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Cosa sta fermando la convergenza di GPU e CPU

GPGPU: cosa sta fermando la convergenza di GPU e CPU?

Una GPU contiene più unità di calcolo (8 16). Un'unità di calcolo contiene molti (32) elementi di elaborazione, ciascuno con i propri registri. Ogni elemento è, grosso modo, un thread, ma tutti gli elementi all'interno della Hgh Jintropin Avis stessa unità devono eseguire lo stesso codice (SIMD).

Ne consegue che una GPU può simulare una CPU utilizzando un singolo elemento di elaborazione in una singola unità di elaborazione. Questo è estremamente inefficiente (nessun parallelismo), ma altrimenti OK.

Quindi, perché una GPU può eseguire un sistema operativo utilizzando una singola unità di elaborazione / elaborazione come CPU?

Parte della risposta è come viene gestito l'accesso alla memoria. Una CPU utilizza molta logica per prevedere, prefetch e pipeline i dati, mentre una GPU non lo fa (invece, passa semplicemente ad un altro thread mentre attende). Ma se questa è l'unica differenza importante, la convergenza non sembra così 'semplicemente' una questione di svuotare la gestione della memoria da una CPU a una GPU "Comprar Gh Jintropin" e abilitarla in determinati contesti.

Quindi quali altri problemi esistono?

Modi alternativi di porre questa domanda (credo!):

Perché il Larrabee è fallito? (tecnicamente, perché questo è un problema difficile?) Perché Nvidia ha bisogno dei core ARM per Denver piuttosto che usare un singolo elemento di elaborazione / elaborazione come descritto sopra? Perché le CPU e le GPU sono due classi diverse di cose, piuttosto che punti su una scala continua che descrive il grado di parallelismo richiesto in un processore? Perché non avere una GPU le cui unità di calcolo contengano 1, 2, 4, 8,. elementi di elaborazione, con logica progressivamente meno predittiva / pipeline mentre il parallelismo aumenta?

In molti modi le GPU esistono attualmente a un livello di sviluppo per software più vicino a quello che avevamo negli anni '60 e '70, dove gli sviluppatori di grande talento focalizzavano enormi quantità di risorse sull'ottimizzazione del loro codice per architetture hardware specifiche. Potrebbero quindi ottenere risultati stellari (secondo la misura del giorno). Alla fine, le persone hanno iniziato a dipendere sempre di più dai compilatori per farlo per loro. Hanno iniziato a supporre che l'hardware fosse 'abbastanza veloce' da mascherare le inefficienze del loro codice. Le GPU non hanno tali capacità.

Successivamente, il motivo per cui le GPU sono tanto più 'veloci' delle tradizionali architetture CISC è che si sono assuefatti a molte cose che uno sviluppatore normale presume esistano, anche se lei non lo sa. Cose come la coerenza della cache. Previsione del ramo Esecuzione fuori servizio. Questo è simile al punto precedente. Le GPU sono veloci perché prendono architetture semplici "Buy Cheap Jintropin Online" e ne stampano centinaia su un chip. In qualche strano modo, è come le idee alla base di Danny Hillis paper e della Levitra Generico Farmacia Italiana Connection Machine (CM1 / CM2) in cui migliaia di semplici CPU sono in Acquisto Levitra esecuzione in parallelo.

Il problema è che la gente ha scoperto che è davvero difficile scrivere applicazioni 'general purpose' su quella piattaforma. Certo, può spazzare via altri sistemi a certe cose, come CFD o simulazioni meteorologiche, ma non è quello che la maggior parte delle applicazioni sono. Cialis Generico Italia Online Inoltre, le GPU, per loro stessa natura, hanno spesso vincoli molto rigidi sulla dimensione del codice, ecc., E Comprar Gh Jintropin per mantenerle alimentate, una località di riferimento nel modo in cui i dati vengono gestiti.

Quindi il futuro prossimo, per me, se fossi un 'uomo delle scommesse', è un accoppiamento più stretto dei due pezzi. Una continuazione delle attuali architetture della CPU con una GPU aggiuntiva parallela (per confronto). Una forma di multiprocessing asimmetrico che è stata popolare in vari punti nel passato. Continui a utilizzare la CPU per scopi generici per la maggior parte del codice, ma la GPU per ciò che è utile.

L'inizio di questo è testimoniato da cose come l'immagine core di Apple e il motore di compositing che scarica molto del pesante sollevamento sulla GPU, ma non il coordinamento generale. Oppure Grand Central Dispatch in cui scrivi il codice che Viagra Costo Euro il sistema operativo determina quando è meglio eseguire.

Tutte le architetture arrivano con compromessi e quindi nessuna architettura risolverà tutti i problemi in modo ottimale. Una rinascita delle architetture è proprio ciò di cui questo settore ha bisogno, non solo un'altra architettura unica.

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