“阿Q，快別忙了，馬上去一趟會議室，領(lǐng)導有重要事情開會”，一大早，咱們CPU廠里的總線主任就挨個到8個車間通知大家開會，神色有些凝重。

“什么事情，這么著急？”

“聽說是主板上新來了一家單位，來搶咱們CPU工廠的飯碗了”，主任小聲的說到。

“還有這種事情？”，我二話沒說趕緊起身出門了。

來到會議室，沒想到大家都已經(jīng)到齊了，就差我了。

見我到來，領(lǐng)導開始講話：“諸位，想必大家可能都有所耳聞，就在昨天，在咱們CPU工廠的不遠處，主板上新來了一家叫GPU的單位，公開搶我們飯碗，今天召集大家就是商討應(yīng)對之策”

“GPU，我知道，就是圖形處理器，就是干圖形計算的，怎么能搶我們的活呢？領(lǐng)導你多慮了吧”，我回頭一看，原來是六號車間的代表小六在發(fā)言。

“哦，看來你對他們很了解嘛？”，領(lǐng)導問小六。

小六有些不好意思的說到：“實不相瞞，在跳槽到這里來之前，我在另外一家CPU工廠上班，那里的主板上就有個GPU。他們主要承接一些圖形渲染相關(guān)的計算工作，不過他們都是執(zhí)行一些固定的操作，計算電路都是固定的，根本都不具備可編程的能力，跟我們CPU那是沒法比的”

“小六，士別三日都當刮目相看，你有多久沒見他們了？現(xiàn)在他們不僅和我們一樣可以編程，據(jù)說團隊規(guī)模擴張，現(xiàn)在已經(jīng)是通用計算架構(gòu)了，名字都要改了，叫什么GPGPU，連計算速度都比我們快了！”，領(lǐng)導說的擲地有聲，會場一下安靜了下來。

“阿Q、小六，你們兩個想辦法混進去他們工廠摸摸情況，匯報以后咱們再繼續(xù)討論，大家意下如何？”，領(lǐng)導望向大家。

我還沒反應(yīng)過來，大家都紛紛說好，看來這份差事我是躲不掉了。

潛入GPU內(nèi)部

當天夜里，我與小六偷偷溜進了GPU工廠，沒想到雖然夜已深，但里面還是燈火通明，一派繁忙的景象。

等到進入了他們工作的地方，我和我的小伙伴都驚呆了！好家伙，這規(guī)模也太大了，放眼望去，全是一個個的工作車間，一眼望不到頭。

“Q哥，他們這也太猛了，咱們CPU也就8核，才8個車間，他們這我目測不下1000個車間，難道他們有1000多個核，看得我眼睛都花了！”，小六滿臉驚訝的說到。

“我看沒那么簡單，你仔細看他們的工作車間，比我們的可簡陋多了”

“還真是，那些橙色的地方應(yīng)該就是緩存吧，比我們可小多了。還有他們好像大部分都是計算電路，邏輯控制電路很少”

“你們不去干活，躲在這干嘛？”，不好，我們被巡邏的給發(fā)現(xiàn)了！但好像他并沒有認出我們的身份，把我們當成這里的員工了。

我倆尷尬的點頭笑著說到：“休息休息，我們這就回去”

“你倆快去1024號車間，那里還缺人手”

“好嘞好嘞，這就去，這就去”

我堂堂CPU一號車間的指令執(zhí)行長官阿Q，居然在這里對這個小小巡邏點頭哈腰的，想想都氣！

GPU的秘密

找了好久，我倆終于來到1024號車間，這里有一個小哥正忙的不可開交。見到我們到來，小哥高興的說到：“你們可算是來了，我這都忙死了”

“今天都這么晚了，這是在忙著執(zhí)行什么程序啊”，我試探性的問到。

“今天有點背，程序員下班前留了一個深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練任務(wù)給我們，今兒晚上大家肯定沒法休息了，搞不好得通宵”，小哥一邊忙著操作計算電路進行數(shù)據(jù)計算，一邊對我們說到。

小六給我使了個眼神，然后對小哥說到：“你空了給我們介紹下工作吧，讓我們也干點活”

“對，對，讓我們也幫你分擔點”，我跟著附和。

“你們先坐坐，這一輪訓練馬上就要結(jié)束了，趁著空當給你們介紹介紹?！?，小哥說完擦了擦額頭的汗。

趁著小哥在忙，我倆四處轉(zhuǎn)了轉(zhuǎn)，“小六啊，他們這車間比起咱們CPU確實顯得寒酸了許多。我們每個車間可都是標配了一二級緩存的，少說也有幾百KB，他們可沒有這個待遇。而且他們的計算資源電路也簡單很多，像我們用于分支預測和亂序執(zhí)行的邏輯控制電路這里都沒有”

“Q哥高手啊，這里這么多電路你都能認得出來？”

“俺在CPU廠里混了那么多年，這都認不出來那不白干了嗎？”

