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  • 手机CPU和GPU厂商

    2013-12-04 20:40:00
    CPU: 1.苹果 (Apple)A系列 ARM授权,基于Cortex-A系列架构 A5基于Cortex-A9架构,双核,主频800M-1Ghz,内存双通道32bitLPDDR2,GPU采用PowerVR SGX 543MP2,三星45nm LP工艺处理技术 A6依然为双核,其架构...

    CPU:

    1.苹果 (Apple) A系列

    ARM授权,基于Cortex-A系列架构

    A5基于Cortex-A9架构,双核,主频800M-1Ghz,内存双通道32bitLPDDR2,GPU采用PowerVR SGX 543MP2,三星45nm LP工艺处理技术

    A6依然为双核,其架构体系不同于Cortex-9,也不是Cortex-A15,做法有点类似于高通Krait架构,比较可信的说法是苹果在A6处理器上开始使用自己开发的指令集,具体为Apple Swift

       主频提升到了1.3Ghz,内存依然为双通道32bitLPDDR2,GPU为PowerVR SGX 543MP3,处理工艺提升到了32nm

    A7为业内首个64bit的移动处理器,iphone5s搭载的就是A7处理器

    2.高通(Qualcomm)

    MSM APQ MDM

    ARM授权,高通基于ARM设计了自己的处理器架构,第一代为Scorpion,现在使用的是Krait,Krait是基于Cortex-A15的架构

    MSM8960 MSM8974 APQ8064都是手机厂商最常用的中高端处理器。高通现在在中国对低端市场也非常重视,推出了8X10 8X12 8X26几款芯片

    目前高通最高端的芯片非8974莫属,主频最高可达2.3Ghz,四核,Adreno330,双通道64bitLPDDR3 800Mhz内存,内存带宽达到12.8GB/s,28nm HPM工艺处理技术

    3.三星 (Samsung)

    Exynos系列

    双核4210/4212 四核4412 都是基于Cortex-A9架构,双核5250,32nm HKMG工艺,Cortex-A15架构,频率1.7Ghz,整合了ARM Mali-T604 GPU核心,运行频率533MHz

    4.英伟达(NviDIA)

    Tegra系列 Tegra 3  Tegra 4

    5.英特尔 (Intel)

    X86架构Atom处理器Z系列,Z2580 Z2760

    6.联发科 (MTK)

    ARM授权,MTK系列,俗称山寨之王

    MTK6589 6592

    7.德州仪器 (TI)

    ARM授权,OMAP系列

    OMAP4460 4470

    8.国内处理器厂商

    华为海思K3V2 全知A系列  瑞芯RK系列 炬力ATM系列  展讯SC系列 中国龙芯

     

    GPU:

    Qualcomm Adreno   

    Imagination PowerVR SGX

    NviDIA GeForce

    ARM Mali

    Vivante GC

     

    CPU节电技术:

    1.高通异步双核 aSmp 异步对称多处理器

    2.NviDIA 4+1核心设计  rSmp  可变多线程处理器

    3.big.Little 4+4核心设计

     

    ARM:提供核心指令集,同时提供现成的cpu内核设计方案,供手机cpu厂商直接购买,与其他组件(GPU AP modem)整合,制造处完整的soc片上系统

    Cortex:基于ARMv7指令集架构

     

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/leizhao/p/3458320.html

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  • CPU GPU 的区别

    2021-02-21 10:59:16
    CPU 和 GPU 的区别 GPU(Graphics Processing Unit)- 图形处理器,又称显示核心、视觉处理器、显示...CPU和GPU的区别:设计目标不同导致架构不同 CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,同时又要逻辑判断又会

    CPU 和 GPU 的区别

    GPU(Graphics Processing Unit)- 图形处理器,又称显示核心、视觉处理器、显示芯片,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上做图像和图形相关运算工作的微处理器。

    CPU(Central Processing Unit)- 中央处理器,作为计算机系统的运算和控制核心,是信息处理、程序运行的最终执行单元。

    CPU和GPU的区别:设计目标不同导致架构不同

    CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。

    GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。

    于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构(示意图):

    图片来自nVidia CUDA文档
    其中绿色的是计算单元,橙红色的是存储单元,橙黄色的是控制单元。

    GPU采用了数量众多的计算单元和超长的流水线,但只有非常简单的控制逻辑并省去了Cache。

    而CPU不仅被Cache占据了大量空间,而且还有有复杂的控制逻辑和诸多优化电路,相比之下计算能力只是CPU很小的一部分。

    在这里插入图片描述
    从上图可以看出:

