我国在超算并行计算芯片上的发力，已经站在了CPU发展的潮头了
发布时间：2022-10-14 11:42:50 所属栏目：云计算 来源：
导读： AI芯片跟GPU其实关系相对有限，倒是更接近于计算卡。
早前有业内人士评估认为，只有高端GPU有比较多的核心专属缓存，从而适应大规模并行计算的需求。但是这样的核心专属缓存对游戏的图形渲染领域几乎没什
早前有业内人士评估认为，只有高端GPU有比较多的核心专属缓存，从而适应大规模并行计算的需求。但是这样的核心专属缓存对游戏的图形渲染领域几乎没什
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AI芯片跟GPU其实关系相对有限，倒是更接近于计算卡。 早前有业内人士评估认为，只有高端GPU有比较多的核心专属缓存，从而适应大规模并行计算的需求。但是这样的核心专属缓存对游戏的图形渲染领域几乎没什么用，因为图形渲染中没有那么多的变数需要频繁读缓存。而高端GPU用作计算卡时，虽然性能不错，但核心专属缓存则仍嫌小。 因此结果是高端GPU的单位功耗的图形性能并不算出色，反而是中端游戏显卡有比较强的性价比；而高端GPU用于大规模并行计算时则因缓存太小，不得不频繁读取内存而显得效率不够高。 基于此，我国专门研制了申威众核处理器，申威26010处理器就是采用了256+4的众核结构，更适合进行大规模并行计算并行计算云计算，而不是图形计算。 顺带一提，按照目前的芯片发展趋势，采用异构加众核结构的CPU目前正在逐步发展，预计将成为未来计算机发展的主流。例如目前我工作中使用的CPU Corei9 12900KF，就是计算核心8+8的结构，一共24个线程，已经可以算是初步的异构芯片了。而Intel下一代据说还有32+8核48线程的型号，而我们需要知道的是，早些年的低端GPU也就是32个流处理器。 所以从这个角度看，无疑我国在超算并行计算芯片上的发力，已经站在了CPU发展的潮头了。 当然从产业生态的角度说，目前以往针对单线程编写的程序，在未来异构化、并行化的CPU面前将难以充分发挥其性能。而这，需要依赖与并行CPU相配套的新式编译器、运行库等配套核心软件来解决。而这些，我国无疑还有很多短板。例如申威26010的配套编译器，还是自行改写的Linux GCC编译器，称为SWGCC编译器，这样的编译器虽然开源，但未必有足够充分的优化，因此也未必能够充分发挥我国大规模并行CPU的性能。 （编辑：财气旺网 - 海宁网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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