“不對啊，按照你說的，他們這里的電路應(yīng)該很少才對，可是你看怎么這么多”，小六的話引起了我的注意。

再仔細一看，計算電路雖然沒我們那么復雜，但計算單元ALU卻有很多份！要知道在咱們CPU工廠，一個車間也只有一份。

正在納悶之際，小哥忙完了手里的活，走了過來，“總算可以歇口氣了”。

“大哥辛苦了，想問一下這里怎么這么多重復的計算電路?。窟@不浪費嗎？”，我趕緊上前問到。

小哥不以為然，“這可不是浪費，在咱們GPU工廠的車間里，每個車間都配置了很多個計算單元，我可以操作它們同時進行批量的數(shù)據(jù)計算，提升速度”

“批量計算？還能同時？”，小六問到。

“是啊，像我們GPU工廠承包的活基本都是這種類型，像3D圖像渲染中每個像素的計算，深度學習中張量和矩陣的計算，它們有一個特點，都是算法固定，只是數(shù)據(jù)不一樣而已。同樣的計算邏輯，我喂給它們不同的數(shù)據(jù)就可以并行計算了！這個叫SIMT（Single Instruction，Multiple Threads）技術(shù)”，小哥得意的說到。

“SIMT？這技術(shù)怎么感覺那么眼熟呢？”，我問到。

小哥繼續(xù)笑著說到：“那可不，這一招CPU他們早就用過了，我們這是借鑒”

“哦，我想起來了，Q哥，他說的應(yīng)該是SIMD（Single Instruction Multiple Data，單指令多數(shù)據(jù)流），一條指令中可以批量操作多個數(shù)據(jù)，提升性能”

小六一下點醒了我，“原來如此！我們，哦不，是他們CPU只是批量操作數(shù)據(jù)，GPU這里是批量執(zhí)行計算，真是妙?。　?/p>

“Q哥，聽起來不錯啊，為什么咱們CPU不能這樣搞呢？”，小六悄悄問我。

“你個笨蛋，咱們CPU內(nèi)部有八個車間，每個車間同時執(zhí)行一個線程不就是并行嗎？只不過咱們執(zhí)行的多個線程都是功能各異，有些是IO密集，有些是計算密集，既有緩存和邏輯控制電路的的建設(shè)成本，還要做到通用，沒有辦法像他們這樣搞很多個出來?！?/p>

接下來，小哥帶我們來到了操作平臺，告訴我們?nèi)绾尾僮鬟@一堆電路執(zhí)行計算工作，我自然是輕車熟路了，這比在我們那兒簡單多了。

“那邊是寄存器和保存執(zhí)行上下文的地方，你們等會兒會用到。”，小哥指著一堆箱子說到。

“哎，老哥，這執(zhí)行上下文怎么這么多，比計算單元ALU還多”，我問到。

小哥一拍腦袋說到：“嗨，瞧我這記性，忘記給你們說了。咱們GPU雖然以計算見長，但還是會遇到分支判斷的場景，咱們這又沒有CPU那樣的分支預測和亂序執(zhí)行的能力，你們不知道內(nèi)存那家伙可慢了，有時候難免會遇到停頓等待的情況，浪費計算資源。后來領(lǐng)導交代了，為了充分利用計算資源，不讓ALU閑置著，遇到這種停頓的情況，就把計算資源ALU挪出來去執(zhí)行別的計算代碼。所以就需要多預留一些執(zhí)行上下文來保存現(xiàn)場了?！?/p>

“臥槽，這不就是超線程技術(shù)嘛！又抄襲我們CPU”，我?guī)缀跬豢诙?，說完看了一眼小六。

“怎么能叫抄襲呢，借鑒，是借鑒哈”，小哥齜著牙笑著。

小六突然問了一句：“咱們GPU這么厲害，以后是不是都沒他們CPU啥事兒啦？”

小哥搖了搖頭：“這話說的有些吹牛皮了，我們連中斷處理和虛擬內(nèi)存都沒有，還需要借助CPU他們的幫忙才能工作呢，是不可能取代他們的。他們CPU太忙了，又要忙著計算，又要忙著執(zhí)行IO，處理中斷，還有各種復雜邏輯的判斷處理，我們就簡單了，沒有那么多顧慮，就是用人海戰(zhàn)術(shù)，做純粹的計算工作，人多力量大，又能并行，所以在數(shù)學計算方面我們要快得多。不過總體來說我們和CPU是合作關(guān)系，不是競爭關(guān)系！”

聽到小哥這么一說，我倆懸著的心總算放了下來，這下回去可算是給領(lǐng)導有個交代了。

我正想的出神，小六從背后悄悄拍了拍我，使了個眼神。

順著他示意的地方望去，只見剛才那個巡邏正帶著幾個保安朝我們這邊走了過來。

來不及向小哥告別，我倆趕緊溜之大吉···