CPU并行算法与GPU并行算法的异同

电力信息系统 2009-05-05 08:36:32
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CPU上的并行算法已经研究了几十年,有很多成熟的并行算法.cpu并行一般基于并行机.能不能将这些优秀的并行算法搬到GPU上呢,大家讨论一下!
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wyq0324 2010-01-11
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warp中线程如何执行的资料确实太少了
xingangahu 2009-10-30
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学习了 感谢 专家
zwang4000 2009-10-13
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CPU速度的提高:
1、隐含指令集层次的并行运算
2、提高时钟频率
3、提高内存带宽
4、用软件线程和有限的硬件线程来达到同步（一个CPU〈10核）

GPU：
1、大量的向量处理器（GPU〉120核）
2、巨大的内存带宽
3、硬件线性可扩展性（线程切换只要一个cycle，而CPU软件线程切换大约1000cycle）
无心人_过过小日子 2009-08-24
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[Quote=引用 49 楼 conanathena 的回复:]
感觉比较悬，x86架构才可以吧，等intel的显卡吧
[/Quote]

再等N年吧.呵呵.
qijun83 2009-08-24
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CPU的并行原理跟GPU是不一样的吧

如SIMD 单指令多数据，是基于寄存器的长度的，如果128位的寄存器并行处理4个32位的数据

而CUDA是基于SIMT的 单指令多线程



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qijun83 2009-08-24
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[Quote=引用 50 楼 l7331014 的回复:]
引用 49 楼 conanathena 的回复:
感觉比较悬，x86架构才可以吧，等intel的显卡吧


再等N年吧.呵呵.
[/Quote]

应该也快了吧
据说Intel 32核心Larrabee 2010年发布
conanathena 2009-08-24
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感觉比较悬，x86架构才可以吧，等intel的显卡吧
wumingfu 2009-08-22
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学习中
kattyblume 2009-08-14
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ding ding
中年秃头大叔 2009-05-15
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学习一下。这方面最差了.
w0564058 2009-05-14
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顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶
solaker 2009-05-14
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学习了
trader1 2009-05-14
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路过，学习。
水上海 2009-05-14
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不懂，学习学习~
gev_java 2009-05-14
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路过学习
NaturalSBQ 2009-05-14
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学习了,虽然不太懂
LichKing 2009-05-14
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study
gwemail2003 2009-05-14
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学习了,虽然不太懂
越过越咸 2009-05-14
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ROW_NUMBER()
soilsa 2009-05-14
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我们的创造力实在太强大了
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