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gpu大规模集群并行哪些程序适合在GPU上进行并行运算?-创新互联

哪些程序适合在GPU上进行并行运算?我不专业。我不专业。我的理解是“很多轻量级计算”适合GPU,因为GPU本身遵循多核路线,但每个核的结构相对简单。例如,一些高端卡可以有上千甚至上千个计算单元,并支持大量的数据并行计算。比如“采矿”或者诗@家其原理是对大量数据应用相同的数学公式。操作过程本身并不复杂,但数据量非常大(例如,每组数据处理并不复杂,但有十亿组数据需要处理)。这时,GPU的多核优势可以体现出来:多个alu同时运行。另一方面,它更适合在CPU上计算“少量复杂操作”。gpu大规模集群并行 哪些程序适
合在GPU上进行并行运算?显卡凭啥比cpu贵?

大的原因是计算机图形卡的需求远远低于CPU。如果你仔细想想,你身边的每台台式电脑和笔记本电脑都至少需要一个CPU。无论是AMD还是英特尔,CPU的销售完全可以扼杀独立显卡的销售。特别是由于IntelCoreCPU核心图形卡的存在,大量的家庭和办公室用户不需要安装额外的CPU图形卡不仅浪费性能和金钱,而且浪费额外的功耗。原来,CPU核心的显卡完全可以满足需求。

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因此,市场产量大、需求量大的产品价格相对较低。现在只有一些游戏玩家,甚至大型游戏玩家,需要购买独立的显卡。与全球计算机用户的数量相比,这个数量非常少。然而,图形卡的核心部件GPU也是一个极其复杂的半导体芯片,研发的难度和成本根本不比CPU低,因此为了保证足够的利润,图形卡厂商必须把价格定得足够高。

既然有很多人在用CPU,我们就不用担心利润了。i7-8700k等高端产品可以长期控制在3000元以内,而高端显卡销量有限,价格必须达到5000元或6000元。另外,别忘了我们使用的CPU只是封装芯片基板的顶盖。独立显卡有很大的PCB板、视频存储颗粒、电源系统、散热器、显示输出接口等,虽然这些成本不是很高,但加起来却是一个很大的数目。因此,在成本构成方面,独立显卡明显高于CPU。

它也是一个半导体芯片。高端CPU的面积大多在200-300平方毫米之间,而像rtx2080这样的高端显卡GPU的核心面积是545平方毫米。从同一片晶圆上切下的成品要少得多,产量也会降低。因此,显卡的成本明显优于CPU。

GPU未来会取代CPU吗?

GPU的出现并不是取代CPU,GPU是CPU的补充。没有CPU,GPU无法单独工作,因此GPU需要x86cpu或ibmpowerCPU来运行操作系统。为了运行整个程序,我把需要并行计算的部分放在GPU上以加速。GPU的性能高于CPU,没有CPUGPU就不能工作。


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