全民融聚AMD A8-3850处理器全球首测(2)

AMD64像把16位的Intel 8086扩充成32位的80386般，去把x86架构扩充成64位版本，且兼容原有标准。AMD64架构在IA-32上新增了64位暂存器，并兼容早期的16位和32位软件，可使现有以x86为对象的编译器容易转为AMD64版本。除此之外，NX bit也是引人注目的特色之一。不少人认为，像DEC Alpha般的64位RISC芯片，最终会取代现有过时及多变的x86架构。但事实上，为x86系统而设的应用软件实在太庞大，成为Alpha不能取代x86的主要原因，AMD64能有效地把x86架构移至64位的环境，并且能兼容原有的x86应用程序。

计算的发展历程：从32bit到异构计算（下）

2006年出现了双核心多核心。多核心，也叫多微处理器核心是将两个或更多的独立处理器封装在一起的方案，通常在一个集成电路（IC）中。双核心设备只有两个独立的微处理器。一般说来，多核心微处理器允许一个计算设备在不需要将多核心包括在独立物理封装时执行某些形式的线程级并发处理（Thread-Level Parallelism，TLP）这种形式的TLP通常被认为是芯片级多处理。在游戏中你必须要使用驱动程序来利用第二颗核心。

此后处理器制造厂商发现，利用多核心架构可以在不提升处理器频率的情况下，继续不断提升处理器的效能。

通用图形处理器（General-purpose computing on graphics processing units，简称GPGPU），是一种利用处理图形任务的图形处理器来计算原本由中央处理器处理的通用计算任务。这些通用计算常常与图形处理没有任何关系。由于现代图形处理器强大的并行处理能力和可编程流水线，令流处理器可以处理非图形数据。特别在面对单指令流多数据流（SIMD），且数据处理的运算量远大于数据调度和传输的需要时，通用图形处理器在性能上大大超越了传统的中央处理器应用程序。

3D显示卡的性能从进入新千年后就颇受瞩目，时间到了2008年，显示卡的计算能力开始被用在实际的计算当中。并且其处理的速度也远远超越了传统的x86处理器。

对于GPGPU表现出的惊人计算能力叫人为之折服，但是在显卡进行计算的同时，处理器处于闲置状态。由此处理器厂商也想参与到计算中来，他们希望CPU和GPU能够协同运算，完成那些对计算量有着苛刻要求的应用。同时也希望将计算机的处理能力再推上一个新的高峰。

迥异：不同计算架构的特点

对于个人计算机而言，尤其是x86架构的计算机，异构计算的步伐则要慢许多。这是因为，无论是处理器还是显示卡，又或者其他运算部件，都有其自身的架构和特性。他们是针对不同领域，面向不同应用所设计的芯片。所以他们在功能性方面千差万别。要想将他们都统一起来，除了需要制定共同的规范和标准之外，还要针对其计算的特点设计软件。

举例来说，CPU和GPU在进行计算时，就有许多不同。对于处理器来说，它是一颗通用处理器。它要应对各种类型的计算应用。无论是数学方面的，还是逻辑方面的运算。我们可以看到，一颗比较常规的处理器其中的ALU计算单元仅仅占据整个核心面积的25%以内。在处理器中，超过50%的核心面积用来制作Cache高速缓存，无论是L1、L2还是片上的L3。而另外还有25%的核心面积用来作为控制器。它控制着处理管线的运作，控制着各种分支预测，让多核心处理器可以更有效率。

而我们再反观GPU，其结构要简单的多。GPU的任务是加速3D像素的计算。因此我们在显卡中可以看到数以百计的流处理器单元或者是CUDA核心。而在整个计算过程中，GPU承担的逻辑计算任务非常小。同时它有着更宽的显存带宽，有着更高速的显存。所以在GPU芯片中，也就无需更大容量的片上缓存机制。

通过上文的分析，我们可以看到CPU适合作所有工作。各个方面都比较平均。逻辑处理能力要比GPU快，但是对于数学计算方面，其速度不如具有海量处理核心的GPU快。而GPU方面，数学计算性能强大，大规模并行处理机制强大，但是逻辑处理能力不足，仅仅能在某些计算领域应用。(责任编辑：admin)