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【图说】CPU、GPU与高性能计算

2025-10-13 09:47:21 小编

  

【图说】CPU、GPU与高性能计算

  图形处理单元(GPU)已经超越了其最初渲染视频游戏图形的角色,现在被用于各种高性能计算应用程序(HPC),包括人工智能训练和浮游动物分类等多种应用场景。

  ——各种级别的存储器,包括动态随机存取存储器(DRAM),一种用于计算机主存储器的RAM或短期存储器,以及高速缓存。

  CPU或中央处理单元通常有一个或多个功能强大的核心,由独立的计算、控制和缓存元素组成。而GPU有许多功能较弱的内核,每个内核都有多个ALU,这些ALU共享公共缓存和控制元素。

  内核的数量很重要,尤其是在图像处理方面。为了在屏幕上显示图像,计算机必须读取、处理和显示每个像素的数据,而在现代高清显示器上,这些数据实际上可以相加。例如,1920乘1080像素的显示器具有2073600像素。与CPU一次只能执行一个操作不同,GPU可以并行处理这样的多个操作,这要归功于其多核架构,计算机科学家称这种数据处理方法为单指令多数据(SIMD)。

  事实证明,GPU可以做的不仅仅是渲染图形。研究人员现在正在使用GPU对蛋白质折叠和基因组序列进行建模,而加密货币矿工则依靠它们来验证交易。GPU在人工智能领域也发挥着关键作用,训练数据集只会越来越大。GPU也与世界上唯一的exa级计算机Frontier中的CPU并行工作,该计算机使用8699904 GPU和CPU内核组合,实现了每秒1.194 exaflops的惊人速度。

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