tdesign wrote:
GPU的核心不是這樣...(恕刪)
基本上
四核的CPU就像是一家工廠裏面請四個工程師同時組裝四台汽車
而480核的GF100就像是一家工廠裡請480個組裝員在生產線上分工組裝一台汽車
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文章編號：20057533
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文章編號：20057724
kaworu.liu wrote:
你是怎看出來INTEL比AMD快？...這樣很容易戰喔...
同時脈不會輸??
我玩AMD這麼久也只知道"同價格不會輸"...這也是我跟別人推薦AMD的原因
不過話說回來...
我的意思是AMD掌握了CPU+GPU的技術，若照樓上各位先進的看法
INTEL應該早就看不到AMD的車尾燈了吧，在單顆核心裡面多塞幾個SP就贏啦(真的是這樣嗎?)
就我所知，GPU的強大需要建立在"即時同步運算"上，如果不是這樣的工作，就算真的弄了一個GPU為主的主機
也會因為超低時脈而導致"做完一件事等下一件事"的時序無限制拉大(GPU的時脈大多不會超過1G)
而CUDA的出現也只是因為NVIDIA提供了一個讓大家直接命令GPU做事的一個API(以往都是透過DirectX)
讓需要"即時同步運算"的運算方式得以套用在3D成像以外的程式上，這邊最早的應用應該是透過voodoo卡來解MPEG吧
所以之前NVIDIA喊的GPU時代來臨，會被INTEL一笑置之
noneterry wrote:
所以NV跟ATI的規模才沒有Intel這麼大阿...
規模大跟黑心不太有相關連吧
貴都是貴在生產線，晶圓不過就是矽罷了
應該說INTEL搞了這麼大的產量，結果只比AMD賣貴一點點，真是佛心來的(大誤)
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文章編號：20059788
若寫過簡單的高階語言程式、了解大部分程式都充滿了IF...THEN...ELSE、SWITCH/CASE、WHILE/DO迴圈等條件分支指令，應該不難理解多數的程式，都有著充滿前後資料相依性、欠缺高度的可平行性、無法事先100%準確預測下一段該被執行的程式碼是那一段的特性。因此CPU運算，對某個執行緒來說，大部分時間需要的可能只是三、四個夠快的執行管線、良好的分支預測、設計精良的快取跟預取機制，並不是堆電晶體給它七、八個執行管線，就能自然把速度翻兩番。這就像派兩、三位技能嫻熟的工匠去做一件不好平行化且必須臨場隨機應變的事，可能還比七、八個臭皮匠聯手，還來得快很多。
上述CPU屬於通用型運算、必須"隨機應變"的特性，需要的是定期提昇技藝、精益求精型的工匠型執行管線，這才是設計挑戰之所在，如果光是為了製程能力允許，就加入兩三倍的執行管線，大多時間可能將只是閒置在那。
GPU之所以能夠以較快的速度提昇，在於GPU的運算單元雖然多更多，但是能運算的種類卻也相較CPU簡化很多，運算中需要處理條件分支的情況也相對少太多了，應用範圍也有侷限，屬於臭皮匠型、數大便是美的平行運算類型，不過要達到超擬真3D運算，例如光是即時Ray Tracing，就足夠Nvidia跟ATI繼續競爭下去了，若不是限於當代製程極限因素，雙方原則上可能都會樂意放較目前多上雙倍、三倍、或更多倍的臭皮匠運算單元進去。
通常會一直強調GPU比CPU複雜多少多少、電晶體多了多少（熱也多了許多倍....
）、GPU取代CPU之類的，始作俑者都是Nvidia的行銷部門......
，真要討論CPU/GPU實務設計上的難度，想想培訓瑞士精密鐘錶的工匠，再想想培訓iPad產線上的數萬作業員跟打理其食衣住行，兩者各自的"難"是難在不同的地方......GPU的運算單元再多，畢竟它還是一個專精在特定適用領域如3D Synthesis/影像/視訊/科學平行運算的輔助處理器（Co-Processor）的角色，系統內的主從關係還是得分清楚。Co-Processor處理特定領域工作強過通用型的CPU是應該的，否則何必外加Co-processor？因此好好各司其職便是了，CPU搶不了GPU擅長的工作，而沒了CPU，GPU能處理基本的程式多工跟demand paging嗎？資訊相關科系的計算機結構/計算機組織的那幾本聖經等級的教科書，可有改寫成先歌頌一下強大的GPU時代來臨、然後再來從基本開始介紹CPU暫存器、運算單元、控制單元、定址模式、記憶體管理跟分頁、快取設計.....等等？
當初就是為了不讓瑞士精密鐘錶的工匠去做一堆iPad組裝作業員就可以做得更快更好的固定模式工作，才有專屬的2D GUI加速卡出現，再進步到3D加速、內建硬體視訊解碼、以及類似CUDA這種"特定情況"的"通用"多媒體/科學平行運算，如果iPad產線的作業員跑來跟瑞士精密鐘錶的工匠嗆聲說："我iPad比你組得又快又多又好，而且我現在升級了還會組iPhone 4G喔！我們幾萬人需要的宿舍空間、每餐吃的飯都比你們多多了，你們行嗎？等著被取代吧！"，我想鐘錶工匠除了摸摸鼻子，可能也不知道該說什麼.....
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文章編號：20069134
