GPU与DSP的区别

kenson · 发表于 2012-4-2 21:03

本帖最后由 kenson 于 2012-4-2 21:11 编辑

GPU与DSP的区别

　　GPU在几个主要方面有别于DSP架构。其所有计算均使用浮点算法，而且目前还没有位或整数运算指令。此外，由于GPU专为图像处理设计，因此存储系统实际上是一个二维的分段存储空间，包括一个区段号（从中读取图像）和二维地址（图像中的X、Y坐标）。此外，没有任何间接写指令。输出写地址由光栅处理器确定，而且不能由程序改变。这对于自然分布在存储器之中的算法而言是极大的挑战。最后一点，不同碎片的处理过程间不允许通信。实际上，碎片处理器是一个SIMD数据并行执行单元，在所有碎片中独立执行代码。
　　尽管有上述约束，但是GPU还是可以有效地执行多种运算，从线性代数和信号处理到数值仿真。虽然概念简单，但新用户在使用GPU计算时还是会感到迷惑，因为GPU需要专有的图形知识。这种情况下，一些软件工具可以提供帮助。两种高级描影语言CG和HLSL能够让用户编写类似C的代码，随后编译成碎片程序汇编语言。Brook是专为GPU计算设计，且不需要图形知识的高级语言。因此对第一次使用GPU进行开发的工作人员而言，它可以算是一个很好的起点。Brook是C语言的延伸，整合了可以直接映射到GPU的简单数据并行编程构造。经 GPU存储和操作的数据被形象地比喻成"流"（stream），类似于标准C中的数组。核心（Kernel）是在流上操作的函数。在一系列输入流上调用一个核心函数意味着在流元素上实施了隐含的循环，即对每一个流元素调用核心体。Brook还提供了约简机制，例如对一个流中所有的元素进行和、最大值或乘积计算。Brook还完全隐藏了图形API的所有细节，并把GPU中类似二维存储器系统这样许多用户不熟悉的部分进行了虚拟化处理。用Brook编写的应用程序包括线性代数子程序、快速傅立叶转换、光线追踪和图像处理。利用ATI的X800XT和Nvidia的GeForce 6800 Ultra型GPU，在相同高速缓存、SSE汇编优化Pentium 4执行条件下，许多此类应用的速度提升高达7倍之多。
　　对GPU计算感兴趣的用户努力将算法映射到图形基本元素。类似Brook这样的高级编程语言的问世使编程新手也能够很容易就掌握GPU的性能优势。访问GPU计算功能的便利性也使得GPU的演变将继续下去，不仅仅作为绘制引擎，而是会成为个人电脑的主要计算引擎。
[编辑本段]GPU识别软件
　　说起处理器识别工具CPU-Z，其知名度和必备度无需赘言。硬件网站TechPowerUp.com现在又给我们提供了一个类似的工具，用于显卡识别的"GPU-Z"。这是TechPowerUp GPU-Z发布的第二个版本为0.0.2，体积仅有334KB
　　现在TechPowerUp GPU-Z的最新版本是09年3月25日更新的v0.3.3，体积为426 KB。新的0.3.3版本将支持许多即将上市的显卡产品，其中包括ATI Radeon HD 4700系列显卡，Radeon HD 4890,以及GeForce GTX 275等。新版本还修复了之前版本的一些Bug，最明显的改动是对GT200核心制程显示和G98流处理器数目显示进行了改进。
[编辑本段]关于CPU和GPU的相关问题
　　第一个问题：
　　GPU的竞争远比CPU的竞争来得激烈。通用PC的CPU就只有英特尔和AMD两家大厂。而在GPU方面领先的是N记和A记两家厂商，但能生产中低端产品的还有英特尔、3S等好几家厂商。它们的产品虽然不如前两家，但在很多应用方面也能满足用户的需要，所以N记和A记只有拼命往前跑才不会死掉。CPU厂商没有采用GPU的先进工艺是因为CPU厂商都有自己投资的生产线，不可能一下把原来的生产线都淘汰了上新的生产线，那样做可能连当初投入的资金都难以收回。而GPU厂商由于种种原因，一般都是自己设计由别人代工的，比如找台积电代工。代工厂商为了能接到业务，只有不停升级自己的生产设备，这样才能生存下来。所以造成以上原因。
　　第二个问题
　　就如你所说的一样，CPU除了处理游戏的AI，情节等方面的数据外，对于有些图像方面也是由它完成的。当微软每次发布新的DX时，并不是每款GPU都能支持DX新的特性，所以有些图像方面的任务还得由CPU来完成。还有有些特性比如重力特性以前是由CPU来完成，现在有些GPU也能支持了，这些任务就由GPU来完成了。
　　第三个问题
　　GPU相当于专用于图像处理的CPU，正因为它专，所以它强，在处理图像时它的工作效率远高于CPU，但是CPU是通用的数据处理器，在处理数值计算时是它的强项，它能完成的任务是GPU无法代替的，所以不能用GPU来代替CPU。
　　最后补充
　　现在AMD收购了A记显卡芯片的设计厂商，AMD看到今后CPU和GPU只有走一条融合的道路才能地竞争中占得先机。CPU和GPU如何配合默契才能最大地提高工作效率是AMD现在考虑的问题，也是英特尔的问题

