GTX680架構(gòu)解析 GPU版開普勒三大定律
盡管AMD的架構(gòu)在向NVIDIA靠攏，但雙方還是有明顯區(qū)別，而且NVIDIA也在不斷的改變。至于NVIDIA和AMD歷代產(chǎn)品架構(gòu)上的變化，之前多篇文章中都已經(jīng)交代過了，這里就不再重復(fù)，我們通過這個簡單的數(shù)字變化，來了解一下：
先看看AMD方面，從R600一直到Cypress，可以說一直在堆SIMD，動輒翻倍，架構(gòu)沒有任何變化；從Cypress到Cayman變化也不大，只是把矢量單元從5D改為4D；從Cayman到Tahiti可以說是質(zhì)變，SIMD被GCN取代，4D矢量運(yùn)算單元改為1D標(biāo)量運(yùn)算單元。
而NVIDIA方面，則是不停的對GPU的GPC、SM、CUDA核心等配比進(jìn)行微調(diào)，在微調(diào)的過程中經(jīng)歷了兩次突變：第一次是GT200到GF100，首次引出了GPC（圖形處理器集群）的概念，GPC數(shù)量減少但SM數(shù)以及流處理器數(shù)量增加不少；第二次就是現(xiàn)在了，從GF100到GK104，SM數(shù)量減少，但流處理器數(shù)量暴增！
改變是為了適應(yīng)形式的變化，解決此前出現(xiàn)的一些問題，那NVIDIA的架構(gòu)有什么問題呢？此前我們多次提到過，雖然NVIDIA的GPU在效能方面占盡優(yōu)勢，但也不是完美無缺的——NVIDIA最大的劣勢就是流處理器數(shù)量較少，導(dǎo)致理論浮點(diǎn)運(yùn)算能力較低。當(dāng)然這只是表面現(xiàn)象，其背后的本質(zhì)則是MIMD（多指令多數(shù)據(jù)流）的架構(gòu)，相當(dāng)一部分比例的晶體管消耗在了指令發(fā)射端和控制邏輯單元上面，所以流處理器數(shù)量始終低于對手。
GF110和GK104芯片對比圖
為了保證GPU性能持續(xù)增長，NVIDIA必須耗費(fèi)更多的晶體管、制造出更大的GPU核心，而這些都需要先進(jìn)的、成熟的半導(dǎo)體制造工藝的支持。NVIDIA之所以在GF100（GTX480）時代落敗，并非架構(gòu)或者研發(fā)端出了什么問題（GF110/GTX580的成功可以證明），而是核心太大導(dǎo)致40nm工藝無法支撐，良率低下漏電流難以控制，最終導(dǎo)致核心不完整且功耗巨大。如此一來，NVIDIA原有的架構(gòu)嚴(yán)重受制于制造工藝，并非可持續(xù)發(fā)展之路。
為此，NVIDIA將芯片架構(gòu)逐步轉(zhuǎn)向了SIMT的模式，即Single Instruction Multiple Threads（單指令多線程），SIMT有別與AMD的SIMD，SIMT的好處就是無需開發(fā)者費(fèi)力把數(shù)據(jù)湊成合適的矢量長度，并且SIMT允許每個線程有不同的分支。 純粹使用SIMD不能并行的執(zhí)行有條件跳轉(zhuǎn)的函數(shù)，很顯然條件跳轉(zhuǎn)會根據(jù)輸入數(shù)據(jù)不同在不同的線程中有不同表現(xiàn)，這個只有利用SIMT才能做到。
SIMT在硬件部分的結(jié)構(gòu)還是要比SIMD復(fù)雜一些，NVIDIA還是更注重效率一些，所以NVIDIA的流處理器數(shù)量還是要比AMD少，但差距已經(jīng)沒以前那么夸張了。
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