令东说念主畏怯——FirePro W9100 的峰值 FP32（32 位浮点）朦拢量为 5.2 TFLOPS，这个数字关于不到二十年前的超等计较机来说是弗成念念象的。

天然，GPU 仍然主若是为 3D 图形而盘算的，但渲染技能的跳跃意味着这些芯片必须越来越擅所长理一般计较责任负载。唯独的问题是它们实施高精度浮点数学（即 FP64 或更高）的能力有限。纵不雅2015 年顶级超等计较机，与完全基于 CPU 的超等计较机比较，使用 GPU（英特尔的 Xeon Phi 或 Nvidia 的 Tesla）的数目相对较少。

当 Nvidia 在 2016 年推出Pascal 架构时，一切都发生了变化。这是该公司初次尝试成心为高性能计较市集盘算 GPU，其他 GPU 则用于多个畛域。前者只坐褥过一款（GP100），何况只产生了 5 种居品，但之前通盘架构都只配备少数 FP64 内核，而这款芯片却容纳了近 2,000 个内核。

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Tesla P100 提供特地 9 TFLOPS 的 FP32 处理能力以及 FP64 处理能力的一半，其功能相当刚劲。AMD 的 Radeon Pro W9100 使用其 Vega 10 芯片，在 FP32 中速率快了 30%，但在 FP64 中慢了 800%。此时，英特尔因销售欠安而面对停产 Xeon Phi 系列。

一年后，Nvidia 终于发布了 Volta，这标明该公司不单是对将其 GPU 引入 HPC 和数据处理市集感兴味，它还对准了另一个市集。

神经元、网罗，天哪！

深度学习是统称为机器学习的更普通学科中的一个畛域，机器学习本人是东说念主工智能的一个子集。它波及使用称为神经网罗的复杂数学模子，从给定数据中索求信息，举例笃定所呈现的图像刻画特定动物的概率。为此，模子需要进行“教师”——在本例中，通晓了数百万张该动物的图像，以及数百万张不通晓该动物的图像。

所波及的数学植根于矩阵和张量计较。几十年来，此类责任负载只允洽基于 CPU 的大型超等计较机。然则，早在 2000 年代，GPU 就昭着相当允洽此类任务。

尽管如斯，英伟达如故押注于深度学习市集的大幅膨大，并在其 Volta 架构中添加了额外的功能，使其在该畛域脱颖而出。这些是当作张量中枢销售的 FP16 逻辑单位组，当作一个大型阵列通盘运行，但功能相当有限。

事实上，它们只实施一项功能——将两个 FP16 4x4 矩阵相乘，然后将另一个 FP16 或 FP32 4x4 矩阵与该后果相加（这如故过称为 GEMM 运算）。Nvidia 之前的 GPU 以及竞争敌手的 GPU 也不错实施此类计较，但速率远不足 Volta。GV100 是唯独使用该架构制造的 GPU，总计包含 512 个张量中枢，每个中枢八成在每个时钟周期实施 64 个 GEMM。

字据数据团结矩阵的大小以及所使用的浮点大小，Tesla V100 卡在这些张量计较中表面上不错达到 125 TFLOPS。Volta 昭着是为小众市集盘算的，但 GP100 在超等计较机畛域的进攻有限，而新的 Tesla 型号则赶快被接受。

PC游戏爱好者会知说念，Nvidia随后在随后的图灵架构中将张量中枢添加到其通用耗尽居品中，并开采了一种称为深度学习超等采样（DLSS）的升级技能。最新版块使用 GPU 中的中枢在放大图像上运行神经网罗，转换帧中的任何伪影。

在短时期内，Nvidia 独占了 GPU 加速的深度学习市集，其数据中心部门的收入大幅增长——2017 财年增长率为 145%，2018 财年增长率为 133%，2019 财年增长率为 52%。适度 2019 财年末，HPC、深度学习等畛域的销售额臆想 29 亿好意思元。

最近的热门比赛中，明星选手XXX展现出了超凡的实力，成为了所有人眼中的焦点。然而，有些人却认为他在比赛中使用了禁用药物，这个传闻在赛后很快就传开了。

然则，只须有钱，竞争就弗成幸免。2018 年，谷歌脱手通过云做事提供对其里面开采的张量处理芯片的走访。亚马逊很快也紧随后来，推出了专用 CPU AWS Graviton。与此同期，AMD 正在重组其 GPU 部门，造成两条不同的居品线：一条主要用于游戏 (RDNA)，另一条成心用于计较 (CDNA)。

