GPU与CPU将如何演绎融合与吞并

    ● GPU与CPU将如何演绎融合与吞并

    通用处理器（CPU）经过几十年发展，Intel、AMD脚步越来越慢，处理器性能提升越来越小。反观GPU潜力无限，性能提升空间巨大。CPU着重于通用运算，而GPU则对矩阵和并行运算更加在行，若是将这两者整合起来必定会带来处理器发展的新纪元。

    就一般通用处理器来说，在大规模并行处理方面性能远不如GPU。我们可以通过让GPU运行并行度高计算密集的程序，将GPU的优势发挥出来，使其性能得到大幅提高。从更深层次考虑，目前CPU性能提升遇到了各种各样的困难，除了难以攀升的核心频率之外，核心架构效率、核心数量都很难获得大幅提升。反观GPU就是一番不同的景象了，它的潜力还未被完全的挖掘，提升空间巨大。

    在这一部分我们着重分析3款跨时代的并行计算产品的特性和发展状况，而下一章节我们会深入分析其架构特点。

    首先要登场的是Larrabee芯片，这是一款由多个小型X86内核组成的并行计算处理器。它最早于2007年的秋季IDF提出，是Intel在X86架构与GPU类向量处理器架构之间做出精确衡量的产品。它的主要技术特色有X86架构核心、顺序执行单元和多核心技术与CSI总线等几大看点。Larrabee因为其可编程性优越，而特别被市场和用户所关注。

Intel对于未来计算趋势的认识

    Intel使用CPU经典原理和最新技术改良了传统GPU，使其集成了数目可观的X86核心，并采用顺序执行，同时辅以先进的CSI总线和高速存储系统，形成了Larrabee芯片概念。Larrabee芯片隶属于Tera-Scale项目，是一块融入的诸多先进技术的GPU。对于图形工业而言，Larrabee是一款具有革命意义的产品，它与常规的意义上的GPU存在理念上的差异，即Larrabee将通用计算性能放在优先位置。Intel高级副总裁Pat Gelsinger表示，Larrabee是一种可编程的多核心架构，采用顺序执行架构（CPU为乱序执行核架构），并使用经过调整的x86指令集，在运算性能上将达到万亿次浮点运算的级别。

    相对于传统领域，Fusion则是我们更关注的。早期的GPU是用类似OpenGL或Cg的图形API编程的，这些API很难且大多数开发人员也不熟悉。另外，由于GPU内部缓存远远小于CPU，它只能执行预定好的任务，并不能像CPU那样去执行自定义的任务。这个状况在NVIDIA和AMD的新产品上发生了很大转变，但GPU还是不能染指CPU的领域。基于这个原因，AMD认为NVIDIA不会马上成功，Intel在没有高端图形芯片时也不能威胁到自己，但面对未来应用，必须将CPU与GPU紧密结合，各取所长。

AMD对于Fusion APU融合架构的畅想

    2005年10月25日，在AMD收购ATI后，随即发表代号为Fusion(融合)的研发计划，Fusion预计将AMD的CPU与ATI的GPU整合在一起，同时也将北桥芯片也一并纳入。初期的Fusion将简单整合CPU与GPU到一个芯片中，最终产品CPU和GPU将彻底融合，互相使用其物理资源构成强大而特殊的逻辑芯片成为APU(Accelerated Processing Unit)。

    NVIDIA同样对并行计算市场充满期待并且在实践着自己的计划，今年推出的Fermi架构处理器就是其战略目标的重要一步。Fermi的众多特性，已经明明白白告诉用户，这不是仅为游戏或者图形运算设计的GPU，而是面向图形和通用计算综合考虑的成果。全局ECC设计、可读写缓存、更大的shared memory、甚至出现了分支预测概念……这次Fermi抛弃长期使用的“流处理器”称谓方式，更明确体现了NVIDIA的意图。

Fermi处理器架构要点

    代号GF100的Fermi设计方案在4年前确定下来并付诸行动，这时正值代号G80的Geforce 8800GTX做最后的出厂准备。G80凭借全新的MIMD（多指令流多数据流）统一着色器（又称流处理器）获得了业界的一致认同，同时被业界关注的还有G80的通用计算性能。NVIDIA的Tony Tamasi先生（NVIDIA高级副总裁，产品与技术总监）表示：“以前的G80架构是非常出色的图形处器。但Fermi则是一款图形处理同样出色的并行处理器。”从SIGGRAPH 2003大会首先提出GPU通用计算概念，到NVIDIA公司2007年推出CUDA平台，再到今天Fermi架构面向通用计算领域设计。越来越多的信号告诉我们，GPU通用计算是一片正在被打开的潜力巨大的市场。