GPU挑战CPU地位!详解CUDA+OpenCL威力
日 00:02&&&出处：&& 作者:孙敏杰&& 编辑:孙敏杰
1999年，首颗GPU(GeForce 256)诞生，GPU从CPU手中接管T&L(坐标转换和光源)
2000年，Hopf在GPU上实现小波变换
2001年，Larsen利用GPU的多纹理技术做矩阵运算
2002年，Harris在GPU上用细胞自动机(CA)仿真各种物理现象，Purcell第一次使用GPU加速光线跟踪算法
2003年，是GPGPU领域具有里程碑意义的一年，Kruger实现了线性代数操作；Li实现了Lattice Boltzmann的流体仿真；Lefohn实现了Level Set方法等一大批成果
2004年，Govindaraju在数据库领域应用GPU加速取得进展；商业领域，Apple推出支持GPU的视频工具
2006年，首颗DX10 GPU(GeForce 8800)诞生，GPU代替CPU进行更高效的Geometry Shader(几何着色)运算
2007年，主流DX10 GPU全面上市，将CPU从劳累不堪的高清视频解码运算中解放出来，如今整合GPU都完美支持硬解码
2008年，CUDA架构初露锋芒：PhysX引擎发布，GPU代替CPU和PPU进行物理加速运算；Badaboom、TMPGEnc等软件开始利用GPU的并行计算能力来加速视频编码
2009年，CUDA、OpenCL、DX11 Compute Shader百花齐放，GPU将会全面取代CPU进行并行计算，大批应用软件改投GPU门下……
　　 可以这么说，CPU是万能的，它几乎可以处理任何事情，但由于深度流水作业架构的特性、以及浮点运算能力的限制，它处理一些任务时的效率很低。纵观近年来GPU的发展历程，就是一步步的将那些不适合CPU处理、或CPU算不动的任务转移过来，从而消除程序运算时的瓶颈，大幅提升电脑执行效能，以更小的代价(成本和功耗)实现更强大的性能。
　　 但是，想要让一大批应用软件从CPU移植到GPU上，非一朝一夕所能完成，需要业界的大力推广以及开发平台及编程语言的支持。NVIDIA早在2005年开始就致力于研发CUDA架构及基于CUDA的C语言开发者平台，并于2007年正式推出，而且专门发布了针对科学计算的Tesla品牌，在GPU计算方面一直处于领跑地位。
　　 而今年由所倡导的OpenCL标准发布后，包括NVIDIA、Intel、在内的所有IT巨头都表示出了浓厚的兴趣。有了统一的标准之后，GPU计算的推广与普及就是水到渠成之事，GPU将会在电脑系统中扮演更重要的角色。
　　 那么CUDA与OpenCL之间有什么利害关系呢？未来谁将左右GPU的发展？GPU会否取代CPU成为核心？笔者通过搜集各方资料，并采访NVIDIA相关技术研究人员，为大家深入分析GPU的通用计算之路。
CPU已经很强大了，为什么还需要GPU计算？
　　 可能很多朋友还心存疑惑：目前CPU的性能已经很强大了，为什么还要花很大的代价让GPU进行辅助运算呢？这个问题可以从两个角度来回答：一般我们认为CPU在浮点运算/并行计算方面的性能远不如GPU强大，所以将GPU的实力释放出来可以将电脑获得新的飞跃；如果从更深层面考虑的话，目前CPU的发展已经遇到了瓶颈，无论核心架构的效率还是核心数量都很难获得大幅提升，而GPU则是新的突破点，它的潜力几乎是无限的！
● CPU核心效率提升举步维艰
　　 就拿目前Intel最强的Core i7处理器来说，架构方面相比上代Core 2 Quad发生了天翻地覆的变化：胶水四核变成了原生四核、引入三级缓存、高速QPI总线、三通道DDR3内存控制器、超线程技术、诸多内核及指令集优化等等……，所有这些技术共同作用的结果就是――同频率下i7 965的综合性能仅比上代QX9770提升了10-20%，这说明了什么呢？说明Intel的处理器架构已经非常优秀了，以至于在此基础上很难再有Pentium D到Core 2 Duo那种飞跃式提升。
Core i7的性能表现没有带来惊喜
　　 方面的情况也大致如此，Phenom II相比Phenom的提升主要来自于45nm工艺带来的高频率，核心架构优化的贡献仅有不到5%。目前两大处理器巨头单核心效能都已接近极限，只能依靠新工艺带来的大缓存、高频率，而获得微弱的性能提升。
● CPU核心数量不能盲目增加
　　 既然单核效率已经很难取得突破，于是处理器巨头近年来都将发展方向转为多核心产品，双核四核六核八核相继诞生。但美国Sandia国家实验室日前的一项模拟测试却让人大跌眼镜：由于存储机制和内存带宽的限制，16核、32核甚至64核处理器对于超级来说，不仅不能带来性能提升，甚至可能导致效率的大幅度下降。
& & 根据他们的模拟，8核心之后再往处理器内塞入更多的核心，并不能带来性能提升，在数据处理应用中反而会出现性能下滑。“16核的表现就和双核差不多”。他们近一年来和业内处理器厂商、超级计算机厂商以及超级计算机用户进行了大量讨论。得出的结论是，如果不对计算机架构作出修改，未来当出现16核32核处理器时，为超级计算机编程的程序员或许只好屏蔽部分核心，或是将这些处理器用于非重点运算应用。
● Intel的"80核CPU"其实是颗GPU
　　 当然业界领袖Intel也意识到了多核CPU发展之路遇到了瓶颈，因此在准备传统六核/八核处理器的同时，也在紧锣密鼓的研制另一种群核处理器――GPU以及类似于GPU架构的混合处理器。
