处理器性能提升的“催化剂”

2014-04-29 00:44
计算机应用文摘 2014年17期
关键词:综合性矢量处理器

我们为什么需要异构计算?

CPU的优势是处理串行任务,GPU的特长则是对付并行任务,可以同时执行大规模运算。既然如今CPU和GPU融合在一起,那么如何才能充分挖掘两者的最大能量呢?于是,有了异构计算。异构计算能把CPU和GPU无缝地紧密联系在一起,任何计算单元都能访问统一的内存,CPU和GPU计算可以交替进行,应用程序能够始终在最适合的计算单元上最高效地执行。

异构计算,《鲁大师》有话说

为了让大家对异构计算有更深的全面了解,下面笔者请出了《鲁大师》测试软件。在最新版的《鲁大师》中,首次在CPU性能测试环节中加入了iGPU测试(异构计算性能测试)。那么,在异构计算这一理念越来越深入的今天,让我们来看看AMD和Intel的CPU在《鲁大师》里是如何表现的吧!

首先,笔者请出AMD的A10-6800K APU、A8-6600K APU和A4-5300 APU,它们代表的是AMD的中高端、中端和入门级产品。AMD的APU系列是唯一深度融合独显核心GPU的处理器产品,通过异构计算技术,APU带来了强劲3D性能和通用计算性能。相对应的,Intel方面是i5 4430、i3 4130和奔腾G3420。

一、异构计算性能

在《鲁大师》的iGPU测试方面,笔者发现AMD的APU拥有绝对优势,A10-6800K与A8-6600K以大幅度优势领先 Intel同类产品,性能差距都在30%以上。为什么会造成这样的局面?笔者分析这应该是得益于在异构计算的发展上,AMD的确走在了行业的前列。AMD最早提出APU融合理念,把GPU融合到了CPU中,重新诠释了整合图形核心。更重要的是,AMD不仅是简单地把GPU放置到CPU里,而是通过运算x86架构CPU核心和可编程矢量处理引擎相融合,APU把CPU擅长的精密标量运算与传统上只有GPU才具备的大规模并行矢量运算结合了起来。简而言之,APU的魅力在于它内含由标量和矢量硬件构成的全部处理能力,是一套精妙的异构计算体系。这就能解释在《鲁大师》的iGPU测试中,为什么AMD的产品能完胜Intel产品了。

二、处理器性能

做完异构计算测试,难得这么多CPU齐聚一堂,所以笔者顺带也把CPU综合性能和CPU性能一起测了。在《鲁大师》综合得分和处理器性能得分方面,得分最高的仍然是A10-6800K,这款处理器依靠着优秀的独显核心以及物理四核CPU模块赢得了桂冠。而酷睿Intel i5 4430则屈居次席,这也并不让让笔者感到意外。之后的成绩,在CPU综合性能方面,A8-6600K同样领先i3-4130,再一次展现了APU在异构计算上的实力,而A4-5300虽然与G3420综合性能难解难分,但在之前的异构计算iGPU性能上,前者也保持了对后者的优势。

小编观点

随着融合处理器的普及,异构计算能力将成为衡量CPU性能强弱的重要参数之一。而在《鲁大师》特有的iGPU测试中,我们看到AMD的APU系列融合处理在异构计算性能方面拥有绝对的优势,这也令APU系列融合处理器拥有强劲综合性能。

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