GCN架构的精髓：流处理器完全重新设计

看了上页图形引擎部分的介绍，很多人可能会失望——基本没动嘛，还说什么次世代图形核心？别着急，好戏在后头。我们知道AMD历代GPU的瓶颈除了曲面细 分以外，其实最重要的是5D/4D VLIW架构的效率问题。现在Tahiti的GCN架构就是要解决这个问题，它的流处理器结构已经面目全非了。

Tahiti彻底抛弃VLIW架构

通过Tahiti的整体架构图我们看到，传统的SIMD流处理器阵列消失了，取而代之的是GCN阵列，Tahiti总计拥有2048个流处理器，这样每个GCN阵列里面拥有64个流处理器。现在来看看GCN阵列的微观结构。

GCN与GF100的SM何其相似

Tahiti的GCN阵列微观结构

GCN阵列里有4组SIMD单元，每组SIMD单元里面包括16个流处理器、或者说是标量运算器。GCN架构已经完全抛弃了此前5D/4D流处理器 VLIW超长指令架构的限制，不存在5D/4D指令打包-派发-解包的问题，所有流处理器以16个为一组SIMD阵列完成指令调度。简单来说，以往是指令 集并行，而现在是线程级并行。

GF100的SM（流处理器簇）微观结构

可以这么理解，一个GCN阵列与GF100当中的一组SM相当，GF100的一组SM当中有4组共计32个流处理器，而Tahiti的一组GCN当中有4组共计64个流处理器。

缓存部分

每个SIMD-16单元都拥有64KB向量寄存器

每组GCN阵列拥有64KB的本地数据共享缓存，还有16KB的一级缓存

每组GCN阵列有一个标量运算单元，用于执行整数指令、媒体指令和浮点原子操作，这个标量运算单元拥有自己的4KB寄存器

而GF100的缓存设计得更加灵活，每组SM里面拥有总计64KB的共享缓存+一级缓存，这64KB缓存可以根据实际运算量来动态调整，如果把16KB分配给一级缓存的话，那剩下的48KB就是共享缓存，反之亦然。

一般来说，进行图形渲染时需要共享缓存比较多，而并行计算时则会用到更多的一级缓存。GF100这种灵活的缓存分配机制更适合做并行计算，而GCN架构更大的共享缓存会有更好的图形渲染性能，并行计算则会稍逊一筹。

更多的线程调度

从缓存部分的设计来看，虽然GCN拥有更大的缓存容量，但在并行计算领域经营多年的NVIDIA显然要棋高一手。

从线程级别来看，GCN与SM是不可分割的最小单元，GCN一次可以执行64个线程，而SM是48个（其实就是流处理器的数量）。

从多线程执行上来看，GCN可以同时执行4个硬件线程，而SM是双线程调度器的设计（参见架构图）。

如此来看，GCN架构的多线程性能会更好一些。

小结：AMD GCN抄袭NVIDIA SM架构？

在流处理器部分，终于不用费劲的把AMD和NVIDIA GPU架构分开介绍了，因为GCN与SM已经没有本质区别。剩下的只是缓存容量、流处理器簇的数量、线程调度机制的问题，双方根据实际应用自然会有不同的 判断，自家的前后两代产品也会对这些数量和排列组合进行微调。

AMD向NVIDIA的架构靠拢，证明了他这么多年来确实是在错误的道路上越走越远，还好浪子回头金不换，这次GCN架构简直就是大跃进！