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深究計(jì)算機(jī)GPU的發(fā)展與局限
GPU是顯示卡的“心臟”，也就相當(dāng)于CPU在電腦中的作用，它決定了該顯卡的檔次和大部分性能，同時也是2D顯示卡和3D顯示卡的區(qū)別依據(jù)。下面yjbys小編就來和大家談?wù)剰能浖惴ㄉ鷳B(tài)看GPU的發(fā)展與局限。想了解更多相關(guān)資訊請持續(xù)關(guān)注我們應(yīng)屆畢業(yè)生培訓(xùn)網(wǎng)。
GPU 作為一種協(xié)處理器，傳統(tǒng)用途主要是處理圖像類并行計(jì)算任務(wù);
計(jì)算機(jī)系統(tǒng)面對的計(jì)算任務(wù)有著復(fù)雜而不同的性能要求，當(dāng)CPU 無法滿足特定處理任務(wù)時，則需要一個針對性的協(xié)處理器輔助計(jì)算。GPU 就是針對圖像計(jì)算高并行度，高吞吐量，容忍高延遲而定制的并行處理器。
人工智能加速硬件技術(shù)路線尚未確定，GPU 加速受多重挑戰(zhàn);
在人工智能技術(shù)發(fā)展早期，GPU 作為一種現(xiàn)成的并行計(jì)算加速芯片被使用在多個項(xiàng)目之中，如汽車的自動駕駛，圖像識別算法等。
但GPU 未必為人工智能加速硬件的終極答案。早在2014 年就有研究表明使用FPGA(現(xiàn)場可編程邏輯門陣列)與GPU 在加速圖像識別類任務(wù)能效比為7：2;2016 年5 月末谷歌披露其TPU(Tensor Processing Unit)專用人工智能加速芯片性能相比之前解決方案高出一個數(shù)量級。TPU 已秘密使用在谷歌諸多商業(yè)項(xiàng)目中超過一年，并參加了與李世石的世紀(jì)人機(jī)圍棋大戰(zhàn)。谷歌專用人工智能芯片實(shí)用化超出市場的認(rèn)知和預(yù)期;
芯片上大規(guī)模并行計(jì)算優(yōu)化可分為兩個主要問題：計(jì)算單元優(yōu)化和片上網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。GPU 限于最初設(shè)計(jì)目標(biāo)，在兩個方向上均不能完美匹配人工智能主流算法。未來隨著人工智能技術(shù)大規(guī)模商用化，從產(chǎn)業(yè)鏈過去發(fā)展的歷史類比，專用人工智能加速協(xié)處理器將對GPU 這類過渡方案構(gòu)成挑戰(zhàn)。
GPU 是VR 顯示性能的保障，VR 是未來GPU 市場的支撐之一;
VR 對圖形計(jì)算性能要求超過現(xiàn)有大眾級顯卡水平，未來VR 設(shè)備市場將成為GPU 市場增長的支撐之一。重度VR 設(shè)備主要替換現(xiàn)有的游戲主機(jī)和部分客廳高清電視市場，2015 年兩者合計(jì)最大可替換規(guī)模6000 萬臺�？紤]到GPU 在游戲主機(jī)領(lǐng)域是替換升級而非新增市場，且游戲主機(jī)消費(fèi)人群與高清電視消費(fèi)人群有一定重合，我們預(yù)期未來高性能GPU 市場空間在游戲主機(jī)與游戲主機(jī)+高清電視市場之間的某一個數(shù)字。
GPU 在云計(jì)算/大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域也有較好的應(yīng)用前景;
GPU 的并行計(jì)算能力適合在除圖形計(jì)算以外的多種特定計(jì)算場景中，云計(jì)算提供商如亞馬遜將GPU 嵌入云計(jì)算服務(wù)EC2 中提供給用戶。大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)開源軟件架構(gòu)Hadoop 的部分組件適合使用GPU 加速;Nvidia 積極推廣云+GPU+游戲模式拓展新市場。NV 產(chǎn)品線中供給數(shù)據(jù)中心的業(yè)務(wù)雖然體量依然與游戲用GPU 相比太小，但是還是可以有積極期待。
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