科技网

当前位置: 首页 >IT

NV通用计算是王道CPU多核心局限性大

IT
来源: 作者: 2019-03-09 23:13:00

虽然NVIDIA一直在极力推广GPU加速通用计算,但其前首席科学家David Kirk近日承认,GPU+CPU的异构计算架构才是效率最高的,

NV通用计算是王道CPU多核心局限性大

也是处理所有类型数据的最佳方式,只不过他认为Intel在异构多核心平台上边并不会有什么优势。

很多高性能计算领域目前都在引入GPU显卡或者NVIDIA Tesla、AMD FireStream这样的专用计算卡来提高并行计算效率,效果也确实要比传统CPU突出很多,而作为头号CPU厂商的Intel虽然在独立显卡项目Larrabee上未能取得成功,但最近宣布了基于超多核心架构的 Knights Corner ,将采用22nm先进工艺并集成50多个IA架构核心,同样瞄准了高性能计算领域,但也需要传统CPU作为辅助。

David Kirk近日在接受采访时表示: 我们发现,绝大多数问题都同时包含了串行控制任务和并行数据与计算任务,所以我们才看好异构并行计算,(并行和串行)二者都需要。CPU是一种非常有用的技术,我们也正在和多家CPU厂商进行合作。在我看来,Intel在开发混合系统方面没什么特殊优势。事实上,他们历史上都很少能够成功地设计并行系统或者编程环境。

他还指出: 和流行的观点不同,PCI-E总线带宽在绝大多数应用中通常都不是瓶颈。PCI-E带宽要比系统内的其他大量数据通道都快得多,包括磁盘、络、内存总线或者前端总线。尽管如此,仍然可以进行特定的技术改进(以解决潜在的PCI-E带宽问题)。大家可以等着瞧。

另外,David Kirk也不看好Cell处理器,认为它不会对现代GPU构成威胁。他说: Cell处理器在它的时代当中是未达的创新。它带来的很多思想,比如异构处理、本地内存等都是现代GPU计算架构的一部分。不过,Cell只是个点产品,也就是说它没有持续进步。我们一直在以六个月左右的周期改进我们的GPU架构,这让Cell失去了竞争能力。

相关推荐