打倒X86！NVIDIA的CPU+GPU戰略全解析

    2011年7月下旬在東京六本木舉行的GTC Workshop Japan 2011大會上，NVIDIA日本分公司的馬路徹做了名為GPU架構和GPU計算入門的演講，其中說明了GPU計算能力的現狀。

    他在演講中提到：受益于18個月晶體管集成度提高一倍的摩爾定律，CPU的性能在2000年以前順利提升。2000年之前，平均每年晶體管的速度隨著工藝進步提高約19%，Pipeline-F/F（即Flip-Flop，觸發器，具有記憶功能短暫保存輸入信號的邏輯回路）之間的邏輯門數目每年削減約9%，微架構帶來的性能改良每年約18%，總體計算每年CPU提高的性能約（1.19*1.09*1.18-1）*100%=52%。

摩爾定律其實不是預測CPU性能提高的規律
而是預測半導體技術提高幅度的規律，主要是晶體管的集成度

2000年前，CPU性能基本按照摩爾定律所預測的幅度逐年提高性能

    但是在2000年以后，尤其CPU開始受益于多核化的2005年以后，摩爾定律逐漸遇到瓶頸，而和多核處理器并行計算性能有關的阿姆達爾定律（Amdahl''s Law）逐漸受到關注。

阿姆達爾定律：單純靠CPU核心數提高改進執行效率是有界限的

    阿姆達爾定律的準確內容是：固定負載（計算總量不變時）,計算機的加速比可用（Ws+Wp）/（Ws+Wp/p）來表示，其中Ws，Wp分別表示問題規模的串行分量（問題中不能并行化的部分）和并行分量,p表示處理器數量。對該式取極限即當處理器數量接近無窮大時，結果為1+Wp/Ws，也就是無論我們如何增大處理器數目，加速比無法高于（據維基百科）。

2000年后CPU堆積晶體管的方式轉為提高核心數量

CPU性能提高的速度在逐年放緩

    當然，CPU廠商已經預計到阿姆達爾定律所預見的情況出現，將CPU改造成適合并行計算的架構和加入對應的指令集。Intel的MMX，SSD，AVX等強化SIMD計算功能的指令集就是如此；同時Intel還推出了一系列對應多核CPU的開發套件，均為了提高并行計算性能。

    不過，這種手段也有界限，最終結果就是，HPC等高性能計算業界紛紛轉向原本就擁有適合提高并行計算性能架構的GPU。