neoko wrote:
其實我覺得CPU的演進速度很慢是因為相容性的關係
經過多久的演進才有利用指令集加快速度的方式
而因為架構的關係 GPU並不能執行一般的程式 或執行起來很慢
只有大量平行化的運算才能發揮速度
...(恕刪)
原則上Moore's Law在過去十幾廿年都是有效的，這種指數性CPU效能成長，如果還覺得慢，原因是在於特定應用的運算如果由特定purpose的co-processor去算比較有效率，本來就應該交由co-processor去算，CPU還是去進行general purpose的工作。特定purpose的運算模式固定，因此在邏輯電路設計上可以精簡最佳化，並進一步並聯數以百計此類針對特定運算精簡最佳化的處理單元，來達到大量平行運算的效果，這也就是GPU以及CUDA訴求的。
這就像在GUI作業系統剛普及時，沒有人認為CPU處理BitBlt是有效率的、而應交由S3之類的2D繪圖加速卡專職去作；CPU處理3D的重複性運算，也不會比專職、經過3D運算最佳化的GPU有效率；CUDA則是在這個邏輯上，進一步發揮針對符合特定模式的大量平行且重複性運算最佳化，但不會因此就像Nvidia說的：GPU能夠取代CPU。行銷跟現實，是有差距的....
neoko wrote:
軟體方面就更可憐了X86跟UNIX就差不多了 似乎因為很難(當然這是我的想法啦)
所以很少公司會去研究(或者是我不知道的領域)
像NV的CUDA是架構在C語言 如果要從底層重新做起不知道要多久才能讓大眾接受
就像INTEL 64位元的失敗
...(恕刪)
X86跟UNIX差不多的說法倒是第一回聽到，蠻有趣的，但不太懂您的意思。NV的CUDA不能說是架構在C語言，C語言不過就是CUDA的程式開發用高階語言罷了，畢竟GPU不會原生處理/直譯C程式碼，也沒有必要原生處理/直譯，一定是經過編譯器編譯過的，這點跟IA64、Intel 64、AMD 64、IA32、POWER、MIPS、ARM、SPARC...等微處理器架構都是一樣的。
neoko wrote:
硬體架構要改容易但是軟體就很難了
所以NV的難是在於要生出個CPU的東西再來跟GPU結合 至於軟體就視於他的架構是新還是買的
總之CGPU我的認定應該是類似FUSION的 只不過是CPU為主跟GPU結合或是GPU為主跟CPU結合
這個我就不知道了
...(恕刪)
CPU必定是主，GPU為輔，就算Nvidia真的下定決心，也搞了一顆x86核心+GPU的Fusion晶片，內在的主從關係仍然不變，因為這得從系統程式/OS的角度去看，倒沒什麼可爭議的（例如：GPU不能夠、也沒必要去處理記憶體的Demand Paging、以及虛擬記憶體從虛擬位址到實體位址的對應，但這卻是今天的電腦不可或缺的一環），頂多稱呼為CPU with built-in GPU，畢竟縮寫一般總有個全名，而CGPU=>？？Central Graphics Processing Unit？？這個最直覺的全名實在解不通....80486概念上把80386跟80387合併了，但也不曾被稱為"CFPU".....
