GPU和CPU哪个更重要

最近一段时间，关于“在PC机中，是CPU重要还是GPU重要”，“是CPU要融合GPU，还是GPU要取代CPU”是业界比较热闹的话题之一。     

从图形渲染到密集计算：通用GPU的崛起

在两年前,NVIDIA与Intel打了一场GPU与CPU谁更重要的口水战．表面上看．这场口水战只是双方交恶的意气之争,但实际上体现了计算业界的根本性分歧：CPU更适合通用性质的任务处理,而GPU更适合高并行的密集数学计算．这两者未来谁会更重要呢？     

新老Fermi对决，千元搅局者诞生

DirectX 11随着Windows 7渐渐已普及了起来，AMD早在一年前就抛出了新的DirectX 11 GPU——HD5000系列。反观NVIDIA，一次又一次的跳票，让整个业界对于NVIDIR的Fermi（以下采取译音：费米）捏了一把冷汗。而说到NVIDIA新显卡又不得不提到，虽然新GPU经常因为种种问题“难产”，但当GPU上市后NVIDIA并没有只在那儿坐等收获，而是进一步对架构进行调整和完善，提高良率和性价比，再推出更适合市场需求的衍生型号。曾经G80至G92的转变令人记忆犹新，尽管当时前者的王位不可撼动，但最后备受用户追捧的却是后者。     

新书点评

GPU精粹3 本书是GPU精粹系列畅销书的第三卷，展示了前沿的图形处理单元（GPU）编程技术。现代GPU的可编程性让开发者不仅可以在自己的岗位上迅速脱颖而出．更使得他们可以在非图形应用中运用GPU的卓越处理能力，例如，物理仿真、金融分析，     

路由器保安全，累不着CPL

数据的加密和解密过程，需要大量复杂的运算过程。采用软件方式，由GPU执行相关的软件处理代码来完成，若采用硬件加密的方式，GPU无需参与，可把宝贵的GPU资源释放出来，去做更重要的事务处理。     

把钱花在刀刃上“优化PC”助你一臂之力

长久以来，CPU一直都被视为PC中最重要的部分．号称PC的“大脑”。如果向后看，这种说法并没有错。CPU在历史上一直起到了关键的作用，即便是现在依然发挥着非常重要的作用。然而，如果向前看呢？业界人士普遍认为，CPU尽管仍然在PC架构中保有重要的地位，但绝不是唯一重要的。随着用户对于视觉效果日益增加的要求，今日的GPU已经具有不亚于CPU的重要地位；而在未来，GPU的重要性还可能进一步提升。在这种背景下，对PC进行架构上的优化是非常必要的，这也是业界有人提出“优化PC”的根本原因。     

通用GPU又添新兵 NVIDIA通用GPU平台Tesla登场

面对业界逐渐升温的通用计算大潮，AMD在去年的超级计算机大会上发布世界首款”流处理器（Stream Processor）”，宣告了通用GPU（GPGPU）的诞生。如今，NVIDIA终于也拿出了自己的首款通用GPU平台——Tesla（读作：特斯拉）。那么，究竟通用计算是做什么用的？Tesla和普通显卡又有什么不同呢？[编者按]     

AMD下一代GPU架构路线图揭秘

最近,关于CPU和GPU融合的话题非常火爆,Intel和AMD也在互相争辩,认为自己才是真正的融合。抛开AMD在处理器性能和制造工艺方面的落后不谈,AMD新的图形架构思路却并不落后。其意图不仅仅在于绘制出更漂亮的图形,更在于改变计算机的计算方式。AMD这家芯片设计厂商在6月份举行的Fusion开发者峰会上首次披露下一代GPU架构时,再三保证:未来的APU(加速处理单元,这家公司称之为CPU/GPU融合体)并非仅仅将CPU和GPU归入共享同一块硅片的相邻部件这么简单,而是力求让CPU和GPU在处理计算机的操作系统和应用程序交给它     

图形芯片业界能否改朝换代 Larrabee芯片特性前瞻

更快、更热、更贵让传统GPU发展面临巨大的尴尬和瓶颈，先进的生产工艺越来越难以满足GPU近10亿的晶体管需求，虽然GPU的浮点运算能力如火箭一般上升，但单一的架构、较弱的可编程性、巨大的功耗与发热，正在每一个玩家身边漫延。性能与功耗永远的不可调和的矛盾吗？如何增加用户的视觉体验，同时满足通用计算对GPU的要求？Intel最新的研发动态正试图为我们解开这些难题，Larrabee芯片很可能用全新的思想与架构颠覆目前的显示芯片市场现状……     

图形芯片业界能否改朝换代——Larrabee芯片特性前瞻

更快、更热、更贵让传统GPU发展面临巨大的尴尬和瓶颈，先进的生产工艺越来越难以满足GPU近10亿的晶体管需求，虽然GPU的浮点运算能力如火箭一般上升，但单一的架构、较弱的可编程性、巨大的功耗与发热，正在每一个玩家身边漫延。性能与功耗永远的不可调和的矛盾吗？如何增加用户的视觉体验，同时满足通用计算对GPU的要求？Intel最新的研发动态正试图为我们解开这些难题，Larrabee芯片很可能用全新的思想与架构颠覆目前的显示芯片市场现状……     

基于MapReduce和GPU双重并行计算的云计算模型

由于MapReduce模型进行Map和Reduce操作时需要频繁的CPU计算,面对大量并行计算任务时,CPU占用率甚至达到百分之百.而GPU有比CPU更好的并行计算能力,适度使用GPU,可降低了CPU的占用时间,又能用GPU的参与来平衡系统的计算能力.论文结合GPU技术和MapReduce技术的不同优势,设计出一种基于MapReduce和GPU双重并行计算的云计算模型.通过理论建模与实验验证,结果表明此模型可实现多GPU的MapReduce任务并行处理,提高了高性能计算的性能.     

