然而，隨著信息技術的進步和應用的日益豐富，長期占據(jù)配角的顯卡，其核心處理器——圖形處理器GPU也逐漸發(fā)揮更多作用，不斷涌現(xiàn)在人們的關注焦點之中。

GPU是Graphic Processing Unit的簡稱，它直接決定了計算機顯卡的性能表現(xiàn)和產(chǎn)品質量。尤其是在圖形渲染、3D動畫制作等工作站、高性能計算領域，都嚴重依賴GPU的功能(有助于減少對CPU計算性能的依賴，分擔CPU的計算渲染工作)。

CPU和GPU本是連個互不相同的領域，它們有著各自的廠商。然而，傳統(tǒng)的老牌芯片廠商AMD，將CPU和GPU合二為一，推出了獨一無二的APU產(chǎn)品。 APU是Accelerated Processing Unit的簡稱，中文名為“加速處理器”。它是AMD“融聚未來”理念的產(chǎn)品，它第一次將中央處理器和獨顯核心做在一個晶片上，同時具有高性能處理器和獨立顯卡的處理性能，支持DX11游戲和最新應用的“加速運算”，可大幅提升電腦運行效率，實現(xiàn)CPU與GPU的真正融合。

與此相對應的是，Nvidia也順應了這種從單一使用CPU向CPU與GPU并用的“協(xié)同處理器”發(fā)展趨勢，打造了CUDA統(tǒng)一計算設備架構(Compute Unified Device Architecture)，允許編程者充分利用CPU和GPU的各自優(yōu)點，開發(fā)出更加高效的應用平臺。CUDA的廣泛應用造就了GPU計算專用 Tesla GPU的崛起，并且在全球已經(jīng)擁有超過700多個GPU集群。

英特爾至強融核協(xié)處理器

既然提到了GPU集群和加速處理器，就自然不能忽略今年英特爾最新推出的“至強融核”(Intel Xeon Phi)協(xié)處理器。該處理器兼容x86編程模型，能夠為高性能計算進一步實現(xiàn)優(yōu)化，通過與強大靈活高效的至強處理器平臺協(xié)同，能夠獲得 10Petaflops(萬萬億次浮點計算)級別的超級計算能力。

下面，我們分別對CPU、GPU、APU和MIC(Xeon Phi)進行分析介紹，并將在本文最后進行綜合對比分析，探討未來的計算應用誰主沉浮……

下面，我們陸續(xù)對這些處理器進行講解。 在介紹CPU的時候，我們有必要談談其發(fā)展歷史。早期計算機，比如史上第一臺電子計算機ENIAC，它們都通常會根據(jù)任務的不同，通過物理連接來執(zhí)行相應的認任務。因此，這些計算機也通常被稱為“固定程序計算機”。那時候的CPU被定義為處理軟件執(zhí)行的裝置，早期真正意義上的CPU其實是與“存儲程序計算機”一同出現(xiàn)的。

工作人員在操作ENIAC主控制面板

CPU可劃分成晶體管和集成電路的CPU與微處理器CPU兩種。上世紀五十年代至六十年代期間，晶體管CPU體積得到大幅縮減，使得能夠更為復雜、更為可靠的CPU能夠構建在一個或者多個印刷電路板上。

DEC PDP-8/I的CPU、內(nèi)存核心和外部總線接口(中等規(guī)模集成電路)

在微處理器方面，CPU的歷史可以追溯到1971年。當時英特爾推出晶體管數(shù)量為2300顆的首個商用處理器4004微處理器，該處理器奠定了PC和智能系統(tǒng)發(fā)展的基礎。

英特爾80486DX2微處理器(圖片來自維基百科)

在CPU發(fā)展史中，也包含有AMD、IBM和SPARC、ARM等品牌的產(chǎn)品，不過我們可從英特爾的CPU發(fā)展進程來大體了解整個CPU的發(fā)展概況。英特爾的Tick-Tock模式，以制程和架構交替更新來不斷提升CPU的性能，突破性能瓶頸，滿足不斷變化增長的計算能力需求。

