如今使用GPU来代替CPU进行大规模计算越来越流行,
而随着HTML5和浏览器的发展, "GPU加速"这个词也越来越多的出现在大家眼前.
但是对于 GPU加速我一直有些疑问:
目前家用市场上 , 是不是所有的GPU---包括集成显卡(非独立显卡)---都比CPU快?
如果我配置一个 i7旗舰版的cpu, 然后弄一个最烂的集成显卡, 会不会出现"开启GPU加速"后,性能反而降低的情况?
具体到我现在的笔记本Macbook pro低配( cpu core 2 duo 2.4G , 集成显卡GT320M ) ,它的CPU和GPU哪个快?
就这几个问题, 我写信咨询了我一位哥们儿, 我觉得他的回答比较靠谱, 在此分享出来,供大家参考:
Yuan He 写道
兄弟,这个很难说,得看加速对象是什么。GPU在遇到分支预测时是不行的。但是如果是能够将工作分开进行平行计算,那么GPU就有很大的可能会赢。你可以在你的Mac上装一个CUDA开发包试一下,里面好像有同样的程序CPU和GPU的比较,Nvidia提供的例子,9400M的集显(16个CUDA运算器)都快过Core 2 Duo 2Ghz的双核CPU。
http://developer.nvidia.com/object/cuda_3_2_downloads.html#MacOS
Intel去年有一篇论文专门对高端CPU和GPU进行了比较,经过他们优化的程序运行在CPU上并不输给GPU,至少差距(十倍之内)没有Nvidia宣传的(100到1000倍)那么邪乎。
我的理解是,第一看程序本身的性质;第二看程序编写者的水平和优化程度;这两点是决定使用CPU或GPU的关键。
如果你的程序还需要频繁的在CPU和GPU间交换数据,那带宽也许会成为瓶颈,等等。
具体的话,(你的问题3)你笔记本上的GPU,纯看运算能力肯定是GPU强于CPU。浮点运算能力如下(依据官方数据),峰值浮点性能至少四倍,
NVIDIA GeForce 320M : 73 GFLOPS ~ 142 GFLOPS
Intel Core 2 Duo P8600 : 19.20 GFLOPS
另外,
Intel Core i7 975 (高端) : 55.36 GFLOPS
(你的问题1)就连旗舰i7的峰值浮点都赶不上整合GPU,但是已经很接近了。
(你的问题2)因为如此接近,所以旗舰CPU很可能会快过集显GPU。
最后,考虑到旗舰GPU的浮点在1 TFLOPS上下,纯理论差距为旗舰对旗舰20倍左右。
================
其实究竟哪个快一句话两句话很难说清楚,因为每个层(架构,编译,算法等等)都太复杂,纯看运算能力也不公平。但是,咱们的天河1A能成为世界第一也确实有NVidia的功劳(基于GPU的Tesla计算卡)。
从他的回答可以看出, 就目前而言,如果某个软件中有"使用GPU加速"的选项,那么我们可以试着开启它,就算速度提高不多,至少也不会降低.
当然前提是 该软件支持我们机器中的操作系统和显卡,并且显卡驱动使用正确.
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