CPU、GPU、CUDA、cuDNN

CPU擅长逻辑处理控制，GPU适合高强度的并行计算任务，为什么会存在这种差别？今天搜集了些相关资料，摘抄总结如下。

一、什么是GPU

GPU这个概念是由Nvidia公司于1999年提出的。GPU是显卡上的一块芯片，就像CPU是主板上的一块芯片。那么1999年之前显卡上就没有GPU吗？当然有，只不过那时候没有人给它命名，也没有引起人们足够的重视，发展比较慢。

自Nvidia提出GPU这个概念后，GPU就进入了快速发展时期。简单来说，其经过了以下几个阶段的发展：

1）仅用于图形渲染，此功能是GPU的初衷，这一点从它的名字就可以看出：Graphic Processing Unit，图形处理单元；

2）后来人们发现，GPU这么一个强大的器件只用于图形处理太浪费了，它应该用来做更多的工作，例如浮点运算。怎么做呢？直接把浮点运算交给GPU是做不到的，因为它只能用于图形处理（那个时候）。最容易想到的，是把浮点运算做一些处理，包装成图形渲染任务，然后交给GPU来做。这就是GPGPU（General Purpose GPU）的概念。不过这样做有一个缺点，就是你必须有一定的图形学知识，否则你不知道如何包装。

3）于是，为了让不懂图形学知识的人也能体验到GPU运算的强大，Nvidia公司又提出了CUDA的概念。

二、CPU和GPU的关系和差别

从上图可以看出GPU（图像处理器，Graphics Processing Unit）和CPU（中央处理器，Central Processing Unit）在设计上的主要差异在于GPU有更多的运算单元（如图中绿色的ALU），而Control和Cache单元不如CPU多，这是因为GPU在进行并行计算的时候每个运算单元都是执行相同的程序，而不需要太多的控制。Cache单元是用来做数据缓存的，CPU可以通过Cache来减少存取主内存的次数，也就是减少内存延迟（memory latency）。GPU中Cache很小或者没有，因为GPU可以通过并行计算的方式来减少内存延迟。因此CPU的Cahce设计主要是实现低延迟，Control主要是通用性，复杂的逻辑控制单元可以保证CPU高效分发任务和指令。所以CPU擅长逻辑控制和串行计算，而GPU擅长高强度的并行计算。打个比方，GPU就像成千上万的苦力，每个人干的都是类似的苦力活，相互之间没有依赖，都是独立的，简单的人多力量大；CPU就像包工头，虽然也能干苦力的活，但是人少，所以一般负责任务分配，人员调度等工作。

可以看出GPU加速是通过大量线程并行实现的，因此对于不能高度并行化的工作而言，GPU就没什么效果了。而CPU则是串行操作，需要很强的通用性，主要起到统管和分配任务的作用。

三、什么是CUDA

CUDA(Compute Unified Device Architecture)，通用并行计算架构，是一种运算平台。它包含CUDA指令集架构以及GPU内部的并行计算引擎。你只要使用一种类似于C语言的CUDA C语言，就可以开发CUDA程序，从而可以更加方便的利用GPU强大的计算能力，而不是像以前那样先将计算任务包装成图形渲染任务，再交由GPU处理。

注意，并不是所有GPU都支持CUDA。

在CUDA的架构下，一个程序分为两个部份：host 端和 device 端。Host 端是指在 CPU 上执行的部份，而 device 端则是在显示芯片上执行的部份。Device 端的程序又称为 “kernel”。通常 host 端程序会将数据准备好后，复制到显卡的内存中，再由显示芯片执行 device 端程序，完成后再由host端程序将结果从显卡的内存中取回。

四、什么是cuDNN

cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库，是一个用于深层神经网络的GPU加速库。如果你要用GPU训练模型，cuDNN不是必须的，但是一般会采用这个加速库。

参考：

[1] http://www.cnblogs.com/feng9exe/p/6723214.html

[2] http://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77340765