進入新世紀以來，CPU進入了更高速發(fā)展的時代，以往可望而不可及的1GHz大關被輕松突破。在市場分布方面，仍然是Intel和AMD公司兩雄爭霸。而在企業(yè)級市場，尤其是在服務器和高性能計算領域，則以英特爾的至強系列、IBM的Power系列和AMD的皓龍系列著稱。

簡要介紹了CPU的發(fā)展情況之后，下面我們來談談它在計算機中扮演的角色。CPU通常都具有以下幾個方面的基本功能：

1. 指令順序控制

這是指控制程序中指令的執(zhí)行順序。程序中的各指令之間是有嚴格順序的，必須嚴格按程序規(guī)定的順序執(zhí)行，才能保證計算機工作的正確性。

2. 操作控制

一條指令的功能往往是由計算機中的部件執(zhí)行一序列的操作來實現(xiàn)的。CPU要根據(jù)指令的功能，產(chǎn)生相應的操作控制信號，發(fā)給相應的部件，從而控制這些部件按指令的要求進行動作。

3. 時間控制

時間控制就是對各種操作實施時間上的定時。在一條指令的執(zhí)行過程中，在什么時間做什么操作均應受到嚴格的控制。只有這樣，計算機才能有條不紊地自動工作。

4. 數(shù)據(jù)加工

即對數(shù)據(jù)進行算術運算和邏輯運算，或進行其他的信息處理。

在多核和制程已經(jīng)達到22nm級別工藝的當代，CPU的發(fā)展速度十分驚人。不僅能遠遠滿足以往的各種繁重數(shù)據(jù)查詢、處理和順序串行計算，而且通過多個多核處理器，也能勝任各種并行計算需求。在不遠的將來，由于并行計算的廣闊前景，CPU更多的會以多處理器架構或者CPU+GPU異構計算來實現(xiàn)。在這一點上，未來計算應用的核心地位，非CPU所能撼動。

剛才我們提到并行計算，其實這恰恰是GPU的優(yōu)勢所在。GPU是顯示卡的“心臟”，有時也被稱為VPU(visual processing unit)。它相當于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)。

GPU(圖形處理器)可用于嵌入式系統(tǒng)、移動電話、個人電腦、工作站、游戲機，甚至某些大型計算機集群等。GPU已經(jīng)不再局限于3D圖形處理了，GPU通用計算技術發(fā)展已經(jīng)引起業(yè)界不少的關注，事實也證明在浮點運算、并行計算等部分計算方面，GPU可以提供數(shù)十倍乃至于上百倍于CPU的性能。

GeForce 6600GT (NV43) GPU

GPU通用計算方面的標準目前有OPEN CL、CUDA、ATI STREAM。其中，OpenCL(全稱Open Computing Language，開放運算語言)是第一個面向異構系統(tǒng)通用目的并行編程的開放式、免費標準，也是一個統(tǒng)一的編程環(huán)境，便于軟件開發(fā)人員為高性能計算服務器、桌面計算系統(tǒng)、手持設備編寫高效輕便的代碼，而且廣泛適用于多核心處理器(CPU)、圖形處理器(GPU)、Cell類型架構以及數(shù)字信號處理器(DSP)等其他并行處理器，在游戲、娛樂、科研、醫(yī)療等各種領域都有廣闊的發(fā)展前景。

GPU的出現(xiàn)的時間明顯要晚于CPU，而且GPU最早還是由著名的圖形顯卡公司——NVIDIA，在1999年發(fā)布 GeForce256圖形處理芯片時首先提出GPU的概念。

GeForce GTX 275 GPU

介紹GPU發(fā)展歷史，就不能不提1983年英特爾公司推出的 iSBX 275，它是iSBX多模塊板，插在iSBC系列單板上，由它提供黑白或彩色圖形顯示功能。在板上安裝的82720圖形顯示控制器(GDC)的控制下，直接可支持直線、圓、點、弧、矩形、區(qū)域填充等高級繪圖命令。從而給用戶繪圖工作帶來便利，同時減輕了主CPU的負擔。

