A卡-N卡 GPU架构解析

为什么A卡的流处理器要比N卡多很多

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从DX10到DX10.1再到DX11，转眼间显卡已经发展到了第四代，但实际上不管ATI还是NVIDIA，它们的新一代显卡都是在最早的DX10显卡架构基础上不断优化、改进、扩充而来的。换句话说，即便是到了DX11时代，NVIDIA与ATI的性能大战依然是G80与R600架构的延续。

那么，我们就很有必要对双方的GPU图形架构进行深入研究，详细分析各自的优势与劣势，并且顺便解答网友心中的疑惑：为什么A卡的流处理器要比N卡多很多？

管线的由来和传统矢量运算单元的弊端

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● “管线”的由来——1个时钟周期4次运算

在图形处理中，最常见的像素都是由RGB（红绿蓝）三种颜色构成的，加上它们共有的信息说明（Alpha），总共是4个通道。而顶点数据一般是由XYZW四个坐标构成，这样也是4个通道。在3D图形进行渲染时，其实就是改变RGBA四个通道或者XYZW四个坐标的数值。为了一次性处理1个完整的像素渲染或几何转换，GPU的像素着色单元和顶点着色单元从一开始就被设计成为同时具备4次运算能力的算数逻辑运算器（ALU）。

传统像素管线/Shader示意图

数据的基本单元是Scalar（标量），就是指一个单独的值，GPU的ALU进行一次这种变量操作，被称做1D标量。由于传统GPU的ALU在一个时钟周期可以同时执行4次这样的并行运算，所以ALU的操作被称做4D Vector（矢量）操作。

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SIMD架构示意图

一个矢量就是N个标量，一般来说绝大多数图形指令中N=4。所以，GPU的ALU指令发射端只有一个，但却可以同时运算4个通道的数据，这就是SIMD（Single Instruction Multiple Data，单指令多数据流）架构。

● “管线”弊端越发明显，引入混合型设计

显然，SIMD架构能够有效提升GPU的矢量处理性能，由于顶点和像素的绝大部分运算都是4D Vector，它只需要一个指令端口就能在单周期内完成4倍运算量，效率达到100%。但是4D SIMD架构一旦遇到1D标量指令时，效率就会下降到原来的1/4，3/4的模块被完全浪费。为了缓解这个问题，ATI和NVIDIA 在进入DX9时代后相继采用混合型设计，比如R300就采用了3D+1D的架构，允许Co-issue操作（矢量指令和标量指令可以并行执行），NV40以后的GPU支持2D+2D和3D+1D两种模式，虽然很大程度上缓解了标量指令执行效率低下的问题，但依然无法最大限度的发挥ALU运算能力，尤其是一旦遇上分支预测的情况，SIMD在矢量处理方面高效能的优势将会被损失殆尽。

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改进的管线/Shader结构

可以这么理解，传统的1条管线里面包含了4个基本运算单元，在早期这种架构的执行效率还是很高的，因为大多数程序指令都是4D的。但由于API和游戏复杂Shader指令的发展，4D指令所占比重开始下降，3D/2D/1D等混合指令频繁出现，所以传统的管线式架构效率越来越低！

G80的标量流处理器架构

到了DX10时代，不再区分像素单元和顶点单元，还加入了新的几何着色单元，这样GPU的Shader单元不仅要处理像素和顶点操作，还要负责几何等其它操作，混合型指令所占比重越来越大，必须放弃传统的管线式架构。

●G80的标量流处理器架构

因此，NVIDIA从G80开始架构作了变化，把原来的4D着色单元彻底打散，流处理器不再针对矢量设计，而是统统改成了标量运算单元。每一个ALU都有自己的专属指令发射器，初代产品拥有128个这样的

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1D运算器，称之为流处理器。这些流处理器可以按照动态流控制智能的执行各种4D/3D/2D/1D指令，无论什么类型的指令执行效率都能接近于100%！

G8X家族核心架构图

如此一来，对于依然占据主流的4D矢量操作来说，G80需要让1个流处理器在4个周期内才能完成，或者是调动4个流处理器在1个周期内完成，那么G80的执行效率岂不是很低？没错，所以NVIDIA大幅提升了流处理器工作频率（两倍于核心频率），扩充了流处理器的规模（128个），这样G80的128个标量流处理器的运算能力就基本相当于传统的64个（128×2/4）4D矢量ALU。

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G8X/G9X系列：8个流处理器为一组，2x8=16个为一簇

当然这只是在处理4D指令时的情形，随着图形画面越来越复杂，1D、2D、3D指令所占比例正在逐年增多，而G80在遇到这种指令时可说是如鱼得水，与4D一样不会有任何效能损失，指令转换效率高并且对指令的适应性非常好，这样G80就将GPU Shader执行效率提升到了新的境界！

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MIMD架构示意图

与传统的SIMD架构不同，G80的这种标量流处理器被称为MIMD（Multiple Instruction Multiple Data，多指令多数据流）架构。G80的架构听起来很完美，但也存在不可忽视的缺点：根据前面的分析可以得知，4个1D标量ALU和1个4D矢量ALU的运算能力是相当的，但是前者需要4个指令发射端和4个控制单元，而后者只需要1个，如此一来MIMD架构所占用的晶体管数将远大于SIMD架构！

R600的超标量流处理器架构

G80的128个1D标量ALU听起来规模很庞大，而且将4D矢量指令转换为4个1D标量指令时的效率也能达到100%，但实际上如果用相同的晶体管规模，可以设计出更加庞大的ALU运算器，这就是R600的流处理器架构。

●ATI改进传统架构，制造庞大规模的流处理器

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与革命性的G80架构不同，R600身上有很多传统GPU的影子，其Stream Processing Units很像上代的Shader Units，它依然是传统的SIMD架构。

R600拥有4个SIMD阵列，每个SIMD阵列包括了16个Stream Processing Units，这样总共就是64个，但不能简单地认为它拥有64个流处理器，因为R600的每个Units内部包含了5个ALU：

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