有没有可能今后GPU算力完全替代CPU多核并行所做的所有工作？

dog838

涉及CPU多核多线程的工作完全可以全部交给GPU来做。不光图形的C4D，之前什么cfd，matlab，fluent物理流体仿真，化学计算等。以后全部交给GPU来完成。
CPU只做一些基础的数据交换，调度的任务

dog838

之后什么9950x 7950x包括epyc，都是伪需求。可能还不如人家一张4060ti16。

KimmyGLM

有可能，但是绕不开CPU；
但是：老黄不是在研究自己的CPU 嘛，也许用ARM来实现。

mofeielva

这俩玩意儿原理都不一样。。。。。。。

mofeielva

KimmyGLM 发表于 2024-11-22 10:38
有可能，老黄不是在研究自己的CPU 嘛，用ARM来实现。

ARM也是精简指令集的CPU，和GPU完全不是一码事啊

KimmyGLM

mofeielva 发表于 2024-11-22 10:39
ARM也是精简指令集的CPU，和GPU完全不是一码事啊

嗯，没表述完整，冯诺依曼的经典结构应该还要持续下去。
CPU功能不可或缺，但扮演的角色也许会越来越弱。

昨天看到新闻：老黄的AI 卡已经用上HBM3  460GB的超大显存，以后真有无限可能的搭配

自旋烧麦

理论上没有问题，本质上就是如何把一个大的工作拆分成一个一个小小的工作
但是GPU编程(SIMT)的难度、工作量比CPU(SIST)编程要高非常多
事实是，大部分程序员连多线程都写不顺
所以能不能是一码事，大家愿不愿意干是另一码事

jxljk

你显卡要自己开创一个生态 宇宙吗    你如果能开创   那完全没问题

8owd8wan

这个问题，我们十几年前就开始讨论了……至少现在来说，我们码农，还是觉得 GPU 不方便（没有内存统一寻址算是一个很大的痛苦点）

nekotheo

换个角度想，也许以后都是云端了呢

kanshuderen

将来不是不可能，只是短时间内不可能。。。。

dcl2009

先说结论，不可能

原因也不难理解，多数科学运算需要逻辑顺序，GPU只能做协处理器，而且更要命的是精度。

所以现在用GPU加速基本思路就是拆分+组合，没有逻辑关系的代码执行效率很高，比方说渲染，有逻辑关系的需要考虑数据分发和同步，PCIE带宽就是很大的瓶颈，有时候还不如用CPU+多通道内存速度快。

xy.

能不能把您写的上一个 feature, 改造成 16 线程比 8 线程快的版本? 这要求不高吧?
还是说, 您根本几行代码都没写过呢

xks07

从X86到GPU，那相当于软件要重写了。这是个巨大的工程。
行业软件不会这么激进的哈。
只有新软件才会这样玩。
而且X86积累了大量的指令集。这也是X86的核心优势。

xy.

KimmyGLM 发表于 2024-11-22 10:41
嗯，没表述完整，冯诺依曼的经典结构应该还要持续下去。
CPU功能不可或缺，但扮演的角色也许会越来越弱。 ...

现代 x86 CPU 没有任何一颗是冯诺依曼结构
指令/数据 l1 分离, 属于哈佛结构;
哪条指令的数据先到位就执行哪个, 属于归约机架构

trashgod

现有的GPU架构是一大群弱鸡运算器在一起，通用性也不够。。。干的不是一个事情。非要合在一起，所有的东西都得干，NV怕是没这个精力和底子

momo77989724

想多了  早上刚经历个软件在WIN系统下用 EPYC会黑屏  用9950反而不会。。。

人家给你个功能  你就别指望优化了。。。能用就用  不能用也别指望其他的 。。。

mhsk

然后呢？再把486DX拿出来上机呀？

赫敏

可以是可以，但你要做好单线程超级慢的准备。还要做好大部分编程语言尤其是前端几乎没有库可用的准备

tim6252

不可能，GPU并不能替代CPU的很多方面的能力，特别是一些高精度的计算需求，GPU是各种更低精度但速度更快的计算

karaki

专利是绕不开的问题。
要么让win兼容非x86架构
要么抛开win重新搞一套操作系统
要么ia把x86授权给n
目前来说这三条都不太现实

lqw1314

没可能，你看看amd的新的数据中心的芯片就知道了！

powerduke

想起从前在win上的多线程编程经验，挺多要考虑的，任务是否能拆分、是否有顺序要求、同一内存区域操作时的互斥等。其实理解为如果你是项目组负责人的话，如何分配工作，每个人的能力适合干什么、什么时间什么结果要先出来等，就能明白cpu多线程编程干的事情了。

win自己系统级的偏底层些的api其实也会有bug，只是一般编程能用到的很少所以无感。

gpu深度编程没弄过，都是现成的库直接调用，类似AI训练、图像处理之类的，只要数据准备好了发过去给gpu循环处理起来，gpu占用率就上来了，普通用户不需要控制啥，想想图像处理一个多年的思路不就是分块计算嘛，cpu一个线程处理一块，2位数的并行，gpu几千个线程并行开干，可不是快得多了。但是多个图像程序要是同时让gpu处理的话，一样抢资源，所以继续大力出奇迹：加gpu解决。

场景不同，cpu是计算的底线，啥都能干，gpu是抽象好的分块处理算法的上限，两者都可以可以堆叠，只要钱到位。

fhhghost

那不可能 都能做的话那gpu就叫cpu了

v4400e

intel的拉拉比不是失败了嘛，当年就是想用x86暴力运算统一，后来还是不现实

8owd8wan

自旋烧麦 发表于 2024-11-22 10:46
理论上没有问题，本质上就是如何把一个大的工作拆分成一个一个小小的工作
但是GPU编程(SIMT)的难度、工作量 ...

哈哈哈，现在多线程大家还是愿意写的。
编程语言进化出来了语法糖，辅助库，以及大家的意识也都到位了。
但这个进步，花了了二十多年

jxljk

APU才是未来  融合才是未来

ttt5t5t

这里有一个归并排序
现在请将其改造为多线程版本
好了 你已经学会GPU编程了 尝试把你的程序全部改写为多线程的吧

63047838

GPU只适合执行简单且大量的并行运算，要想让普通软件运行在几千上万个核心的处理器上，要么只能利用几个弱鸡之极的线程，要么得要了程序员的老命

labyrin

如果你的工作是计算一万个2位数以内的加减乘除，那你可以找1万个小学生在几秒之内全部完成。但是如果是要你做一个大学高难度物理题，你找十万个小学生也没用