【赛迪网讯】如果说IBM与索尼共同开发的Cell开辟了异构多核处理器商用的先河，那么，今年4月24日，Sun对处理器厂商Montalvo System的收购，则将把这一趋势延伸到x86移动平台。当然，AMD、英特尔和NVIDIA也都没有闲着。CPU+GPU无疑将成为新一代处理器架构设计的热门，问题是在PC中当了多年配角的GPU（图形处理器）这两年时来运转，受到CPU厂商的格外青睐。先是AMD在2006年7月以54亿美元收购GPU厂商ATI，后有英特尔在2007年11月收购专注CPU与GPU融合的公司Neoptica。
面对CPU厂商染指GPU，NVIDIA也积极备战。NVIDIA在2007年10月从经营不善的处理器新兴企业Stexar挖到多位“武林高手”。 可千万别小瞧了Stexax，这家由原英特尔技术骨干创立的公司拥有多位奔腾Ⅱ、奔腾Ⅲ和奔腾Ⅳ设计团队的骨干，甚至还有奔腾Ⅳ中Netburst架构的首席设计师和超线程的设计者。
3月26日，本报记者独家专访了NVIDIA首席科学家David Kirk。
ＧＰＵ很强
记者：经过英特尔多年“Ｉｎｔｅｌ ｉｎｓｉｄｅ”的市场攻势，人们对ＣＰＵ已经很熟悉了，但对专注于图形计算的ＧＰＵ却知之甚少。ＧＰＵ与ＣＰＵ有什么不同？
Ｋｉｒｋ：长期以来，CPU一直都是单核的。CPU的设计思路是尽可能快地完成一件任务；对于GPU来说，它的任务是在屏幕上合成可以高达数百万像素的图像——也就是说有几百万个任务需要并行处理。因此，GPU被设计成并行处理很多任务，尽可能快地完成所有任务的总和，而不是像CPU那样尽可能快地完成一件任务。设计GPU的体系架构时首先考虑的是并行运算能力，之后再考虑整型运算和I/O吞吐能力。
多核的概念并没有改变CPU的设计理念，也许是尽快地做两件事或四件事，但不是并行处理很多很多任务。
记者：我看到过ＧＰＵ的浮点性能数百倍于ＣＰＵ的对比结果，却不知两者之间在整型计算上的比较结果。ＧＰＵ只有增强其整型能力才能在通用计算中走得更远，请问在整型计算上ＧＰＵ有没有补救措施呢？
Ｋｉｒｋ：CPU的整数计算、分支、逻辑判断和浮点运算分别由不同的运算单元执行，此外还有一个浮点加速器。因此，CPU面对不同类型的计算任务会有不同的性能表现。而GPU是由同一个运算单元执行整数和浮点计算，因此，GPU的整型计算能力与其浮点能力相似。
我想，如果你仔细观察一个串行程序的运行结果，你就会发现与浮点计算能力相比，CPU的整数计算能力与GPU中流处理器的整型计算能力更接近，这是因为CPU的设计更侧重于整数计算能力。
举例来说，一个3GHz的双核CPU每秒能完成60亿条整数指令，比如说G-80 GPU，有128个1.5GHz的流处理器，每个流处理器每个计算周期可以执行两条整数指令，把这些数据相乘的结果大约是每秒3500亿～3750亿条指令，这大概是CPU运算能力的50～100倍。
我再澄清一下，GPU在整型计算方面并没有任何劣势。尽管不如在浮点计算方面优势那么大，但是GPU的整型计算能力几乎是CPU的100倍。
记者：除了计算，ＣＰＵ的另一大功能是控制。从现有的结构看，ＧＰＵ的控制性能要比其整型计算性能还要弱，而控制功能最终将决定ＧＰＵ是否能在计算平台上唱主角。请问ＧＰＵ在增加和增强控制功能上有何设想？
Ｋｉｒｋ：GPU同样可以实现控制和分支功能。如果你有一个单线程的分支程序要运行，你可以在CPU上运行它。但是如果你有100万个线程，每个线程都有分支，那么GPU的性能将远远好于CPU。我对CPU类型的计算任务并不感兴趣。与其他人们想实现的功能相比，这项功能并不重要。与只有一个线程的计算任务相比，我认为执行与控制几百万个线程更为重要。当然，CPU也能承担这样的任务，只不过它要串行地、重复地来进行，性能上远比不上GPU。
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