kenson · 发表于 2012-4-2 21:16

新型GPU提高医学成像处理速度

如今的医学成像领域可以通过充分利用高速运算技术来提高医学成像的质量，微处理器受到智能手机以及平板电脑的创新发展的推动变得功能更加强大和低功耗。图像处理的关键因素就在于成像速度、图像尺寸以及分辨率。
最初由于硬件设备的局限性，医学影像增强处理都是按照序列完成的。随着硬件设备的不断更新，现在医学影像的增强处理可与其它运算处理同步进行。新一代的图像处理平台极大地促进了医疗成像技术，另外，最新的处理能力、先进的图像增强算法能更有效地提高图像的质量以及处理速度。
通过运用高速处理，图像的成像时间也得到了大大的减少。例如，在3D结肠影像成像的过程中，通常医生和病人都需要等待较长的时间才能在显示器上看到图像。由于通常多组图像都在一起处理，所需时间较长，减少了医院对病患数量的总处理能力。而且，在处理这些图像的同时，也浪费了医生和病人的许多宝贵的时间。
图形处理器(GPU)的强大计算功能与普通的CPU相比，有效地缩短了对图像的处理时间。GPU内置的处理能力能保证更有效的处理图像。此类处理器之前一直被用于电脑游戏中，用来计算移动的物体、阴影效果并产生极其逼真的图像效果。如今，医学成像的专家们运用GPU的强大图像处理功能来提高医学图像的质量。
图形处理器(GPU)
图形处理器(GPU)得益于电脑游戏业的发展，提供的图像处理速度是普通中央处理器(CPU)处理速度的许多倍。相比之下，图像增强、重建和可视化很容易“熔一炉于”GPU，，因而价格也更显得为合理。
从X光透视，医疗程序和诊断等方面考虑，都需要-影像增强处理实时进行。通过运用GPU，可以使帧频达到每秒60帧(1024 x1024图像)。GPU的处理能力达到每秒数百万次，且图像的每个像素都可进行上千次计算。一幅1024 x1024图像大概有一百万像素，其中包含了有价值的诊断信息。在每秒60帧的帧频保证下，GPU可以在每秒对六千万像素进行信息处理。这种超高速的处理速度是传统的CPU处理器所不能达到的，传统的CPU的帧频仅仅为每秒15帧.
GPU主板最初是为对图像显示要求较高的领域，例如电脑游戏领域来开发的。将GPU技术运用在通用计算中的处理器叫做通用计算图形处理器 (GPGPU)。近年来，这一领域在软硬件方面都在加速发展。Cuda、OpenCL以及DirectCompute都是可支持GPGPU功能的软件工具。
GPU也存在着一些不足。首先，GPU需要一台电脑主机。GPU并不能独立自主地进行运算处理，它需要中央处理器提供指令来运行。其次，这种技术每 6个月就会经历一次产品的更新换代。在医学成像领域，用户们需要一种长期稳定有效的GPU主板。面对这个问题，GPU的生产商们也暂时无法解决。最后，GPU主板的高功耗也是使用中的缺点之一-。
现场可编程门阵列
虽然不像GPU那么出名，但是现场可编程门阵列(FPGA)是一种半导体设备，该设备具有可编程性的逻辑电路或模块，它可以通过配置组合来完成复杂的功能。FPGA技术的运算性能最佳，被运用在电信以及卫星领域。
一般来说，一个小巧的编程FPGA芯片可随其他硬件一起发挥特定的功能，例如影像增强，减少了用户对硬件设备的需求，特别适合实时处理的应用。这个定制的解决方案具有更高的性价比。由于电路成本低，FPGA适合大规模的生产，但是研发的周期较长。
数字信号处理器
数字信号处理器(DSP)是一种特殊的微处理器，用来进行实时处理。DSP的运算能力也越来越强大。一个高端的DSP电路可以和一个最新的CPU处理器核心单元具有几乎同样的计算能力，但功耗仅为CPU的几分之一。上述的特性可以使DSP在移动手持设备或其它需要低耗电的设备上的图像处理更加迅速。对制造商来说，以DSP处理器作为中心来建设系统要远远比以一般的CPU作为中心来建设要简单的多，因为DSP在芯片上集成了很多接口功能。一些DSP芯片还兼具一般ARM处理器与DSP的功能。
加速处理器(APU)
目前最新的趋势是将CPU和GPU的功能整合为一体，即加速处理器(APU)。现有的系统一般建立在一个CPU和一个GPU芯片上，而目前AMD公司正在推出一种整合了CPU和GPU的芯片——AMD Fusion APU。Intel 公司(下一代芯片)和Nvidia公司(丹佛计划)也正在加紧研发APU解决方案。
GPU、FPGA、DSP以及APU平台与普通CPU系统相比，极大改进了医学图像增强的质量。随着现代微处理器不断发展，人们更加有必要将此种高科技运用到医疗领域中去。医疗影像领域的每一个进步都为医生提供了诊治病人的便利条件，从而提高诊断的效率及准确度。

