通俗易懂告诉你CPU/GPU是什么?

No replies
Demi
Demi 的头像
Offline
Joined: 2017-03-07

CPU

CPU( Central Processing Unit, 中央处理器)就是机器的“大脑”,也是布局谋略、发号施令、控制行动的“总司令官”。

CPU的结构主要包括运算器(ALU, Arithmetic and Logic Unit)、控制单元(CU, Control Unit)、寄存器(Register)、高速缓存器(Cache)和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线。

简单来说就是:计算单元、控制单元和存储单元,架构如下图所示:

 通俗易懂告诉你CPU/GPU是什么?
图:CPU微架构示意图

什么?架构记不住?来,我们换种表示方法:

 通俗易懂告诉你CPU/GPU是什么?
图:CPU微架构示意图(改)

嗯,大概就是这个意思。

从字面上我们也很好理解,计算单元主要执行算术运算、移位等操作以及地址运算和转换;存储单元主要用于保存运算中产生的数据以及指令等;控制单元则对指令译码,并且发出为完成每条指令所要执行的各个操作的控制信号。

所以一条指令在CPU中执行的过程是这样的:读取到指令后,通过指令总线送到控制器(黄色区域)中进行译码,并发出相应的操作控制信号;然后运算器(绿色区域)按照操作指令对数据进行计算,并通过数据总线将得到的数据存入数据缓存器(大块橙色区域)。过程如下图所示:

 通俗易懂告诉你CPU/GPU是什么?
图:CPU执行指令图

是不是有点儿复杂?没关系,这张图完全不用记住,我们只需要知道,CPU遵循的是冯诺依曼架构,其核心就是:存储程序,顺序执行。

讲到这里,有没有看出问题,没错——在这个结构图中,负责计算的绿色区域占的面积似乎太小了,而橙色区域的缓存Cache和黄色区域的控制单元占据了大量空间。

高中化学有句老生常谈的话叫:结构决定性质,放在这里也非常适用。

因为CPU的架构中需要大量的空间去放置存储单元(橙色部分)和控制单元(黄色部分),相比之下计算单元(绿色部分)只占据了很小的一部分,所以它在大规模并行计算能力上极受限制,而更擅长于逻辑控制。

另外,因为遵循冯诺依曼架构(存储程序,顺序执行),CPU就像是个一板一眼的管家,人们吩咐的事情它总是一步一步来做。但是随着人们对更大规模与更快处理速度的需求的增加,这位管家渐渐变得有些力不从心。

于是,大家就想,能不能把多个处理器放在同一块芯片上,让它们一起来做事,这样效率不就提高了吗?

没错,GPU便由此诞生了。

GPU

在正式讲解GPU之前,我们先来讲讲上文中提到的一个概念——并行计算。

并行计算(Parallel Computing)是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程,是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器来共同求解同一问题,即将被求解的问题分解成若干个部分,各部分均由一个独立的处理机来并行计算。

并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。

时间上的并行是指流水线技术,比如说工厂生产食品的时候分为四步:清洗-消毒-切割-包装。

如果不采用流水线,一个食品完成上述四个步骤后,下一个食品才进行处理,耗时且影响效率。但是采用流水线技术,就可以同时处理四个食品。这就是并行算法中的时间并行,在同一时间启动两个或两个以上的操作,大大提高计算性能。

 通俗易懂告诉你CPU/GPU是什么?
图:流水线示意图

空间上的并行是指多个处理机并发的执行计算,即通过网络将两个以上的处理机连接起来,达到同时计算同一个任务的不同部分,或者单个处理机无法解决的大型问题。

比如小李准备在植树节种三棵树,如果小李1个人需要6个小时才能完成任务,植树节当天他叫来了好朋友小红、小王,三个人同时开始挖坑植树,2个小时后每个人都完成了一颗植树任务,这就是并行算法中的空间并行,将一个大任务分割成多个相同的子任务,来加快问题解决速度。

所以说,如果让CPU来执行这个种树任务的话,它就会一棵一棵的种,花上6个小时的时间,但是让GPU来种树,就相当于好几个人同时在种。

GPU全称为Graphics Processing Unit,中文为图形处理器,就如它的名字一样,GPU最初是用在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上运行绘图运算工作的微处理器。

为什么GPU特别擅长处理图像数据呢?这是因为图像上的每一个像素点都有被处理的需要,而且每个像素点处理的过程和方式都十分相似,也就成了GPU的天然温床。

GPU简单架构如下图所示:

 通俗易懂告诉你CPU/GPU是什么?
图:GPU微架构示意图

从架构图我们就能很明显的看出,GPU的构成相对简单,有数量众多的计算单元和超长的流水线,特别适合处理大量的类型统一的数据。

但GPU无法单独工作,必须由CPU进行控制调用才能工作。CPU可单独作用,处理复杂的逻辑运算和不同的数据类型,但当需要大量的处理类型统一的数据时,则可调用GPU进行并行计算。

注:GPU中有很多的运算器ALU和很少的缓存cache,缓存的目的不是保存后面需要访问的数据的,这点和CPU不同,而是为线程thread提高服务的。如果有很多线程需要访问同一个相同的数据,缓存会合并这些访问,然后再去访问dram。

再把CPU和GPU两者放在一张图上看下对比,就非常一目了然了。

 通俗易懂告诉你CPU/GPU是什么?

GPU的工作大部分都计算量大,但没什么技术含量,而且要重复很多很多次。

借用知乎上某大神的说法,就像你有个工作需要计算几亿次一百以内加减乘除一样,最好的办法就是雇上几十个小学生一起算,一人算一部分,反正这些计算也没什么技术含量,纯粹体力活而已;而CPU就像老教授,积分微分都会算,就是工资高,一个老教授资顶二十个小学生,你要是富士康你雇哪个?

GPU就是用很多简单的计算单元去完成大量的计算任务,纯粹的人海战术。这种策略基于一个前提,就是小学生A和小学生B的工作没有什么依赖性,是互相独立的。

但有一点需要强调,虽然GPU是为了图像处理而生的,但是我们通过前面的介绍可以发现,它在结构上并没有专门为图像服务的部件,只是对CPU的结构进行了优化与调整,所以现在GPU不仅可以在图像处理领域大显身手,它还被用来科学计算、密码破解、数值分析,海量数据处理(排序,Map-Reduce等),金融分析等需要大规模并行计算的领域。

所以GPU也可以认为是一种较通用的芯片。

节选自: 物联网智库

--电子创新网--
粤ICP备12070055号