GPU挑戰CPU地位!詳解CUDA+OpenCL威力

    前面我們曾提到過，Intel未來較多核CPU的架構，將會吸取傳統CPU與GPU的優勢，重點提升浮點運算能力，而Intel也在緊鑼密鼓的研發自己的GPU，那么GPU與CPU在未來會發生什么變化呢？是GPU取代CPU，還是GPU與CPU合二為一？

● GPU不會取代CPU，但CPU的重要性正在削弱，GPU扮演更重要的角色

    NVIDIA認為GPU是不會取代CPU的，CPU作為中央處理器仍然占有相當重要的位置，GPU只能處理大規模多線程的并行計算，并不是所有的程序都能良好的運行在GPU上，但幾乎所有的程序都有運行在CPU上的優秀代碼。

    不過并行計算對于處理器性能的渴求幾乎是無止境的，也是未來推動電腦系統持續高速發展的重要動力，由于CPU在這方面的欠缺，CPU的價值正在快速下滑，隨著CUDA及OpenCL走向成熟，未來為GPU和并行運算優化的程序將大行其道。

    試想，如果視頻編碼解碼、物理加速、科學計算、窮舉算法、數據庫分析等這類對CPU要求極為苛刻的應用，都改用GPU來處理器的話，誰還愿意去花那么多錢購買一顆四核CPU呢？四核CPU并不會讓操作系統及日常應用變得更快，此時高端顯卡將會吸引游戲玩家以外更多用戶的注意。

● 整合意味著低端，高性能電腦不需要也無法整合

    GPU的重要性是毋庸置疑的，要不然AMD就不會收購ATI，Intel也不會到處挖墻角去研發自己的獨立GPU了。在獨立GPU高速發展的同時，我們也注意到AMD和Intel相繼公布了CPU與GPU整合計劃，那么GPU將何去何從呢？

    整合就意味著低端，只保證基本的功能、而不在乎性能，目前主板上的整合顯卡、聲卡、網卡、Raid控制器等無不是這種情況。目前AMD和Intel公布的CPU整合GPU計劃，道理其實就跟內存控制器從北橋轉移至CPU內部一個道理，原本北橋整合的GPU被納入CPU之中，這樣有助于提高整合顯卡性能，并降低生產制造成本。

GPU核心遠大于CPU，誰整合誰還很難說呢？

    但是想要在CPU之中包含一顆高性能的GPU是不可能的，半導體制造工藝不允許，內存帶寬更不允許！我們知道中高端GPU的晶體管與核心面積要比CPU大很多，目前GTX200核心已經達到了65/55nm制造工藝的極限，要是能放入更多的晶體管早就誕生更強大的GPU了，何需等待？此外GPU對需要海量內存帶寬的支持，現有的雙通道/三通道DDR3根本就是杯水車薪，連CPU都滿足不了還想整合GPU進去？

    所以，CPU整合GPU計劃本來就是定位中低端，這種解決方案很有創新意義，也會給用戶帶來很多實惠，但并不能影響到未來主流中高端CPU與GPU的發展。

Tagra處理器架構圖

    當然，CPU也有可能被GPU整合，NVIDIA針對移動計算平臺發布的Tagra處理器就是很好的例子，通過它的模塊及架構設計來看，所有的處理模塊和功能模塊都被整合在了一起，按照比重來看應該說是GPU整合了CPU。未來類似于類似Atom一類的順序架構小型處理器被Chipset或GPU整合起來也很難說。

● 保持現狀，CPU+GPU異構計算引領發展

    GPU的重要性與日俱增，但CPU的核心地位依然是無法撼動的，所以，在未來很長一段時間內還會保持CPU與GPU各自獨立發展的現狀不變，繼續在各自擅長的領域發揮熱量。

    而計算機性能提升的方法，就來自于API和語言對GPU性能的釋放，未來無論是OpenCL 1.1還是CUDA 3.0，都會同時支持CPU與GPU的資源管理，合理分配指令與任務，只有充分調動所有的硬件模塊、消除瓶頸，才能釋放出最強性能！<