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没有想不到 趣味分析和预测GPU的发展
2012-01-11 17:05:47  出处:   编辑:朝晖   点击可以复制本篇文章的标题和链接
 
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本文引自《微型计算机》

在GPU的发展中,我们已经看了太多的潮起潮落和大风大浪。那么,有没有想过利用数学的方法将其量化,并借此以判断GPU发展的速度和未来的情况呢?我们刚好在国外的real world technologies网站上(数月之前)看到一篇通过数学统计方法来研究GPU性能发展的趣味文章,该作者先通过一些和GPU性能相关的参数建立一个公式并得到相关数据,然后用实例去验证。我们不能保证这种方法一定是正确的,因为它并不是业界公认的定律,更无法准确代表GPU发展的趋势。但它作为一种有依据的推导方式还是有一定借鉴意义的,因此我们翻译并整理了该文章,下面我们来看看GPU的性能发展究竟是如何被“预测”的。

没有想不到 趣味分析和预测GPU的发展
预测GPU的性能发展的意义

从DirectX 10开始(图1),GPU硬件可编程性能大大提高。NVIDIA和AMD在设计中都开始注重GPU架构对可编程性的支持,而不再像早期的GPU那样:特定的硬件面向特定的功能。不过目前的软件尚不能很好地应用GPU的可编程特性,比如OpenCL依旧很难获得特别优秀的应用效率,在集成显卡中甚至刚刚才开始给予支持。即使如此,对于特定的计算,GPU仍拥有比CPU更优秀的峰值性能表现,特别是GPU的理论性能效率可以比CPU高2~4倍(以每瓦特性能或者每平方毫米性能计算)。当然,对于那些不适合的工作负载,比如较为复杂的分支预测、控制流、数据流等,GPU的性能和效率则不够理想。

没有想不到 趣味分析和预测GPU的发展
DX 10是现代GPU发展的一个重要分水岭,G80是第一款支持DirectX 10的GPU。(图1)

然而,现代GPU的结构非常复杂,影响因素众多,其性能表现也很难以捉摸。比如AMD的Cayman和NVIDIA的Fermi,使用了完全不同的核心设计方案,且还有uncore(非核心部分)部分的设计,包括显存的带宽、显存访问总量、数据吞吐量等。当然还有核心内部的缓存设计方案, 是否可读、可写、只读, 以及是否连贯等。此外,还有相当重要的内部总线设计,包括是否采用Crossbar(交叉总线)、Ring bus(环路总线)以及Hierarchical(层级总线)设计等。对一些一直以来就存在的固定功能管线,比如着色调度、纹理性能等,两家厂商的设计思路也都有明显差异。最后则是软件层面,NVIDIA多次宣称它的软件开发人员大于硬件开发人员——实际上驱动程序(可以理解为转为某类硬件设计的实时优化编译器)对用户体验GPU产品时的最终影响极大。

因此,了解GPU的性能将如何发展,尝试用数学方法来解释GPU发展的线路以及作出预测是相当有趣的。这样的预测,对那些非常关注GPU性能的用户和玩家来说,也是相当重要的,还可以大致看到未来GPU应用发展的范围。

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