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直击灵魂的问题:GPU和GPGPU哪个更难?
发布时间:2021.12.03
信息摘要:
最近关于GPU的新闻比较多,原中兴通讯总裁赵先明领衔的红山微电子,获得真为基金的投资,芯动科技也号称发布首款国产高性能4K显卡GPU“风华一号”,被广泛关注。

最近关于GPU的新闻比较多,原中兴通讯总裁赵先明领衔的红山微电子,获得真为基金的投资,芯动科技也号称发布首款国产高性能4K显卡GPU“风华一号”,被广泛关注。

GPU,中文名称就是图像处理器,用于显卡的GPU在科技行业里面是一个非常难啃的硬骨头,通过粗略统计,国内做GPU的相关企业数量高达30家之多,这30家的GPU概念企业有的是做GPU的,有的是做GPGPU的,很多人可能不是特别理解GPGPU是做什么的,和GPU有什么区别?GPUGPGPU到底哪个更难做?哪个行业壁垒更高?其实本人也不是搞技术的,略知皮毛而已,今天就用特别简单朴素的语言把这个问题简单聊一下。

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我们都知道的GPU对应的是显卡,当年很多人在中关村攒电脑的时候,有钱的同学选择英伟达的独立显卡,可以玩游戏啊,没钱的同学选择CPU集成显卡,看看电影也没有问题。GPU的主要作用就是做图形图像的渲染显示,任务是在屏幕上合成显示百万个像素的图片,这里有一个简单朴素的问题,为什么图像渲染不能用功能更加强大的CPU,还要额外加一个GPU?因为图像渲染的运算数据量非常大,要在显示器上显示上千万像素的图片,特别是如果涉及到三维图像,需要大量的并行重复运算,为什么涉及到图片处理就可以并行呢?因为每张图片都可以被分割成很多个同时处理的子区域子系统,每一个子区域都是独立运行实现的,并不会影响最终的图像处理效果,所以可以实现图像的并行运算,而且还能够提升效率,所以比较适合并行计算架构。

这一点和CPU的架构就不太适用了,所以GPU有双重的特性,第一种特性是图形图像的渲染能力,第二种特性是并行计算的能力,但图形图像的渲染能力要求很高,领域也很专业。可以想象一下,从一堆的二进制比特数据演变成显示器,最终能够显示的二维三维图像需要经过顶点处理、光栅化、纹理贴图、像素着色等一系列的渲染运算,需要非常专业的硬件和酸碱算法来配合实现,这个方面已经形成了非常稳固的专利壁垒,基本上被英伟达这样的国际巨头把持着,想要突破难度不可想象,所以如果这次芯动科技突破是真的值得记录的一件事情。而后来随着GPU功能和运算能力越来越强大,并且还可以实现编程的功能,因此就被扩展到图像处理之外的其他计算领域,比如用GPU来做人工智能训练的深入学习,比如用GPU来做比特币挖矿的矿机等等。其实都是利用的GPU可编程和并行计算能力,把一些重复的计算并行实现,提升运算效率,体现的是算力的一面,因此也就顺理成章的从GPU演进到了GPGPU时代。艾能微专注小型电子产品功能设计

GPGPUGPGeneral Purpose,通过目的指的是通用算力,利用GPU可并行计算的架构以及可编辑的特性实现可编程高算力的能力,GPGPU领域出现了很多创业的独角兽,很多人耳熟能详的像壁仞、沐曦、天数智芯等等,动不动就几十亿的融资额,估值几百亿,火的不要不要的一个领域,再回到最开始的问题,GPUGPGPU到底哪个更难做?GPU的优势在于图像图形的渲染,这一块的壁垒极高,包括专利壁垒、算法壁垒、生态壁垒,不是融几十亿就能靠钱堆起来的,而且GPUGPGPU更强调生态,英伟达的CUDA生态已经非常稳固了,后来者再做一个对标或者兼容CUDA的生态谈何容易啊。

所以总结一下,GPU的核心价值体现在图形图像渲染,用来做算力那就浪费了渲染的功能。而GPGPU某种意义上讲属于删减版的GPU,或者优化版的GPU,重点在“GP,把能力都集中在算力上面,之所以还叫GPU,还是因为是由GPU的架构演化而来的,但用来做显卡肯定是不恰当的,所以GPUGPGPU各有所长,应用领域也各不相同,在这一点上两者并没有特别大的可比性。


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