诚然 RDNA 与其前身明显不同，但 CDNA 在很猛进程上是 GCN 的天然演变，尽管畛域扩大到了一个巨大的水平。望望现在用于超等计较机、数据做事器和东说念主工智能机器的 GPU，一切都相当巨大。

AMD 的 CDNA 2 驱动的MI250X领有 220 个计较单位，提供略低于 48 TFLOPS 的双精度 FP64 朦拢量和 128 GB 的高带宽内存 (HBM2e)，这两个方面在 HPC 应用中都备受追捧。Nvidia 的 GH100 芯片接受Hopper 架构和 576 个 Tensor Core，有可能达到 4000 TOPS，在 AI 矩阵计较中接受低精度 INT8 数字方式。

英特尔的Ponte Vecchio GPU 相同雄伟，领有 1000 亿个晶体管，AMD 行将推出的 MI300 领有 460 亿个晶体管，包括多个 CPU、显卡和内存小芯片。

然则，它们共有的一件事是它们王人备不是 GPU：它们不是 GPU。早在英伟达将该术语用作营销器具之前，该缩写词就代表图形处理单位。AMD 的 MI250X 莫得任何渲染输出单位 (ROP)，以至 GH100 也只领有访佛于 GeForce GTX 1050 的Direct3D 性能，使得 GPU 中的“G”变得卑不足说念。

那么，咱们不错称呼它们什么呢？“GPGPU”并不睬念念，因为它是一个拙劣的短语，指的是在通用计较中使用 GPU，而不是栽种本人。“HPCU”（高性能计较单位）也好不了若干。但也许这并不紧迫。毕竟，“CPU”一词相当普通，涵盖了各式不同的处理器和用途。

GPU 接下来要治服什么？

AMD、英特尔、Nvidia 和其他数十家公司在 GPU 研发上插足了数十亿好意思元，现在的图形处理器不会很快被任何截然相背的居品所取代。关于渲染，最新的 API 和使用它们的软件包（举例游戏引擎和 CAD 应用智力）广泛与运行代码的硬件无关，因此从表面上讲，它们不错适合全新的东西。

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然则，GPU 中成心用于图形的组件相对较少 - 三角形缔造引擎和 ROP 是最明显的组件，何况最近版块中的光泽跟踪单位也高度专科化。然则，其余部分实质上是大畛域并行 SIMD 芯片，由刚劲而复杂的内存/缓存系统守旧。

基本盘算与以往一样好，翌日的任何改进都与半导体制造技能的跳跃精良干系。换句话说，它们只可通过容纳更多逻辑单位、以更高的时钟速率运行或两者的组合来改进。

天然，它们不错合并新功能，使其八成在更普通的场景中剖析作用。在 GPU 的历史上，这种情况已经发生过好几次，不外向合资着色器架构的过渡尤为紧迫。诚然最佳有专用硬件来处理张量或光泽跟踪计较，但当代 GPU 的中枢八成管制这一切，尽管速率较慢。

这即是为什么 MI250 和 GH100 等居品与台式电脑的同类居品相当相似，翌日用于 HPC 和 AI 的盘算很可能会效用这一趋势。那么，如果芯片本人不会发生紧要变化，那么它们的应用又若何呢？

鉴于与 AI 干系的任何事物实质上都是计较的一个分支，因此只须需要实施多数 SIMD 计较，就可能会使用 GPU。诚然科学和工程畛域莫得若干畛域尚未使用此类处理器，但咱们可能会看到 GPU 养殖居品的使用激增。

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目下东说念主们不错购买配备袖珍芯片的手机，其唯独功能是加速张量计较。跟着 ChatGPT 等器具的功能和进步度握住增强，咱们将看到更多配备此类硬件的栽种。

不起眼的 GPU 已经从只是比 CPU 更快地运行游戏的栽种发展成为通用加速器，为行家的责任站、做事器和超等计较机提供能源。行流派百万东说念主每天都在使用它——不仅在咱们的计较机、电话、电视和流媒体栽种中，而且在咱们使用包含语音和图像识别或提供音乐和视频推选的做事时亦然如斯。

GPU 果真的下一步可能是一个未知的畛域，但有少量是敬佩的，图形处理单位将在翌日几十年内持续成为计较和东说念主工智能的主要器具。

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本文来源：半导体行业不雅察 (ID:icbank)球盘皇冠公司老板是谁，原文标题：《为什么是GPU？》

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