在计算机体系中,数据并行有两种实现路径:MIMD(Multiple Instruction Multiple Data,多指令流多数据流)和SIMD(Single Instruction Multiple Data,单指令流多数据流)。其中MIMD的表现形式主要有多发射、多线程、多核心,在当代设计的以处理能力为目标驱动的处理器中,均能看到它们的身影。同时,随着多媒体、大数据、人工智能等应用的兴起,为处理器赋予SIMD处理能力变得愈发重要,因为这些应用存在大量细粒度、同质、独立的数据操作,而SIMD天生就适合处理这些操作。

之前用三篇文章分别分析了 SIMD 结构的三种变体:向量体系结构、多媒体SIMD指令集扩展和图形处理单元(GPU)。这里就以表格的形式将三种结构的基本特性进行概要性的对比,以便我们辨析它们之间的相同和不同之处。

GPU 同时可能出现在工作台或者移动端,两种平台由于场景的要求各有不同,GPU 的设计形式也会有比较大的差别,本文还是仅以 IVIDIA 桌面GPU作为 GPU 的代表进行描述。关于移动端 GPU 的相关内容我也还没涉及,等后期继续学习后有了新的领悟再来和大家分享。

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