如题所述
揭秘GPU架构：高性能计算的幕后英雄
自1985年ATi首次推出图形芯片，GPU这一概念逐渐崭露头角，NVIDIA在1999年的突破性创新将其定义为专为削减CPU依赖而设计的硬件。GPU的核心工作原理包括顶点处理、光栅化、纹理贴图和像素处理，其独特的并行架构赋予了它在密集计算，尤其是3D图形处理中的卓越性能，相较于CPU，GPU展现出了无可比拟的优势。
曾经，CPU几乎承担着所有运算任务，但CISC架构的局限性使得多媒体处理成为难题。Intel的SSE扩展并未完全满足这一需求。GPU的设计理念在于并行处理大量任务，它擅长高密度、并发工作和频繁的内存访问，晶体管主要分布在流处理器和显存控制器上，这使得GPU在性能上远超CPU，成为现代计算的主力军。
图解CPU与GPU的差异
如图所示（图2-1），CPU倾向于复杂指令的控制，而GPU则是由众多小而高效的处理核心组成，它们并行协作，共同提升效率。并行与串行运算的对比（图2-2/3）清晰地展现了这种转变：串行执行受限于单个CPU的指令顺序，而并行计算则通过多处理器同时执行指令，实现了速度的飞跃。
CUDA与OpenCL：GPU计算的双引擎
NVIDIA的CUDA架构革新了GPU计算，它支持C语言编程，将GPU的并行处理能力发挥到极致。CUDA包括开发库（如CUFFT和CUBLAS）、运行时环境和驱动，形成了一套全面的开发框架，兼容不同GPU，提供统一的编程抽象层。
OpenCL则更进一步，作为开放计算语言，它旨在支持更广泛的异构平台并行编程，无论硬件是NVIDIA还是其他厂商，都能实现高效协作。OpenCL通过任务和数据并行机制，极大地扩展了GPU应用的范围，由Khronos Group维护，汇聚了众多行业巨头的力量。
在服务器层面，GPU的重要性不仅仅局限于图形处理，还包括服务器处理器芯片、软件堆栈、RISC架构、服务器基础知识、总线技术、固件、认证体系，以及CPU和内存等关键要素。深入理解这些基础知识，是构建高效服务器系统的基础。
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