Amiga 1000

1985年，首個配備有GPU功能的PC——Commodore Amiga面世。該GPU支持畫線，區(qū)域填充，并包含流處理器可加快操作，并結合多個任意位圖功能。1986年，德州儀器發(fā)布了首個內(nèi)嵌圖形處理能力的微處理器——TMS34010，它可以運行通用代碼，但還是側重于面向圖形處理的指令集。1990-1991年間，該芯片奠定了Windows加速卡圖形架構( TIGA )的基礎。

基于TMS34020芯片的TIGA架構

1987年，IBM 8514圖像系統(tǒng)發(fā)布，成為了IBM PC兼容2D圖像處理器的首個視頻卡。1993年，S3 Graphics推出了第一款單芯片的2D圖像加速器，名為S3 86C911。其后，86C911催生了大量的仿效者。隨著OpenGL API和DirectX類似功能的出現(xiàn)，GPU增加了可編程著色的能力?，F(xiàn)在，每個像素可以經(jīng)由獨立的小程序處理，當中可以包含額外的圖像紋理輸入，而每個幾何頂點同樣可以在投影到屏幕上之前被獨立的小程序處理。

GPU使顯卡減少了對CPU的依賴，并進行部分原本CPU的工作，尤其是在3D圖形處理時。GPU所采用的核 心技術有硬體T&L、立方環(huán)境材質貼圖和頂點混合、紋理壓縮和凹凸映射貼圖、雙重紋理四像素256位 渲染引擎等，而硬體T&L技術可以說是GPU的標志。但隨著GPU處理能力的提升，其耗電需求也更加明顯，而且比目前的CPU消耗更多的電源。

目前市場上生產(chǎn)GPU的廠家，主要包括英特爾、AMD和NVIDIA、Matrox、S3 Graphics等。

在近期召開的Hot Chips大會上，AMD宣布計劃在微處理器設計上采用一種新的嘗試，使用高密度等方法來改進其代號為Excavator和Bulldozer系列處理器的性能，而這些技術通 常都是應用在GPU產(chǎn)品設計上面。

從中我們也不難看出，通過收購ATI，利用已有的CPU制造技術和收購獲得的GPU技術，實現(xiàn)CPU與GPU的真正融合，推出了APU加速處理器產(chǎn)品。

AMD APU“融聚”(Fusion)處理器

APU(Accelerated Processing Unit)中文名字叫加速處理器，是AMD“融聚未來”理念的產(chǎn)品，它第一次將中央處理器和獨顯核心做在一個晶片上，它同時具有高性能處理器和最新獨立顯卡的處理性能，支持DX11游戲和最新應用的“加速運算”，大幅提升了電腦運行效率，實現(xiàn)了CPU與GPU真正的融合。

AMD的APU平臺分兩種，一種是此前已經(jīng)能在市面上買到的E系列入門級APU，一種是近期才在歐美市場正式上市的A系列主流級APU，A系列APU分 A4/A6/A8三大系列。其最早推出APU產(chǎn)品，是去年1月的AMD Fusion系列處理器，面向主流市場的Llano APU在去年6月推出。

其實，我們更關心AMD的Fusion APU能否應用在未來的服務器市場上。AMD服務器工作站產(chǎn)品市場總監(jiān)John Fruehe曾經(jīng)表示，“AMD早就準備這么做了。”目前還僅限于消費級市場(桌面和移動終端)的APU，如果要想進入服務器市場，勢必要跨越軟件層面的生態(tài)系統(tǒng)構建。因為傳統(tǒng)的操作系統(tǒng)和各種應用軟件，都是基于處理器的類型來獲得支持。

