cpugpu算力

Ⅰ 為什麼cpu用頻率gpu用算力

CPU的浮點運算能力比GPU差了
CPU單個核心浮點運算能力比GPU強多了
在不考慮 指令集 緩存 優化的情況下 你光看主頻就知道了
GPU核心最高也就1Ghz左右
CPU核心卻要3-4Ghz
區別是CPU最多也就十幾個核心
GPU動輒幾百上千個核心

更別說CPU核心指令集更全面 GPU核心基本只有SIMD指令(因為GPU主要是用於圖形處理 向量運算遠比標量運算多 並且對CPU來說多一套指令運算單元 就是幾個核心的成本 對GPU來說就是多幾百上千個核心的成本)
CPU處理一次標量乘法只要一次標量乘法指令
GPU卻把標量先轉換成向量 然後用一條SIMD指令

CPU每個核心有獨立的緩存 GPU基本是所有核心共享一個緩存(GPU主要做圖形渲染 所有核心都執行同一份指令 獲取同樣的數據 CPU主要是執行多個串列任務 每個核心可以處理不同的任務 從不同地方獲取不同的數據)
所以CPU單核性能秒GPU單核十條街

CPU每個核心都有獨立的優化 分支預測 亂序執行之類的
GPU亂序執行可以有 因為所有核心都干一樣的事情 可以共享一份指令 不需要獨立的亂序執行 （不過一般不會有 因為這個功能可以直接放到編譯器中實現 因為GPU的開發語言少 基本只有GLSL和HLSL 編譯器是廠商自己開發的 不像CPU那樣 開發語言多如牛毛 各種編譯器五花八門 指令集大相徑庭 所以才迫切需求這種動態的亂序執行優化）
分支預測肯定不會有 成本上來說分支預測不能共享 每個核心都多一個分支預測的邏輯單元成本太大
關鍵是根本就不需要 GPU程序一般都很短 本來就可以全部裝載到高速緩存中 其次是對於GPU處理的任務而言 分支預測也無意義

Ⅱ 相同功耗的前提下，cpu和gpu哪個算力更強

也就是比性能/功耗唄。比這個，gpu遠勝cpu。當初正是因為cpu要把大量功耗和晶體管花在控制電路和cache上，gpu才會被做成獨立晶元，並進一步有gpgpu。

Ⅲ GPU和CPU到底誰運算能力強

同意一樓的,側重點不同
現在的GPU的集成度、設計的復雜度已經比CPU高，GPU也能通過軟體運行一些CPU的工作，GPU的運算能力的卻比CPU強
按現在的形勢看，個人認為，日後GPU是不會取代CPU來做電腦核心，而是GPU與CPU整合在一起，而電腦的其他配件的集成度也會越來越高，或許以後的台式機主機只有現在的筆記本大小

Ⅳ 算力涵蓋gpu+cpu+fpga和各種各樣的asic專用晶元嗎

是的，算力可以涵蓋 GPU、CPU、FPGA 以及各種各樣的 ASIC 專用晶元。
GPU（圖形處理單元）是一種專門用於處理圖形和視頻的晶元，常用於游戲、視頻編輯、人工智慧等領域。
CPU（中央處理器）是計算機的核心處理器，負責執行計算機程序中的指令。
FPGA（可編程邏輯門陣列）是一種可以在硬體層面上實現各種邏輯功能的晶元，在機器學習、通信、計算機視覺等領域有廣泛應用。
ASIC（專用集成電路）是為特定應用而設計的集成電路，具有高度專業化、高效率、低成本的優勢。在區塊鏈、密碼學等領域有廣泛應用。
總的來說，算力可以涵蓋各種計算資源，包括 CPU、GPU、FPGA 和 ASIC 等，用於處理各種不同的計算任務。

Ⅳ 為什麼GPU的浮點運算能力比CPU強的多

首先，「速度區別主要是來自於架構上的區別」是一個表面化的解釋。對，架構是不同。但是這種不同是目前各個廠家選擇的現狀，還是由於本質的原因決定的？CPU 能不能增加核？GPU 那張圖為什麼不需要 cache？

