4263

Разница между CPU и GPU в параллельных расчётах

Доклад

Информатика, кибернетика и программирование

Разница между CPU и GPU в параллельных расчётах Рост частот универсальных процессоров упёрся в физические ограничения и высокое энергопотребление, и увеличение их производительности всё чаще происходит за счёт размещения нескольких ядер в одном чипе...

Русский

2012-11-15

68.36 KB

12 чел.

Разница между CPU и GPU в параллельных расчётах

Рост частот универсальных процессоров упёрся в физические ограничения и высокое энергопотребление, и увеличение их производительности всё чаще происходит за счёт размещения нескольких ядер в одном чипе. Продаваемые сейчас процессоры содержат лишь до четырёх ядер (дальнейший рост не будет быстрым) и они предназначены для обычных приложений, используют MIMD — множественный поток команд и данных. Каждое ядро работает отдельно от остальных, исполняя разные инструкции для разных процессов.

Специализированные векторные возможности (SSE2 и SSE3) для четырехкомпонентных (одинарная точность вычислений с плавающей точкой) и двухкомпонентных (двойная точность) векторов появились в универсальных процессорах из-за возросших требований графических приложений, в первую очередь. Именно поэтому для определённых задач применение GPU выгоднее, ведь они изначально сделаны для них.

Например, в видеочипах NVIDIA основной блок — это мультипроцессор с восемью-десятью ядрами и сотнями ALU в целом, несколькими тысячами регистров и небольшим количеством разделяемой общей памяти. Кроме того, видеокарта содержит быструю глобальную память с доступом к ней всех мультипроцессоров, локальную память в каждом мультипроцессоре, а также специальную память для констант.

Самое главное — эти несколько ядер мультипроцессора в GPU являются SIMD (одиночный поток команд, множество потоков данных) ядрами. И эти ядра исполняют одни и те же инструкции одновременно, такой стиль программирования является обычным для графических алгоритмов и многих научных задач, но требует специфического программирования. Зато такой подход позволяет увеличить количество исполнительных блоков за счёт их упрощения.

Итак, перечислим основные различия между архитектурами CPU и GPU. 1) Ядра CPU созданы для исполнения одного потока последовательных инструкций с максимальной производительностью, а GPU проектируются для быстрого исполнения большого числа параллельно выполняемых потоков инструкций. Универсальные процессоры оптимизированы для достижения высокой производительности единственного потока команд, обрабатывающего и целые числа и числа с плавающей точкой. При этом доступ к памяти случайный.

2) Разработчики CPU стараются добиться выполнения как можно большего числа инструкций параллельно, для увеличения производительности. Для этого, начиная с процессоров Intel Pentium, появилось суперскалярное выполнение, обеспечивающее выполнение двух инструкций за такт, а Pentium Pro отличился внеочередным выполнением инструкций. Но у параллельного выполнения последовательного потока инструкций есть определённые базовые ограничения и увеличением количества исполнительных блоков кратного увеличения скорости не добиться.

У видеочипов работа простая и распараллеленная изначально. Видеочип принимает на входе группу полигонов, проводит все необходимые операции, и на выходе выдаёт пиксели. Обработка полигонов и пикселей независима, их можно обрабатывать параллельно, отдельно друг от друга. Поэтому, из-за изначально параллельной организации работы в GPU используется большое количество исполнительных блоков, которые легко загрузить, в отличие от последовательного потока инструкций для CPU. Кроме того, современные GPU также могут исполнять больше одной инструкции за такт (dual issue). Так, архитектура Tesla в некоторых условиях запускает на исполнение операции MAD+MUL или MAD+SFU одновременно.

3) GPU отличается от CPU ещё и по принципам доступа к памяти. В GPU он связанный и легко предсказуемый — если из памяти читается тексель текстуры, то через некоторое время придёт время и для соседних текселей. Да и при записи то же — пиксель записывается во фреймбуфер, и через несколько тактов будет записываться расположенный рядом с ним. Поэтому организация памяти отличается от той, что используется в CPU. И видеочипу, в отличие от универсальных процессоров, просто не нужна кэш-память большого размера, а для текстур требуются лишь несколько (до 128-256 в нынешних GPU) килобайт.

4) Да и сама по себе работа с памятью у GPU и CPU несколько отличается. Так, не все центральные процессоры имеют встроенные контроллеры памяти, а у всех GPU обычно есть по несколько контроллеров, вплоть до восьми 64-битных каналов в чипе NVIDIA GT200. Кроме того, на видеокартах применяется более быстрая память, и в результате видеочипам доступна в разы большая пропускная способность памяти, что также весьма важно для параллельных расчётов, оперирующих с огромными потоками данных.

В универсальных процессорах большие количества транзисторов и площадь чипа идут на буферы команд, аппаратное предсказание ветвления и огромные объёмы начиповой кэш-памяти. Все эти аппаратные блоки нужны для ускорения исполнения немногочисленных потоков команд. Видеочипы тратят транзисторы на массивы исполнительных блоков, управляющие потоками блоки, разделяемую память небольшого объёма и контроллеры памяти на несколько каналов. Вышеперечисленное не ускоряет выполнение отдельных потоков, оно позволяет чипу обрабатывать нескольких тысяч потоков, одновременно исполняющихся чипом и требующих высокой пропускной способности памяти.

5) Есть также отличия в кэшировании. Универсальные центральные процессоры используют кэш-память для увеличения производительности за счёт снижения задержек доступа к памяти, а GPU используют кэш или общую память для увеличения полосы пропускания. CPU снижают задержки доступа к памяти при помощи кэш-памяти большого размера, а также предсказания ветвлений кода. Эти аппаратные части занимают большую часть площади чипа и потребляют много энергии. Видеочипы обходят проблему задержек доступа к памяти при помощи одновременного исполнения тысяч потоков — в то время, когда один из потоков ожидает данных из памяти, видеочип может выполнять вычисления другого потока без ожидания и задержек.

