第197章 CPU、GPU和APU(第2/2页)花开美利坚

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将处理器和独显核心做在一个晶片上,它同时具有高性能处理器和最新独立显卡的处理性能,支持“加速运算”,大幅提升电脑运行效率,实现了CPU与GPU真正的融合。

    在历史上,AMD公司推出了APU之后,Intel狠狠的嘲笑了它一番,可是后来,Intel看到这个产品很不错,又开始偷偷的研究。

    最后,他们又是悄悄的推出了自己的核心显卡CPU,将显卡集成在了Intel的CPU上。

    只不过,这个就不叫APU了,Intel换了个名字,叫SNB——但就凯瑟琳而言,他还是觉得APU好听一些。

    不过就算在凯瑟琳的时代,APU也依然没有CPU和GPU的组合好。

    究其原因,这主要是因为CPU的工艺一直落后于GPU。

    事实上,Intel这个后来居上者做得比AMD更糟。毕竟,在凯瑟琳的那个时代,AMD公司收购了显卡制作的ATI公司,至于Intel的核心显卡嘛,广告是很炫,但使用起来……那就是谁用谁知道了。

    虽然未来的GPU依然有优势。但是在凯瑟琳看来,APU在同等技术水准的话,相对于CPU和GPU的组合,优势还是很大的,即便是显卡拥有能够负担CPU运算的CUDA技术,但是还是比不上整合之后的APU。

    APU的整合,分成了四个部分。

    第一步是物理整合过程,将CPU和GPU集成在同一块硅芯片上,并利用高带宽的内部总线通讯,集成高性能的内存控制器,借助开放的软件系统促成异构计算。

    整合在了一起,能够提高两者之间的传输速率,就这一部,就比单独的CPU和GPU要好。

    第二步是平台优化,CPU和GPU之间互连接口进一步增强,并且统一进行双向电源管理。

    ——这部分是最关键的。

    第三步是架构整合,实现统一的CPU/GPU寻址空间、GPU使用可分页系统内存、GPU硬件可调度、CPU/GPU/APU内存协同一致。

    第四步是架构和系统整合,主要特点包括GPU计算环境切换、GPU图形优先计算、独立显卡的PCI-E协同、任务并行运行实时整合等等,这些就需要软件的支持了,当然,凯瑟琳自己就是最大的软件供应商。

    好钢用在刀刃上,这句话很不错。

    人才也要用在刀刃上,这是凯瑟琳想法。

    当然,在没有3D的时代,GPU用处也很少,更别提APU了。

    凯瑟琳准备用在下一代个人电脑上的显卡核心,是2D-Renderer,也就是2D渲染器。

    凯瑟琳的要求并不高,她希望在这两年的时间内实现4096色显示,这就已经够了,至于增强色和真彩色这些……都言之过早。

    凯瑟琳将加速处理器的计划写好,然后集合八叛逆,准备成立一个新的研究小组,她琢磨着,自己以后是不是能够成立一个实验室,如果能够将其独立出来的话,说不定效率会更高。

    (未完待续)