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cpu和显卡什么区别

乐乐1年前 (2023-12-02)阅读数 20#综合百科
文章标签指令两者

cpu和显卡最大的区别就是作用不一样。

指令译码阶段(ID,instruction decode),取出指令后,指令译码器按照预定的指令格式,对取回的指令进行拆分和解释,识别区分出不同的指令类 别以及各种获取操作数的方法。现代CISC处理器会将拆分已提高并行率和效率。

执行指令阶段(EX,execute),具体实现指令的功能。CPU的不同部分被连接起来,以执行所需的操作。

工作原理:

冯诺依曼体系结构是现代计算机的基础。在该体系结构下,程序和数据统一存储,指令和数据需要从同一存储空间存取,经由同一总线传输,无法重叠执行。根据冯诺依曼体系,CPU的工作分为以下 5 个阶段:取指令阶段、指令译码阶段、执行指令阶段、访存取数和结果写回。

取指令(IF,instruction fetch),即将一条指令从主存储器中取到指令寄存器的过程。程序计数器中的数值,用来指示当前指令在主存中的位置。当 一条指令被取出后,PC中的数值将根据指令字长度自动递增。?

在说明两者之间的区别之前,我们现在了解一下什么事CPU,什么事GPU,两者各代表什么。CPU即中央处理器,GPU即图形处理器。其次,要解释两者的区别,要先明白两者的相同之处:两者都有总线和外界联系,有自己的缓存体系,以及数字和逻辑运算单元。一句话,两者都为了完成计算任务而设计。

两者的区别在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异:CPU虽然有多核,但总数没有超过两位数,每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元,并辅助有很多加速分支判断甚至更复杂的逻辑判断的硬件;GPU的核数远超CPU,被称为众核(NVIDIA Fermi有512个核)。每个核拥有的缓存大小相对小,数字逻辑运算单元也少而简单(GPU初始时在浮点计算上一直弱于CPU)。从结果上导致CPU擅长处理具有复杂计算步骤和复杂数据依赖的计算任务,如分布式计算,数据压缩,人工智能,物理模拟,以及其他很多很多计算任务等。GPU由于历史原因,是为了视频游戏而产生的(至今其主要驱动力还是不断增长的视频游戏市场),在三维游戏中常常出现的一类操作是对海量数据进行相同的操作,如:对每一个顶点进行同样的坐标变换,对每一个顶点按照同样的光照模型计算颜色值。GPU的众核架构非常适合把同样的指令流并行发送到众核上,采用不同的输入数据执行。在2003-2004年左右,图形学之外的领域专家开始注意到GPU与众不同的计算能力,开始尝试把GPU用于通用计算(即GPGPU)。之后NVIDIA发布了CUDA,AMD和Apple等公司也发布了OpenCL,GPU开始在通用计算领域得到广泛应用,包括:数值分析,海量数据处理(排序,Map-Reduce等),金融分析等等。

简而言之,当程序员为CPU编写程序时,他们倾向于利用复杂的逻辑结构优化算法从而减少计算任务的运行时间,即Latency。当程序员为GPU编写程序时,则利用其处理海量数据的优势,通过提高总的数据吞吐量(Throughput)来掩盖Lantency。目前,CPU和GPU的区别正在逐渐缩小,因为GPU也在处理不规则任务和线程间通信方面有了长足的进步。另外,功耗问题对于GPU比CPU更严重。

cpu和显卡什么区别

总的来讲,GPU和CPU的区别是个很大的话题,甚至可以花一个学期用32个学时十几次讲座来讲,所以如果提问者有更具体的问题,可以进一步提出。我会在我的知识范围内尝试回答。

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