

原帖由 potomac 于 2007-4-13 11:54 发表
对于通用计算来说,
OoO的效率肯定是大于in Order的。
想在通用计算上复辟?w00t) :lol:
SIMD,已经发展的很完善了。
再完善下去,偶已经看不出SIMD和VLIW的区别了。w00t) :lol:
至于超多核,
先 ...
原帖由 potomac 于 2007-4-13 11:54 发表
对于通用计算来说,
OoO的效率肯定是大于in Order的。
想在通用计算上复辟?w00t) :lol:
SIMD,已经发展的很完善了。
再完善下去,偶已经看不出SIMD和VLIW的区别了。w00t) :lol:
至于超多核,
先 ...
在线性代数的计算方面(图表的左边),GPU较CPU领先。而从图片和视频的处理,一直到分类、解析几何等等的用途上,CPU逐渐找到了自己的优势。这一图表中的用途有着这样的特点,越靠右边的领域其算法越是无序,也就是他所讲的“自然”,这是CPU的优势。而越靠左边的计算需求更加有序、“不自然”,这是GPU的优势所在。
因此,这场战争的关键所在似乎是程序算法的争夺。为了获取利润,GPU厂商会鼓励开发者编写更加整齐规律的算法,而CPU厂商则认为越无规律越好。
原帖由 potomac 于 2007-4-13 15:54 发表
算了吧,看看Power为了多线程所花的开销就知道谁是方向了。
顺带说下,SUN也要搞OoO啦。w00t) :lol:
提高处理器性能有两个途径。
1,是提高频率。
2,是提高指令数目。SIMD只能提高特定类型的处理能力 ...
原帖由 gazel 于 2007-4-13 16:56 发表
performance = frequency * IPC(nstruction per cycle, 不是指令数)这是以前的公式,强调频率和指令间并行性(ILP)。
近些年来,体系结构设计者注意到提高frequency和IPC的难度和功耗的不经济性,都转移去考 ...
原帖由 Prescott 于 2007-4-13 17:10 发表
这个还是要看设计针对的应用领域,服务器那当然是thread越多越好,用SMT的话也可以减轻in order的负面影响。
但是客户端不一样啊,OOO做了这么多年,潜力都被挖掘的差不多了,投入产出比远不如TLP嘛,所以发 ...
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