[视觉算法] 【分享帖】小科普:通俗易懂告诉你CPU和GPU是什么

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英雄南华MA战队
2018-11-29 17:35:11 显示全部楼层

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CPU( Central Processing Unit, 中央处理器)就是机器的“大脑”,也是布局谋略、发号施令、控制行动的“总司令官”。

简单来说就是:计算单元、控制单元和存储单元。

架构如下图所示:

微信图片_20181127190109.png

什么?

架构记不住?

来,我们换种表示方法:

微信图片_20181127190105.jpg

是不是有点儿复杂?

没关系,这张图完全不用记住。

我们只需要知道,CPU遵循的是冯诺依曼架构,其核心就是:存储程序,顺序执行

讲到这里,有没有看出问题?

没错——在这个结构图中,负责计算的绿色区域占的面积似乎太小了,而橙色区域的缓存Cache和黄色区域的控制单元占据了大量空间。

高中化学有句老生常谈的话叫:结构决定性质,放在这里也非常适用。

因为CPU的架构中需要大量的空间去放置存储单元(橙色部分)和控制单元(黄色部分),相比之下计算单元(绿色部分)只占据了很小的一部分,所以它在大规模并行计算能力上极受限制,而更擅长于逻辑控制。

另外,因为遵循冯诺依曼架构(存储程序,顺序执行),CPU就像是个一板一眼的管家,人们吩咐的事情它总是一步一步来做。

但是随着人们对更大规模与更快处理速度的需求的增加,这位管家渐渐变得有些力不从心。

于是,大家就想,能不能把多个处理器放在同一块芯片上,让它们一起来做事,这样效率不就提高了吗?

没错,GPU便由此诞生了。
显卡的处理器称为图形处理器(GPU),它是显卡的“心脏”。

GPU全称为Graphics Processing Unit,中文为图形处理器。

就如它的名字一样,GPU最初是用在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上运行绘图运算工作的微处理器。


为什么GPU特别擅长处理图像数据呢?

这是因为图像上的每一个像素点都有被处理的需要,而且每个像素点处理的过程和方式都十分相似,也就成了GPU的天然温床。

微信图片_20181127190058.jpg
从架构图我们就能很明显的看出,GPU的构成相对简单,有数量众多的计算单元和超长的流水线,特别适合处理大量的类型统一的数据。

但GPU无法单独工作,必须由CPU进行控制调用才能工作。

CPU可单独作用,处理复杂的逻辑运算和不同的数据类型。

但当需要大量的处理类型统一的数据时,则可调用GPU进行并行计算。

GPU的工作大部分都计算量大,但没什么技术含量,而且要重复很多很多次。

借用知乎上某大神的说法,就像你有个工作需要计算几亿次一百以内加减乘除一样,最好的办法就是雇上几十个小学生一起算,一人算一部分,反正这些计算也没什么技术含量,纯粹体力活而已;

而CPU就像老教授,积分微分都会算,就是工资高,一个老教授资顶二十个小学生,你要是富士康你雇哪个?

GPU就是用很多简单的计算单元去完成大量的计算任务,纯粹的人海战术。

这种策略基于一个前提,就是小学生A和小学生B的工作没有什么依赖性,是互相独立的。

但有一点需要强调,虽然GPU是为了图像处理而生的,但是我们通过前面的介绍可以发现,它在结构上并没有专门为图像服务的部件,只是对CPU的结构进行了优化与调整。

所以现在GPU不仅可以在图像处理领域大显身手,它还被用来科学计算、密码破解、数值分析,海量数据处理(排序,Map-Reduce等),金融分析等需要大规模并行计算的领域。

——END——

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英雄视觉小白
2018-11-30 18:16:50 显示全部楼层
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梯队队员fumin
2018-11-30 21:32:06 显示全部楼层
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正式队员木易
2018-12-1 10:44:02 显示全部楼层
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英雄视觉小白
2018-12-1 17:23:25 显示全部楼层
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正式队员rys666666
2018-12-2 22:20:17 显示全部楼层
优秀优秀优秀优秀优秀优秀优秀优秀

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正式队员gpncu2018
2018-12-19 09:10:25 显示全部楼层
感谢分享,给我这种小白普及了知识

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正式队员爱笑的十三
2018-12-25 22:02:07 显示全部楼层
楼主讲的通俗易懂,赞赞

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顾问wanglh1999
2018-12-26 18:37:35 显示全部楼层
赞赞赞,瞬间明白了

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顾问hfx1395095377
2018-12-26 21:56:25 显示全部楼层
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