GPU与MIC对比

本文探讨了GPU(图形处理单元)与Intel Xeon Phi(MIC)在高性能计算领域的应用和差异。从CUDA编程环境到MIC的高性能计算编程指南,分析了两者在并行计算能力、能效比和编程复杂性等方面的特点,为选择合适的硬件平台提供了参考。

属性

NVIDIA GPU

Intel MIC

单核

流处理器/CUDA core

每个核运行一个线程

X86 core

每个核上最多支持4个硬件线程

主频

接近1GHz

1.0-1.1GHz

核数

数十个到数千个

57-61

并行度

Grid、block、thread多级并行

细粒度并行(线程数>>核数)

线程之间开销为0

micgpu对比,GPGPUMIC定位相似,两者都是相对于CPU具有较高性价比的高性能解决方案,甚至连外形都是一样使用PCI-E插槽的板卡。但对于“核”这个概念来说,两者却有很大的不同。GPGPU中所说的核,以CUDA为例,是指一个SP(即流处理器),SP的功能只有计算,以NVIDIA的Fermi GPU为例,32个SP组成一个SM(流处理器群),一个SM 才有两个控制单元。也就是说每16个GPU的“核”,必须执行同一条指令。而MIC得设计思路GPGPU完全不同。MIC的每个“核”,可以简单看作一个X86核心,也就是现有PC机或小型服务器上的CPU核心相同的核。因此MIC编程可以最大限度地沿袭已有CPU上的并行程序,甚至可以一定程度上认为MIC上的每个“核”都是独立的节点,亦即将MIC作为一个超小型的集群。MIC的“核”虽然是x86架构,虽然单核的功能比GPGPU的核强大不少,但要指望单兵作战接近主流CPU,暂时还是不现实的。MIC依靠GPGPU一样,靠人海战术。说起“人数”,GPGPU动辄上百核,MIC只有几十核,几十单核性能再强,在并行应用中也掀不起多少浪花。由于MIC的核心是Intel的CPU,核心数即使上不去了,Intel处理器可以超线程。在MIC上,每个核心能同时并发执行4个线程,而且这4个线程被Intel成为“硬件线程”,其性能大幅提升,几乎可以把每个线程看作真正的核心。因此,MIC“执行核”的数量,核GPGPU实际差不多。 另外,MIC采用了SMP结构,以一致性共享缓存为中心,这种设计使得MIC可以使用传统CPU的编程模型,而不需要针对性的硬件,设计新的程序结构。 MIC对现有程序改动之小还体现在编程简易性工具方编程简易性上,MIC常用的offload模式只需要加上少数几条编译指导语句,就可以使程序利用MIC进行运算,而此时的程序源代码,是可以传统的CPU程序共用的,减少了维护成本。
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