    Cache, local memory: CPU > GPU

    Threads(线程数): GPU > CPU

    Registers: GPU > CPU
    多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大,register也必须得跟着很大才行。

    SIMD Unit(单指令多数据流,以同步方式,在同一时间内执行同一条指令): GPU > CPU

    CPU 基于低延时的设计
    在这里插入图片描述
    CPU有强大的ALU(算术运算单元),它可以在很少的时钟周期内完成算术计算。

    当今的CPU可以达到64bit 双精度。执行双精度浮点源算的加法和乘法只需要1~3个时钟周期。

    CPU的时钟周期的频率是非常高的,达到1.532~3gigahertz(千兆HZ, 10的9次方)。

    大的缓存也可以降低延时。保存很多的数据放在缓存里面,当需要访问的这些数据,只要在之前访问过的,如今直接在缓存里面取即可。

    复杂的逻辑控制单元。当程序含有多个分支的时候,它通过提供分支预测的能力来降低延时。

    数据转发。 当一些指令依赖前面的指令结果时,数据转发的逻辑控制单元决定这些指令在pipeline中的位置并且尽可能快的转发一个指令的结果给后续的指令。这些动作需要很多的对比电路单元和转发电路单元。

    GPU是基于大的吞吐量设计
    在这里插入图片描述

    GPU的特点是有很多的ALU和很少的cache. 缓存的目的不是保存后面需要访问的数据的,这点和CPU不同,而是为thread提高服务的。如果有很多线程需要访问同一个相同的数据,缓存会合并这些访问,然后再去访问dram(因为需要访问的数据保存在dram中而不是cache里面),获取数据后cache会转发这个数据给对应的线程,这个时候是数据转发的角色。但是由于需要访问dram,自然会带来延时的问题。

    GPU的控制单元(左边黄色区域块)可以把多个的访问合并成少的访问。

    GPU虽然有dram延时,却有非常多的ALU和非常多的thread. 为了平衡内存延时的问题,我们可以充分利用多的ALU的特性达到一个非常大的吞吐量的效果。尽可能多的分配多的Threads.通常来看GPU ALU会有非常重的pipeline就是因为这样。

    所以CPU擅长逻辑控制,串行的运算。和通用类型数据运算不同,GPU擅长的是大规模并发计算,这也正是密码破解等所需要的。所以GPU除了图像处理,也越来越多的参与到计算当中来。

    GPU的工作大部分就是这样,计算量大,但没什么技术含量,而且要重复很多很多次。就像你有个工作需要算几亿次一百以内加减乘除一样,最好的办法就是雇上几十个小学生一起算,一人算一部分,反正这些计算也没什么技术含量,纯粹体力活而已。而CPU就像老教授,积分微分都会算,就是工资高,一个老教授资顶二十个小学生,你要是富士康你雇哪个?GPU就是这样,用很多简单的计算单元去完成大量的计算任务,纯粹的人海战术。这种策略基于一个前提,就是小学生A和小学生B的工作没有什么依赖性,是互相独立的。很多涉及到大量计算的问题基本都有这种特性,比如你说的破解密码,挖矿和很多图形学的计算。这些计算可以分解为多个相同的简单小任务,每个任务就可以分给一个小学生去做。但还有一些任务涉及到“流”的问题。比如你去相亲,双方看着顺眼才能继续发展。总不能你这边还没见面呢,那边找人把证都给领了。这种比较复杂的问题都是CPU来做的。

    总而言之,CPU和GPU因为最初用来处理的任务就不同,所以设计上有不小的区别。而某些任务和GPU最初用来解决的问题比较相似,所以用GPU来算了。GPU的运算速度取决于雇了多少小学生,CPU的运算速度取决于请了多么厉害的教授。教授处理复杂任务的能力是碾压小学生的,但是对于没那么复杂的任务,还是顶不住人多。当然现在的GPU也能做一些稍微复杂的工作了,相当于升级成初中生高中生的水平。但还需要CPU来把数据喂到嘴边才能开始干活,究竟还是靠CPU来管的。

    什么类型的程序适合在GPU上运行?

