【IT168 专稿】前不久，AMD公司两位资深产品经理Terry Makedon 和Ed Buckingham在AMD中国总部介绍了ATI的流处理技术（Stream Computing），同时也透露了该公司"GPGPU（general purpose computation on GPU）"的开发计划。据Terry Makedon称，GPU的性能正以超越摩尔定律的速度不断发展，而通过"ATI Stream"这项技术，ATI可以让GPU和CPU联合起来进行通用计算，大大提高计算机的速度。

    1. AMD：CPU+GPU才是王道

    "The Future is Fusion"（融聚未来）是AMD下半年刚放出来的新企业品牌。而实际上，Fusion对于AMD来说有另一层意思。那就是AMD认为了未来的发展方向是CPU与GPU的某种融合。

    其实我们从AMD下决心收购ATI 就可以看出这种对未来的预见性。Terry Makedon是"Radeon"和"FireStream"等GPU产品的经理。他介绍到，近两年来，CPU都是以摩尔定律的速度发展，哪怕是到了多核时代仍然如此。但是从2003年开始，GPU的发展速度就开始越来越快，到了现在已经远远把CPU甩在了身后。

    这主要是由于CPU执行的是串行指令，而GPU的运行则是将任务分解为多分，并行执行。因此尽管人们为串行指令执行方式做了很多优化，加入了包括超标量，超流水线，高速缓存等技术，并用高频率来提升性能，但CPU仍然无法和采用并行架构的GPU相比。要知道在ATI HD4850/70系列显卡中，其并行流处理器的数量高达800个--你几乎可以理解为CPU领域里的800核处理器。

    那么，为什么CPU不改变一下自己的结构，像GPU一样并行处理呢？答案是，CPU是通用计算处理器，CPU的诞生就是为了简化程序设计，让程序员可以用汇编，进而用充满魅力的高级程序语言来编程。从原理上讲，因为人脑或者说人的思维逻辑是线性的，因此人在设计串行指令时会更加容易和简便，这种简便在最初的时候是非常有用的--要知道，那个年代还没有GPU。

    而之后，由于多媒体时代的到来，人们对图形图像和游戏的视觉需求越来越高，在计算诸多像素点和渲染的过程中，CPU的线性串行运算越来越力不从心。因此人们开始寻求更高效的架构，这就是并行处理--也就是流处理。这种架构将一个庞大的运算任务分割成很多小任务同时计算，之后将结果结合起来，很像众蚁食象的概念。

    因此，我们总结发现，GPU相对CPU具有着两方面的特性，一是具备庞大的并行运算能力，任务越复杂，越能体现其运算优势（AMD技术人员现场演示了一个地动波寻找石油的DEMO，在该DEMO中，GPU只用了1分钟左右的时间就完成了整个地动波的波形运算和结果显示，而CPU用了2分钟甚至还没有完成1/10的工作量。），另一个特性是因为GPU的并行能力，所以其编程环境和开发方法与CPU相比要有所不同。

    AMD意识到GPU的强大运算潜力并不一定只该应用在图形处理领域，在其他需要进行类似运算的领域里，GPU同样可以发挥作用。AMD认为，让CPU充当一个指令翻译或是将任务分解为很多小任务的工作，然后将这些任务交给GPU来运算，这会大大提高运算速度。于是有了Fusion的融合理念。

    Terry称，相比CUDA需要独立的编程环境来针对GPU编程，ATI的ATI Stream SDK则是开放的。也就是说，通过后面第三方开发的接口程序，用户甚至可以直接让CPU充当翻译的工作，只需要像以往一样编程，也可以调用GPU来做大规模运算。

    这就是AMD的CPU+GPU创意独到的地方，在这个概念里，我们不会看到GPU取代CPU的想法，也不会看到CPU仍然把持主要计算，而让GPU充当协处理器。实际上，GPU在某种程度上与CPU站在了一起--这很像CPU本身就是运算器和控制器的集合--CPU和GPU真正融合，互相发挥长处，弥补不足，发挥更大性能。