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2012-03-30 00:06 出处:PConline原创 作者:阿乐 责任编辑:zhangqingle

AMD HD7900系列显卡GCN架构解析(二):

  GCN的每个计算单元内部都具有64个流处理器,这64个流处理器组成了4个矢量单元(Vector Unit),每个矢量单元搭配64KB矢量寄存器。GCN架构内,每4个计算单元组成一个运算小组,配备了数据寄存器和一些辅助性功能模块,从而组成了一个完整的运算中枢(类似于一个纯计算功用的核心集群)。在芯片高负荷时,每个计算单元都能同时分配、执行指令,架构利用率和吞吐量很高,更适合处理多线程多任务并行运算。

AMD Radeon HD7970显卡
GCN计算单元结构示意图

  GCN架构中的这些计算单元,是基于SIMD普通指令集的结构模式,抛弃了以往的VLIW(超长指令字)的打包吞吐模式,单个计算单元灵活度、独立性更高,每个计算单元都能同时领取、执行指令,众多计算单元并行处理能力很高,架构利用率和指令吞吐量比VLIW模式更高。 

AMD Radeon HD7970显卡
完整的GCN架构(居中是32个并行计算单元)

  接下来我们再深入一层,分解一下矢量单元。GCN架构代表着从VLIW4 SIMD向Quad SIMD的进化,前者采用一个VLIW指令和四个ALU操作的方式,内部的16个流处理器一字排开,类似一个一维流水线,更适合机械的高负荷图形运算,而在变量比较多的通用计算上,流水线会反复陷入重置、等待、调用周期,执行效率被浪费。

AMD Radeon HD7970显卡
从VLIW4架构到GCN架构,矢量单元运作方式的变化

  而GCN与前代产品相比,在最底层的微架构层面上就有着显著的不同。GCN架构矢量单元的内部结构是四个SIMD单元加一个ALU操作,内部的16个流处理器具有多变的组合模式,类似一个能应变组合的方阵,能将各种指令分类后再分派执行,大大增强了计算的灵活性。由此我们可以看出,由于设计理念的转变,GCN架构在为体系上已经与前代产品有很大的不同,GCN不再单纯的追求吞吐量,而是将重点转向了灵活性、效率提升,整个架构从最基层开始就更为灵活的运算优化,架构中层的运算单元在并行效率上也有针对性的效率改进。


当前可以借助HD7900显卡的通用运算能力获得加速的软件(部分)

  因此可以说,整个GCN架构更面向“通用计算就是图形计算”的未来趋势。当前,从网页浏览到科学运算,从平面设计工程绘图,很多软件都已经可以借助显卡的通用运算能力获得加速,如何更加充分的利用显卡的通用运算性能,也是时下PC运算中的热门议题。高性能显卡HD7900凭借强悍的高性能运算能力,也正在开拓更为广阔的用武之地。

AMD Radeon HD7970显卡
GCN驾构:更高效更前卫

  近年来,GPU芯片通过堆流处理器换性能的做法,也有不少架构上的缺点,比如寄存器端口冲突、调度指令复杂等,因此越多流处理器越难以达到理论峰值性能。HD7970的GCN架构在规划上更为清晰、直接,32个并行运算单元,很有针对性的解决了寄存器端口的冲突问题,以高灵活度消除了很多潜在的逻辑死锁现象,从而使得芯片性能更稳定,实际性能表现更接近理论预测值。>>

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