GPU到底是什麼

摩爾定律已經開始放緩

在曾經的30多年時間裡，摩爾定律一直都是處理器領域的金科玉律。這也很符合邏輯，因為當時微處理器的效能確實是每年都會提升50%的。但是由於半導體的物理屬性限制，晶片上的電晶體數量已經基本趨於飽和，觸控物理天花板了。也就是意味著今後CPU效能每年最多隻能提升10%。

GPU的算力提升仍然有很大的空間

因為CPU的效能提升已經出現瓶頸，所以現在很多重要的密集型平行計算都交給GPU直接處理、計算，而CPU就負責全域性分配和調控。而GPU的效能提升幅度是非常大的，按照英偉達官方預測，以2005年為起止點，到2025年，GPU的計算效能將會提升1000倍。

GPU到底是什麼

GPU到底是什麼呢？我們都知道它其實就是我們所說的顯示卡，而GPU實際上的意思是 “Graphic Processing Unit”，中文譯名是圖形處理器。不過我認為英文原意更能表達出顯示卡晶片的原理：Unit意為集合，Graphic Processing意為圖形計算器，直譯就是圖形計算器集合體。可能你覺得我說得怪怪的，但是如果你瞭解GPU晶片結構原理，就會知道“老黃”發明這個“GPU”概念非常言之有理。

GPU的是CPU頭號輔佐功臣

GPU要比CPU核心數要多得多，達到上千個

實際上，我們對CPU結構非常熟悉。一顆處理器其實由多個運算核心組合而成的，比如我們熟悉的i9 9900k擁有8顆運算核心。而GPU卻擁有上百顆甚至上千個運算核心，比如現在的RTX2080Ti的GPU核心數量就多達到4352個。因此，如果單是平行計算的話，CPU的算力是比不上GPU的。

CPU適合複雜多工運算，GPU適合平行計算

說到微架構，為了執行不同的任務，實際上它們就從根本上不一樣了。因此，你電腦上的CPU就擅長快速完成很多不同的任務。現在電腦的通用性其實是非常強的，配合不同軟體可以完成各種各樣的不同工作任務，玩遊戲、影片轉碼編輯、音訊轉碼等等。這樣CPU就需要有效處理很多隨機而多樣的程序。這樣你在執行多工的時候，就不會出現卡頓，CPU資源不夠用的狀況。

對於GPU而言，目的只有一個。圖形渲染，圖形渲染需要同時做上百萬極其相似的運算。所以，GPU比CPU更注重於原資料的吞吐量，而CPU為協同不同的工作量而設計得更多樣化。GPU的架構通常會有很多很多相同的處理單元，用來運算相似的數學方程，以決定某種圖形效果。

GPU目的只有一個—協助CPU完成高密集的複雜任務

其實一個完整的計算機系統，有三個非常重要的晶片。它們就是CPU、GPU和晶片組。晶片組只負責I/O的管理，沒有很多複雜計算任務。而CPU和GPU才是重頭戲，GPU除了影象處理之外，還有在AI、機器學習和深度學習中有著不可忽視的作用。實際上，GPU目的只有一個：協助CPU完成高密集的複雜任務。