    (1)计算密集型的程序。所谓计算密集型(Compute-intensive)的程序,就是其大部分运行时间花在了寄存器运算上,寄存器的速度和处理器的速度相当,从寄存器读写数据几乎没有延时。可以做一下对比,读内存的延迟大概是几百个时钟周期;读硬盘的速度就不说了,即便是SSD, 也实在是太慢了。

    (2)易于并行的程序。GPU其实是一种SIMD(Single Instruction Multiple Data)架构, 他有成百上千个核,每一个核在同一时间最好能做同样的事情。

    来源知乎

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  • CPU和GPU之间的关系

    千次阅读 2020-03-17 17:39:26
    GPU和CPU相比,GPU有更多的晶体管用于数据处理,特别适用于解决并行计算的问题。可以使程序执行速度加快。(并行计算这是用硬件对算法加速 。举个简单的例子,一般八核手机比单核手机执行更快,这八核用的原理其实...

    GPU介绍

    GPU是图形处理器的缩写,是电脑显卡的处理器。GPU和CPU相比,GPU有更多的晶体管用于数据处理,特别适用于解决并行计算的问题。可以使程序执行速度加快。(并行计算这是用硬件对算法加速 。举个简单的例子,一般八核手机比单核手机执行更快,这八核用的原理其实就是并行计算。最近围棋人机大战,虽然ALPHAG用到了蒙特卡 洛算法和神经网络算法,但其中也一定用到了并行计算,因为他需要很快的执行速度。其实并行
    计算确实是个很神奇的“东西”,我用程序做两个大小为1024*1024矩阵的乘法,并行计算执行速度比一般算法快30倍左右)


    GPU产生背景

      GPU产生之前,处理2D、3D图像都是依赖于CPU,但是由于CPU任务繁多,而且还有设计上的原因,这样面对日益复杂的3D图形图像时就会常常出现显卡等待CPU数据的情况。GPU的出现就是为了解决上述问题
    

    GPU发展历程

    在这里插入图片描述

    GPU解决的问题

    (就是处理数据量较大 计算量较大的数据,并行计算是简化计算的一种方法)
    密集型数据处理和大型并行数据计算。
    超级计算机中也用到GPU,GPU是加速科学计算最快的并行处理器!

    CPU和GPU有什么区别?

    CPU和GPU有什么区别?
    1.CPU,在电脑中起着控制计算机运行的作用,是电脑的中央处理器。
    2.GPU是一个附属型的处理器,主要处理计算机中与图形计算有关的工作,并将数据更好地呈现在显示器中。
    3.只有CPU和GPU合作,才能最大程度上发挥电脑的性能
    4总结:CPU、是电脑的中央处理器,GPU是电脑的图形处理器
    它能运行主要的Unix工具软件、应用程序和网络显卡的处理器称为图形处理器(GPU),它是显卡的“心脏”,与CPU类似,只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的,这些计算是图形渲染所必需的。某些最快速的GPU集成的晶体管数甚至超过了普通CPU。

    GPU工作原理(算是cpu的一个子处理器)在这里插入图片描述

    CUDA介绍

    CUDA是计算统一设备构架的缩写。是一种通用并行计算平台和编程模型,CUDA使得开发者可以使用常用的编程语言C来编程,称为CUDA C(相当于C的一张扩展,当然还可以用其他语言Java、Fotran)。

    是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。

    随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此NVIDIA推出CUDA,让显卡可以用于图像计算以外的目的CUDA(Compute Unified Device Architecture)是一个新的基础架构,这个架构可以使用GPU来解决商业、工业以及科学方面的复杂计算问题。
    CUDA和GPU之间的关系十分重要,可以用如下图表示:
    在这里插入图片描述

    GPU的重要性

    在这里插入图片描述转载于:https://blog.csdn.net/wonengguwozai/article/details/52642366

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  • 安卓CPU和GPU检测软件

    2019-02-01 16:20:42
    Unity Advanced FPS Counter 在手机上的测试信息。
  • CPU和GPU主要区别:

    2019-04-27 09:50:06
    1、CPU是电脑的中央处理器。 英特尔 Core i5-5200U 2、GPU是电脑的图形...是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上图像运算工作的微处理器 AMD Radeon R5 M330 ...

    1、CPU是电脑的中央处理器。
    英特尔 Core i5-5200U

    2、GPU是电脑的图形处理器。是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上图像运算工作的微处理器

    AMD Radeon  R5 M330
    
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  • CPU和GPU的架构差异

    千次阅读 2019-05-27 21:13:31
    一、概念 1、CPU(Central Processing Unit-中央处理器),是一块超大规模的集成...2、GPU(Graphics Processing Unit-图形处理器),是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上...
  • 浅析GPU计算——CPU和GPU的选择

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    2020-03-31 11:12:50
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  • GPU/CPU性能天梯图

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空空如也

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