3D动力源泉——深入了解显存加速技术

显卡技术的发展简直令人匪夷所思，甚至已经具备基本的PC雏形——GPU类似PC的中央处理器，而显存则几乎等价于内存。毫无疑问，日新月异的GPU对于显存总是如饥似渴。作为显卡厂商，一方面在不断地提高显存频率与显存位宽，但是这毕竟受到制作工艺的限制，不可能无穷尽的拓展。为此，从数据     

原生还是桥接——从两大图形芯片厂商看PCI Express总线

从ISA到PCI，从PCI到历代AGP，总线在不经意间慢慢地升级。然而比起CPU、GPU等技术的革新速度，总线的更新换代显然落后一步，甚至很大程度上成为了系统性能的主要瓶颈。为此，业界已经提出多项技术方案用于改变这个现状，而得到Intel、IBM、ATi等业界巨头支持的PCI Express无疑拥有十分美好的前景。面对已经勿庸置疑的PCI Express时代，nVIDIA与ATi采取了截然不同的态度。     

NVIDIA持G80进军处理器市场

在刚刚落幕的CES大展上有技术人士指出，NVIDIA G80图形芯片实际上更像是一颗CPU而非GPU。他表示，虽然G80还无法与x86指令兼容，但它所表现出的高度可编程特性，已经达到了很多CPU的水平。     

CPU／GPU谁更值得超频

很多游戏玩家在攒机B寸都喜欢加价购买能让CPU更好超频的主板和散热风扇。如果你的预算并不充裕，应该将有限的投资放在显卡（GPU）的选择，或者辅助GPU超频的投资上。不相信？那就来看看CPU~EIGPU，两个单元谁对离端平台的游戏性能更敏感吧。     

IPU与GPU的“问题”!——玩家C.G对话iGame首席研发工程师

IPU,能否为显卡价值链带来新的生机？显卡GPU已经跑过了9年!继NVIDIA在1999年发布GPU概念之后,显卡业界领导品牌七彩虹（colorful）在高端游戏显卡品牌iGame上,推出最新研发显卡引擎——IPU（iGame Power Unit）,iGame游戏动力装备。针对内含”GPU＋IPU”双引擎的游戏显卡,中国玩家C.G与iGane研究所首席研发工程师Eeric进行了一次深入的对话。     

谁是PCI-E的受益者？

1997年，AGP总线的出现解放了图形芯片．让它以几乎超越GPU的速度发展。正是得益于AGP总线的高带宽和低占用率．图形芯片设计者得以从PCI图形卡带宽和容量的困境中解脱出来．致力于为用户提供功能更强大、几何／光影运算更复杂、输出效果更逼真的3D图形卡。而如今．当我们展望PCI Express的未来时会发现．历史总是具有惊人的相似性。     

GPU通用计算解密

很多朋友都知道CPU是一台计算机的运算核心和控制核心,在早期的计算机中,所有的运算几乎都是通过CPU完成的。不过随着显卡GPU的发展,越来越多只需要简单、大数据量的计算,这时便主要依靠GPU了。比如我们之前介绍的比特币挖矿机,它的计算就主要通过GPU来完成。即使是现在的超级计算机也离不开GPU,比如中国的天河一号A,它就拥有7168颗Tesla M2050 GPU(图1)。下面就让我们了解一下GPU的神秘幕后。     

GPU替代CPU？——崛起中的GPGPU应用

自从GPU于2001年进入可编程时代以来．“能否把GPU丰富的资源应用到通用计算中去”一直是业界讨论的话题，毕竟通用计算设计的CPU实力有限．而在进行纯CPU操作的时候．有浮点专长的GPU在一边睡大觉着实是种浪费。早在DX8时代．就有研究机构尝试用Ti4200显卡进行数据库操作．进入DX9时代以后，此类研究就更多了．不过所有的尝试，都不像一个月前斯坦福大学的Folding@HOME那样贴近广大用户．可以亳不夸张的说，在X1000显卡上实现Folding@home是GPGPU走向大众应用的一个里程碑。[编者按]     

“头脑发热”其实事出有因——为啥GPU/VPU要比CPU更发烧？

前些日子，菜菜在杂志上看到这样一段文字——“现在主流显卡CPU的温度与CPU的相比要高很多……”。菜菜不禁心生疑惑，都知道CPU和GPU在工作时会发热，可为什么GPU就要比CPU更烫一些，多高的温度又属于正常范围？我们又如何来查看当前CPU和GPU的工作温度呢？带着这些问题，菜菜又找到眼镜兄来一问究竟……[编者按]