kenson · 发表于 2012-4-2 21:26

其实我对APU平台感觉比较陌生和好奇，但这是一个方向。它可以把差不多所有的功能都集成到内面去了看一下下面的图片。
http://img2.zol.com.cn/product/83/141/ceOri2XA3Eh6k.jpg

以下是这个连接：http://price.zol.com.cn/283/2836016.html

jetblack · 发表于 2012-4-3 00:08

本帖最后由 jetblack 于 2012-4-3 00:10 编辑

都是一堆忽悠！实际上只不过是硬拼不过intel的cpu性能，只能另辟市场。但也只能做做广告效应，实际受用人很少，最要命的是制造厂商不买单。要不就是做些超低端的，要么就是一些价格高到你根本不会去考虑的广告产品。当年NV也有类似的倾向广告，5年过去了，它现在还是半死状态~
电子类得新闻，最好当做1半以上的广告去看就行了~特别是所谓的芯片厂商官方发布，那更是一种营销手段控制股票的手法而已，和底层拿来用的消费者关系甚微！

kenson · 发表于 2012-4-3 12:53

LS所说的当然不是了。AMD为什么要收购ATI ？这当然AMD有它的道理，当然要物尽其用不然没办法超越INTEL。LS说的CPU AMD的确超不过INTEL但可以用本身的优势去超越，也就是说用自身长处。打仗都是这样子还有INTEL也有正视这个问题所以他也和NV合作也就是这个原因。暂时不管个人电脑这方面，工业方向也是朝这个去走，这个也可以给开发者可以使用GPU而不是GPU是用来打游戏的。以前INTEL DELL 等等好多厂家也推过平板电脑老是不成功为什么苹果一出来就风靡全球呢？！不管怎么样市场指导一切说什么都没用。但我个人认为APU是有前景的。大家拭目以待：）

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