傳統(tǒng)CPU廠商AMD,通過收購ATI獲得圖形處理器方面的更多技術，玩了一把CPU和GPU融合、博采眾長的絕藝。而同為競爭對手的NVidia，也同樣推出了基于自身技術的通用并行計算架構平臺CUDA，以及基于該架構的GPGPU通用計算圖形處理器。

CUDA是Compute Unified Device Architecture的簡稱，它包含了CUDA指令集架構(ISA)以及GPU內(nèi)部的并行計算引擎。它有助于傳統(tǒng)GPU獲得更高的解決復雜計算問題的能力。也是類似AMD推出的CPU+GPU融合的通用并行計算解決方案。

基于CUDA的Tesla GPU

從CUDA體系結構的組成來說，包含了三個部分：開發(fā)庫、運行期環(huán)境和驅動(如下圖所示：兩種API)。開發(fā)庫是基于CUDA技術所提供的應用開發(fā)庫。運行期環(huán)境提供了應用開發(fā)接口和運行期組件，包括基本數(shù)據(jù)類型的定義和各類計算、類型轉換、內(nèi)存管理、設備訪問和執(zhí)行調(diào)度等函數(shù)。驅動部分基本上可以理解為是CUDA-enable的GPU的設備抽象層，提供硬件設備的抽象訪問接口。

軟件層面CUDA架構圖

硬件層面CUDA架構圖

CUDA是用于GPU計算的開發(fā)環(huán)境，它是一個全新的軟硬件架構，可以將GPU視為一個并行數(shù)據(jù)計算的設備，對所進行的計算進行分配和管理。在CUDA的架構中，這些計算不再像過去所謂的GPGPU架構那樣必須將計算映射到圖形API(OpenGL和Direct 3D)中。

CUDA提供兩種API(Runtime API和Driver API)

眾所周知，GPU在處理密集型數(shù)據(jù)和并行數(shù)據(jù)計算方面優(yōu)勢比較明顯。因此，CUDA也比較適合大規(guī)模并行計算應用領域，比如光影處理、金融分析、醫(yī)療成像、油氣勘探、地理信息、基因分析和科學計算等等。

CUDA架構特點

在高性能計算領域，基于NVIDIA圖形處理器(GPU)上的并行計算體系架構，CUDA技術能夠給服務器和工作站帶來更強性能的同時，也能夠與基于CPU的服務器集群進行異構，并降低應用軟件開發(fā)門檻。

同為處理器業(yè)界廠商、而且長期占據(jù)頭把交椅的英特爾，自然也不會閑著。雖說英特爾在中低端也有自己的GPU產(chǎn)品，而且在2年前也推出了將GPU和CPU融為一體的產(chǎn)品，但它并不是第一個、也不是唯一一個推出這種整合方案的廠商。而且相比其他廠商目前的整合方案，英特爾在GPU市場上的差距還有一大截。

然而，英特爾很聰明，它懂得將自己的優(yōu)勢發(fā)揮得淋漓盡致。早在2010年全球TOP500榜單發(fā)布的時候，英特爾也正式宣布了其第一款MIC(Many Integrated Core，集成眾核)眾核架構產(chǎn)品Knights Ferry面向用戶提供測試的消息，此舉被認為是英特爾在Larrabee(英特爾GPU芯片代號)計劃轉型后最重要的高性能計算協(xié)處理器計劃，也預示著英特爾開啟了全新的超級計算速度、性能和兼容性時代。

英特爾集成眾核架構

MIC架構特點(高并行、高擴展、兼容已有編程模式)

在今年6月發(fā)布全新HCP TOP500排行榜之際，英特爾宣布所有基于這種MIC眾核架構的產(chǎn)品都將統(tǒng)一采用全新品牌——Xeon Phi(至強融核)，其第一代至強融核產(chǎn)品將于今年底正式推出。MIC架構下的至強融核產(chǎn)品主要為高度并行的工作負載提供更好的性能，未來還將滿足包括數(shù)據(jù)中心和工作站等在內(nèi)的各個計算應用領域。

