流处理器缘何差6倍！A/N GPU架构解析

    G80的128个1D标量ALU听起来规模很庞大，而且将4D矢量指令转换为4个1D标量指令时的效率也能达到100%，但实际上如果用相同的晶体管规模，可以设计出更加庞大的ALU运算器，这就是R600的流处理器架构。

● ATI改进传统架构，制造庞大规模的流处理器

    与革命性的G80架构不同，R600身上有很多传统GPU的影子，其Stream Processing Units很像上代的Shader Units，它依然是传统的SIMD架构。

    R600拥有4个SIMD阵列，每个SIMD阵列包括了16个Stream Processing Units，这样总共就是64个，但不能简单地认为它拥有64个流处理器，因为R600的每个Units内部包含了5个ALU：

    我们来仔细看看R600的流处理器架构：Branch Execution Unit（分歧执行单元）就是指令发射和控制器，它获得指令包后将会安排至它管辖下5个ALU，进行流控制和条件运算。General Purpose Registers（通用寄存器）存储输入数据、临时数值和输出数据，并不存放指令。

    由于内部的5个1D ALU共享同一个指令发射端口，因此宏观上R600应该算是SIMD（单指令多数据流）的5D矢量架构。但是R600内部的这5个ALU与传统GPU的ALU有所不同，它们是各自独立能够处理任意组合的1D/2D/3D/4D/5D指令，完美支持Co-issue（矢量指令和标量指令并行执行），因此微观上可以将其称为5D Superscalar超标量架构。

    通过上图就可以清楚的看到，单指令多数据流的超标量架构可以执行任意组合形式的混合指令，在一个Stream Processing Units内部的5个ALU可以在单时钟周期内进行5次MAD（Multiply-Add，乘加）运算，其中比较“胖”的ALU除了MAD之外还能执行一些函数（SIN、COS、LOG、EXP等）运算，在特殊条件下提高运算效率！

    现在我们就知道R600确实拥有64x5=320个流处理器。R600的流处理器之所以能比G80多好几倍就是得益于SIMD架构，可以用较少的晶体管堆积出庞大规模的流处理器。但是在指令执行效率方面，SIMD架构非常依赖于将离散指令重新打包组合的算法和效率，正所谓有得必有失。

    通过前面的分析我们可以初步得出这样的结论：G80的MIMD标量架构需要占用额外的晶体管数，在流处理器数量和理论运算能力方面比较吃亏，但却能保证超高的执行效率；而R600的SIMD超标量架构可以用较少的晶体管数获得很多的流处理器数量和理论运算能力，但执行效率方面要依具体情况而定。