gpu大规模集群并行 哪些程序适合在GPU上进行并行运算？

哪些程序适合在GPU上进行并行运算？

我不专业。我不专业。我的理解是“很多轻量级计算”适合GPU，因为GPU本身遵循多核路线，但每个核的结构相对简单。例如，一些高端卡可以有上千甚至上千个计算单元，并支持大量的数据并行计算。比如“采矿”或者诗@家其原理是对大量数据应用相同的数学公式。操作过程本身并不复杂，但数据量非常大（例如，每组数据处理并不复杂，但有十亿组数据需要处理）。这时，GPU的多核优势可以体现出来：多个alu同时运行。另一方面，它更适合在CPU上计算“少量复杂操作”。

显卡凭啥比cpu贵？

最大的原因是计算机图形卡的需求远远低于CPU。如果你仔细想想，你身边的每台台式电脑和笔记本电脑都至少需要一个CPU。无论是AMD还是英特尔，CPU的销售完全可以扼杀独立显卡的销售。特别是由于Intel Core CPU核心图形卡的存在，大量的家庭和办公室用户不需要安装额外的CPU图形卡不仅浪费性能和金钱，而且浪费额外的功耗。原来，CPU核心的显卡完全可以满足需求。

因此，市场产量大、需求量大的产品价格相对较低。现在只有一些游戏玩家，甚至大型游戏玩家，需要购买独立的显卡。与全球计算机用户的数量相比，这个数量非常少。然而，图形卡的核心部件GPU也是一个极其复杂的半导体芯片，研发的难度和成本根本不比CPU低，因此为了保证足够的利润，图形卡厂商必须把价格定得足够高。

既然有很多人在用CPU，我们就不用担心利润了。i7-8700k等高端产品可以长期控制在3000元以内，而高端显卡销量有限，价格必须达到5000元或6000元。另外，别忘了我们使用的CPU只是封装芯片基板的顶盖。独立显卡有很大的PCB板、视频存储颗粒、电源系统、散热器、显示输出接口等，虽然这些成本不是很高，但加起来却是一个很大的数目。因此，在成本构成方面，独立显卡明显高于CPU。

它也是一个半导体芯片。高端CPU的面积大多在200-300平方毫米之间，而像rtx2080这样的高端显卡GPU的核心面积是545平方毫米。从同一片晶圆上切下的成品要少得多，产量也会降低。因此，显卡的成本明显优于CPU。

GPU未来会取代CPU吗？

GPU的出现并不是取代CPU，GPU是CPU的补充。没有CPU，GPU无法单独工作，因此GPU需要x86cpu或ibmpower CPU来运行操作系统。为了运行整个程序，我把需要并行计算的部分放在GPU上以加速。GPU的性能高于CPU，没有CPU GPU就不能工作。

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