基于MIC架構的Knights產(chǎn)品家族發(fā)展路線圖

英特爾至強融核協(xié)處理器將采用創(chuàng)新的22納米3-D 三柵極晶體管制程技術，可在PCI-E插卡形態(tài)下集成超過50顆內(nèi)核和支持最低8GB容量的GDDR5內(nèi)存。此外，它還具備支持512b SIMD 指令的特點，可在單個指令控制下同時處理多個數(shù)據(jù)元素，從而能顯著提升性能。

可擴展的編程模式

至強融核品牌匯聚了至強強大的工藝處理實力和豐富成熟的關鍵業(yè)務、云計算、HPC等各類應用，屬于英特爾至強家族產(chǎn)品的組成部分?；趚86處理器架構的MIC，能夠更容易的進行應用程序編程，并且在多核、多個多核處理器廣泛應用的時代，能夠兼容原有的編程模式，而且在和多個集群上也可以進行性能調(diào)優(yōu)。

前面我們對CPU、GPU、 APU和GPGPU、MIC進行了簡要分析。下面我們來小結概況下。首先我們從未來發(fā)展趨勢來看，并行計算的應用會越來越多，這主要體現(xiàn)在原有的游戲、 3D動畫、特效渲染和其他科學領域。而由于CPU和GPU早期的設計思路的不同，CPU在通用計算領域和邏輯處理方面，擁有較為強大的計算性能，但對于數(shù)學計算方面，其速度并不如擁有海量處理核心的GPU快。相反，GPU雖然數(shù)學計算性能強大，大規(guī)模并行處理方面有突出表現(xiàn)，但邏輯處理能力不足，不能勝任日常和通用型計算，而只能應用在某些計算領域。

經(jīng)過多年的發(fā)展，GPU已經(jīng)在很多領域得到應用，尤其是在超級計算機方面。比如中國“星云”和“天河一號”分別配備了AMD Radeon HD 4870 X2、NVIDIA Tesla C2050，通過使用特殊軟件讓GPU執(zhí)行并行數(shù)據(jù)操作，分擔CPU工作量，提升計算速度。

“天河一號A”采用至強CPU+Nvidia GPU異構計算模式

在此思路上，不少廠商也都紛紛提出了加速處理器、協(xié)處理器的概念。比如AMD的APU加速處理器和英特爾的至強融核協(xié)處理器，就是其中最為典型的代表。

至強融核協(xié)處理器

APU主打CPU和GPU融合，通過提升GPU的通用計算性能和協(xié)同計算，將具有高性能處理器和顯卡核心放置在同一個芯片上，大幅提升計算機運行效率?；贛IC架構的至強融核產(chǎn)品，專門面向百億億次計算時代而設計，將著眼于更多、更小的內(nèi)核和更寬的矢量單元，并且能上下兼容、保護用戶投資、實現(xiàn)更強擴展，在已有編程模式下，和已有的處理器(至強系列)之外，提供更為強大的并行計算效率。

另一方面，APU和至強融核都被各自廠商寄予了厚望。它們各自也都有著自己完整的發(fā)展路線圖。AMD的APU實現(xiàn)CPU和GPU融合，將通過物理整合、平臺優(yōu)化、架構整合和架構與系統(tǒng)整合四大步驟逐步推進;而英特爾的至強融核，其第一代產(chǎn)品將首先應用在HPC高性能計算領域，未來將會逐步擴展到包括服務器和工作站、數(shù)據(jù)中心在內(nèi)的各個企業(yè)級計算應用領域。

縱觀未來發(fā)展模式，僅憑單一的架構來實現(xiàn)更高的計算效率顯然并不現(xiàn)實。采用CPU+GPU的異構計算模式(包括CPU+協(xié)處理器、加速處理器等)，勢必會迎來更大的發(fā)展浪潮。相比這種發(fā)展趨勢的擔憂，我們更應將注意力放在這種異構模式下的軟件生態(tài)系統(tǒng)建設上面。

zhaohang