Prinzipiell ist auch eine CPU in der Lage, 3D-Grafiken zu berechnen, wie sie in Spielen vorkommen. Aber selbst der leistungsfähigste Chip bietet deutlich zu wenig Performance für diese Aufgabe.
Die Implementierung von Grafik-Hardware folgt dem SIMD-Prinzip (Single Instruction Multiple Data), das heißt, dasselbe Shader-Programm berechnet viele Pixel oder Polygone. Eine GPU kann nur bei Rechenoperationen glänzen, die sich sehr gut parallelisieren lassen. Aufgrund der durch Spezialisierung fehlenden Flexibilität ist es nicht möglich, klassische Anwendungen wie eine Textverarbeitung komplett auf dem Grafikprozessor laufen zu lassen.
ATI und Nvidia bezeichnen die Ausführungseinheiten als Stream-Prozessoren. Die Implementierung unterscheidet sich allerdings. Dies ist zur Erklärung der Funktionsweise aber irrelevant.
Eine leistungsfähige GPU bekommt man, wenn man eine große Zahl von Stream-Prozessoren parallel schaltet. Auf diese Weise können SIMD-Daten effizient und schnell verarbeitet werden. Die Möglichkeiten einer CPU, Berechnungen parallel auszuführen, sind dagegen deutlich eingeschränkt. So laufen selbst auf einem Quad-Core-Prozessor maximal vier Threads gleichzeitig.
Der Stellenwert paralleler Abarbeitung von Rechenoperationen lässt sich anhand der neuen ATI-Radeon-2000-Serie verdeutlichen: Während die Taktrate zwischen dem Einstiegs- und High-End-Modell um rund 200 MHz (525 beziehungsweise 740 MHz) differiert, verfügt letzteres über die vierfache Zahl von Ausführungeinheiten.
Die hohe Zahl von Stream-Prozessoren auf einer GPU ist möglich, da sie bei Weitem nicht so komplex wie ein CPU-Kern sind und weniger Transistoren benötigen.
Neueste Kommentare
Noch keine Kommentare zu 30-fache CPU-Performance: Die neuen Aufgaben der Grafikchips
Kommentar hinzufügenVielen Dank für Ihren Kommentar.
Ihr Kommentar wurde gespeichert und wartet auf Moderation.