6) Есть множество различий и в поддержке многопоточности. CPU исполняет 1-2 потока вычислений на одно процессорное ядро, а видеочипы могут поддерживать до 1024 потоков на каждый мультипроцессор, которых в чипе несколько штук. И если переключение с одного потока на другой для CPU стоит сотни тактов, то GPU переключает несколько потоков за один такт.

7) Кроме того, центральные процессоры используют SIMD (одна инструкция выполняется над многочисленными данными) блоки для векторных вычислений, а видеочипы применяют SIMT (одна инструкция и несколько потоков) для скалярной обработки потоков. SIMT не требует, чтобы разработчик преобразовывал данные в векторы, и допускает произвольные ветвления в потоках.

Вкратце можно сказать, что в отличие от современных универсальных CPU, видеочипы предназначены для параллельных вычислений с большим количеством арифметических операций. И значительно большее число транзисторов GPU работает по прямому назначению — обработке массивов данных, а не управляет исполнением (flow control) немногочисленных последовательных вычислительных потоков. Это схема того, сколько места в CPU и GPU занимает разнообразная логика: 

В итоге, основой для эффективного использования мощи GPU в научных и иных неграфических расчётах является распараллеливание алгоритмов на сотни исполнительных блоков, имеющихся в видеочипах. К примеру, множество приложений по молекулярному моделированию отлично приспособлено для расчётов на видеочипах, они требуют больших вычислительных мощностей и поэтому удобны для параллельных вычислений. А использование нескольких GPU даёт ещё больше вычислительных мощностей для решения подобных задач.

Выполнение расчётов на GPU показывает отличные результаты в алгоритмах, использующих параллельную обработку данных. То есть, когда одну и ту же последовательность математических операций применяют к большому объёму данных. При этом лучшие результаты достигаются, если отношение числа арифметических инструкций к числу обращений к памяти достаточно велико. Это предъявляет меньшие требования к управлению исполнением (flow control), а высокая плотность математики и большой объём данных отменяет необходимость в больших кэшах, как на CPU.

В результате всех описанных выше отличий, теоретическая производительность видеочипов значительно превосходит производительность CPU. Компания NVIDIA приводит такой график роста производительности CPU и GPU за последние несколько лет: 

Естественно, эти данные не без доли лукавства. Ведь на CPU гораздо проще на практике достичь теоретических цифр, да и цифры приведены для одинарной точности в случае GPU, и для двойной — в случае CPU. В любом случае, для части параллельных задач одинарной точности хватает, а разница в скорости между универсальными и графическими процессорами весьма велика, и поэтому овчинка стоит выделки.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

49077. ИССЛЕДОВАНИЕ ОРГАНА КОНТРОЛЯ ПОГАСАНИЯ ДУГИ 136.5 KB
  Исследуемая модель линии При угле передачи 0 и переходном сопротивлении Rпер=30 Ом напряжение на зажимах реактора относительно земли в фазе А где первый график модуль напряжения а второй угол. Используя значения напряжения после t=0.02 с изменяя место короткого замыкания а также значение угла передачи можно получить зависимости: Рисунок 2 Зависимость напряжения на реакторе от места повреждения при угле передачи 30 Рисунок 3 Зависимость напряжения на реакторе от места повреждения при...
49080. ДАТЧИК ВЛАЖНОСТИ 248.5 KB
  Описание физической величины Описание и выбор метода измерения влажности Метод высушивания Дистилляционный метод Экстракционные методы Химический метод Метод СВЧ-влагометрии Нейтронный метод Инфракрасные влагомеры Кондуктометрические датчики Выбор метода Выбор и описание датчика Влагомер ВП4 Влагомер для порошкообразных материалов Датчик влажности для формовочной смеси Датчик влажности для зерна Автоматическая...
49081. Разработка рациональной системы применения удобрений в конкретных почвенно-климатических условиях хозяйства 1.06 MB
  Производственные показатели для составления системы применения удобрений Выход навоза заготовка хранение и технология внесения органических удобрений Составление системы применения удобрений в расчете на планируемый урожай при освоении севооборота Составление системы применения удобрений на планируемый урожай в освоенном севообороте
49083. Шестипольный полевой севооборот в отделении совхоза Калининской области 1.31 MB
  Производственные показатели для составления системы применения удобрений. Выход навоза заготовка хранение и технология внесения органических удобрений. Технология внесения органических удобрений на примере одного поля. Составление системы применения удобрений на планируемый урожай при освоении севооборота18 4.
49084. Сущность демократической формы организации и осуществления власти 64 KB
  Проблема понимания демократии сейчас по-настоящему актуальна. В связи с провозглашением большинства политических систем современных государств демократическими, данным словом постоянно оперируют лица, связанные с политикой
49085. ТЕХНОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УЧЕТА ЗАПАСНЫХ ЧАСТЕЙ ДЛЯ ТЯЖЕЛОЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ТЕХНИКИ НА СКЛАДЕ 528.5 KB
  Задача автоматизированных информационных систем состоит в хранении всех представляющих интерес данных в одном или нескольких местах причем таким способом который заведомо исключает ненужную избыточность. Создание автоматизированных информационных систем преследует две основные цели: понизить избыточность данных и повысить их надежность. Между собственно физической базой данных и пользователями системы располагается уровень программного обеспечения именно это и подразумевается под понятием СУБД. Основная задача СУБД дать пользователю базы...