首先，CPU 能不能像 GPU 那樣去掉 cache？不行。GPU 能去掉 cache 關鍵在於兩個因素：數據的特殊性（高度對齊，pipeline 處理，不符合局部化假設，很少回寫數據）、高速度的匯流排。對於後一個問題，CPU 受制於落後的數據匯流排標准，理論上這是可以改觀的。對於前一個問題，從理論上就很難解決。因為 CPU 要提供通用性，就不能限制處理數據的種類。這也是 GPGPU 永遠無法取代 CPU 的原因。

其次，CPU 能不能增加很多核？不行。首先 cache 佔掉了面積。其次，CPU 為了維護 cache 的一致性，要增加每個核的復雜度。還有，為了更好的利用 cache 和處理非對齊以及需要大量回寫的數據，CPU 需要復雜的優化（分支預測、out-of-order 執行、以及部分模擬 GPU 的 vectorization 指令和長流水線）。所以一個 CPU 核的復雜度要比 GPU 高的多，進而成本就更高（並不是說蝕刻的成本高，而是復雜度降低了成片率，所以最終成本會高）。所以 CPU 不能像 GPU 那樣增加核。

至於控制能力，GPU 的現狀是差於 CPU，但是並不是本質問題。而像遞歸這樣的控制，並不適合高度對齊和 pipeline 處理的數據，本質上還是數據問題。

Ⅵ 為什麼GPU的通用計算能力高於CPU

這個問題問的不嚴謹，」通用計算「能力是什麼？CPU，GPU各有優勢，劣勢，因為本來的設計目標就不一樣。脫離應用場景談快慢就是耍流氓。前面有朋友提到GPU對cache依賴小，這是對的，但沒有把原因講出來。我試著解釋一下。GPU對cache依賴小是因為他可以有效的hide memory latency。這個是通過高並行來實現的。每個GPU核有64個warp（相當於CPU的hardware threads），而CPU每個核的hardware thread一般只有2個。這也就是說，一個GPU核可以同時存64個線程，而CPU只能存2個。在GPU中，你context switch到另外63個線程中的任意一個都不需要讀寫內存。而CPU中只有換到另外一個線程的時候才不用讀寫內存。這個的結果就是GPU在線程之間做context switch的開銷非常小因為他另一個線程寄存器的值一般都在核的寄存器里。而CPU做context switch的開銷往往很大因為要把當前線程寫入內存再從內存把目標線程的寄存器的值讀出來。

Ⅶ 相同功耗的前提下，cpu和gpu哪個算力更強

CPU和GPU兩者的主要的用途是不一樣的，所以這個也不是特別好對比，相同功耗的前提下肯定是CPU綜合算力更強一些。 GPU的算力是專門在圖形方面的。在這個方面強一些。

Ⅷ 電腦CPU和GPU運算機制是什麼

首先，電腦的所有任務都是由CPU通過程序設定來判斷和分派的，適合CPU進行的運算任務，CPU就留下來完成；適合GPU進行的運算任務，就提交給GPU來搞。當程序不清楚要交給誰的時候，CPU都會大包大攬照單全收。
除了圖形運算任務外，很多通用計算（尤其是大規模高密度並行運算）都適合GPU來做，因此，這一類計算任務在編程時，就會調用GPU的算力，對GPU運算進行專門的優化。這樣，就可以將CPU解放出來，提升系統的處理速度。英偉達的CUDA技術就是如此，可以提供恐怖的視頻編解碼速度、挖礦能力、科學計算能力等等。
所以，編程和硬體設計研發同等重要。

Ⅸ GPU和CPU到底誰運算能力強

GPU的運算能力的確比CPU強按現在的形勢看，理論上GPU比CPU運算能力強、設計的復雜度已經比CPU高，而電腦的其他配件的集成度也會越來越高，GPU也能通過軟體運行一些CPU的工作。
兩者的側重點不同，GPU針對的是圖像，CPU針對的是數據，兩者不好做比較，如果非要比的話，GPU要強於CPU。

Ⅹ 聽說GPU比CPU計算能力強10倍以上

GPU是顯卡的處伏拍悔理器。它是在某些方面的運算能力強。讓它發揮作用，只有一個途徑，靠好的顯卡賀嫌驅動。一般最新的顯卡驅動比較強。但是穩定性缺正不好說。

顯卡的GPU不能和CPU相比。他們兩個的分工不同。CPU的技術含量要高很多。