¿Cuál es la importancia de los procesadores Stream en GPUs?

La mayoría de las tarjetas de video más nuevas tienen procesadores de flujo integrados en su unidad de procesamiento de gráficos. La GPU también puede estar integrada en la placa base o en la unidad central de procesamiento. El procesamiento de flujo es una técnica de programación que simplifica el procesamiento paralelo de hardware y software. Los procesadores de flujo en la GPU manejan la mayoría de las tareas de representación de gráficos tradicionales, o pueden programarse alternativamente para un procesamiento de números de propósito más general.

Aplicaciones

Los procesadores de flujo son muy adecuados para las tareas tradicionales centradas en GPU, como el procesamiento de imágenes, video y señales. Sin embargo, cada vez es más común utilizar también los procesadores de flujo en la GPU tanto para fines generales como para el procesamiento de números científicos. Las técnicas de procesamiento de flujo funcionan bien para el trazado de rayos, la dinámica de fluidos computacional, el modelado del clima y los cálculos de plegamiento de proteínas. Las aplicaciones que requieren operaciones vectoriales masivas y cálculos de alto rendimiento ven grandes ganancias en comparación con el procesamiento de números de CPU convencionales. Las aplicaciones de propósito general pueden no ver mejoras de velocidad.

Historia

Las CPU tradicionales funcionaban como un solo procesador ejecutando un solo flujo de instrucciones que operaba en datos almacenados en una sola ubicación de memoria. Esta arquitectura se conoce como "instrucción única, datos únicos". Se desarrollaron técnicas paralelas para hacer frente a la creciente cantidad de datos que necesitaban ser procesados, permitiendo operaciones en múltiples ubicaciones de datos simultáneamente. El procesamiento de flujo es una rama de estos desarrollos que facilita algunas de las implementaciones del mundo real que se encuentran en las tecnologías anteriores.

Consideraciones

Las aplicaciones que deseen utilizar el procesamiento continuo deben diseñarse desde el principio para aprovechar la tecnología de manera efectiva. No todos los programas se beneficiarán, y la mayoría de las aplicaciones comerciales de propósito general se verán limitadas a la no aceleración en comparación con las enormes ganancias obtenidas de programas muy especializados o técnicas de desarrollo. El procesamiento de flujo es adecuado para programas que requieren una alta intensidad computacional que se ajuste a un modelo de ejecución paralelo.

Otras mediciones de rendimiento

La cantidad de procesadores de flujo (y su velocidad) no son la única medida significativa para el rendimiento de la GPU. Las diferentes GPU tienen velocidades de reloj variables entre la GPU, la memoria y los procesadores. También tienen diferentes restricciones de arquitectura y ancho de banda entre estos componentes separados. Todo esto en conjunto determina el rendimiento efectivo de la GPU en su conjunto. Las revisiones y los puntos de referencia son la mejor manera de juzgar el rendimiento total de una GPU frente a otras unidades comparables.

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