打倒X86！NVIDIA的CPU+GPU战略全解析

    不过GPU的发展也会受到阿姆达尔定律的影响，当GPU集成的核心数量越来越多时也一定会遇到瓶颈。解决瓶颈的方法可以是在GPU中加入线程控制机能，用来安排指令优先级和打包指令使其提高执行效率。

NVIDIA G80核心流水线示意图

NVIDIA GT100（GTX280）核心架构图

    NVIDIA在G80架构中首次在芯片和流处理器（SM）级别都加入了线程管理机能"Thread Scheduler"，此后随着图形核心的发展，在Fermi架构上Thread Scheduler进化为"Gigathread Engine"，使得并行运算性能进一步得到大幅提高。

并行计算架构示意图

Fermi核心架构图，Thread Scheduler进化为GigaThread Engine

    但是，在CUDA Core数量最大已经达到512个的况下，如果再增加势必会给线程管理模块部分带来更高负荷，甚至有发热过高烧毁的危险。因此，为了使GPU的并行计算性能维持优势，需要搭载更加强力的线程控制及管理模块，Project Denver正是为此诞生。

GigaThread Engine介绍，搭载2基硬件级别线程管理DMA引擎

    NVIDIA负责产品市场部门的执行副总裁Ujesh Desai确认了Project Denver从三年前就已经开始开发，目标是实现CPU和GPU的统合。