拥有无数颗“核心”的Larrabee图形处理器
　　 就拿Intel代号为“Larrabee”的GPU来说，它是对IA-32(x86)新指令集的一种扩展，其内部是由N颗Pentium处理器核心加上一个16路的向量处理器组合而成的。Larrabee最初的目标是独立显示处理领域，与CPU组合使用。可是Larrabee与GPU相比又有所不同，所谓的Larrabee是能够支持某种程度scalar运算的支持单体OS的CPU。
80核心处理器结构示意图
　　 此外，Intel还公布了另一款研发中的80核心处理器实物和架构，事实上这是一颗彻头彻尾的并行计算处理器，每颗核心都包括了两个浮点运算单元，怎么看都像是一颗GPU的架构。从这个意义来看，Larrabee与80核CPU是Intel将来CPU产品的一面镜子。现有的Core 2和Core i7处理器将来会如何向PC&服务器通用处理器进化呢？从这些变种处理器身上我们也可以看到2010年以后Intel的发展方向。
　　 或许我们可以这样认为，未来CPU与GPU之间的界限会非常模糊，多核CPU的架构设计会向现有GPU的模式靠拢，而GPU也不会满足于仅处理一些无聊的3D渲染任务，在特定API及开发平台的支持下，GPU将会取代CPU处理繁重的并行计算任务。
GPU硬件架构革命：超多核处理器诞生
　　 超多核CPU确实很诱人，但只能存在于实验室中，距离我们似乎非常遥远。由于超多核CPU的架构与目前的双核/四核CPU有很大的不同，因此大家不必拘泥于传统处理器的概念。其实超多核处理器“远在天边、近在眼前”――高配置电脑当中肯定拥有一颗GPU(显卡)，9800GTX+是128核心、GTX280则拥有240颗核心，GPU的每一个流处理器就是一颗核心。
　　 目前X86架构的处理器经过30年的发展，指令集、平台、系统和软件支持已经接近完美，因此使用CPU处理数据是天经地义的。GPU虽然也诞生了近20年，但它从来都只能渲染图形，想要让他进入全新并行计算领域，无论硬件架构还是软件平台都需要作相应的调整。
● GPU在硬件架构方面的进步
　　 传统GPU的核心组成部分是Shader(着色器)，分为Pixel Shader(像素单元)和Vertex Shader(顶点单元)，每一个Shader是一个4D或5D的矢量运算单元，之所以设计成这样是因为在图形处理中，最常见的像素都是由RGB(红黄蓝)三种颜色构成的，加上它们共有的信息说明(Alpha)，总共是4个通道。而顶点数据一般也是由XYZW四个坐标构成，这样也是4个通道。在3D图形进行渲染时，其实就是改变RGBA四个通道或者XYZW四个坐标的数值。为了一次性处理1个完整的像素渲染或几何转换，GPU的像素着色单元和顶点着色单元从一开始就被设计成为同时具备4次运算能力的运算器(ALU)。
传统Shader结构的GPU只适合做图形渲染
　　 这样的4D矢量运算单元在渲染3D图形时会有很高的效率，但在处理复杂指令时的效率会大打折扣，比如DX10新引入的几何着色、物理加速等，尤其在面对非图形渲染指令时优势全无。
　　 NVIDIA的科学家对图形指令结构进行了深入研究，它们发现标量数据流所占比例正在逐年提升，如果渲染单元还是坚持SIMD(单指令多数据流)设计会让效率下降。为此NVIDIA在G80中做出大胆变革：流处理器不再针对矢量设计，而是统统改成了标量ALU单元。用通俗的话说就是：Shader单元内部ALU完全打散，设计成为各自独立的流处理器，并分配相应的指令发射端和控制单元，这样的架构在面对任何形式的指令(包括组合指令)时都能保证最高的执行效率，这也就是NVIDIA在DX10时代游戏性能大幅领先于竞争对手的根本原因！
G80革命性的标量流处理器架构设计，每一个SP都是一个核心
　　 随着图形画面越来越复杂，1D、2D、3D指令所占比例正在逐年增多，而G80在遇到这种指令时可说是如鱼得水，与普通4D指令一样不会有任何效能损失，指令转换效率高并且对指令的适应性非常好，这样G80就将GPU Shader执行效率提升到了新的境界！
　　 这种富有弹性的架构不仅拥有很强的图形渲染能力，而且能够处理以往不敢奢想的非图形运算指令，理论上来讲只要是浮点运算指令都可以交给GPU来处理。而在以往，程序员必须针对GPU的架构特点，对指令重新分类打包并模拟图形指令交给GPU处理器，工作量可想而知，效率也极为低下。
　　 G80的架构无论对于图形渲染还是并行计算都是革命性的，但NVIDIA并没有满足于此，为了进一步提高GPU的并行计算效能，把GPU改造成为一颗真正的通用处理器，NVIDIA在GTX200核心大规模扩充流处理器数量的同时，也对内核架构进行了诸多优化与改进，使之更适合做超大规模并行数据处理。
　　 GTX200核心的主要改进有：
每个SM(8个流处理器为一簇)可执行线程从768提升至1024条；
每个SM的指令寄存器容量翻倍，从16K提升至32K；
将双指令执行(Dual-Issue)效率提升至94%，接近于理论值；
512Bit显存控制器，4GB显存容量支持，防止指令排队溢出；
支持双精度64Bit浮点运算，55nm版GTX200的双精度运算能力提高4倍！
　　 以上所有的改进(显存位宽除外)并不会让GTX200核心的图形渲染能力得到提高，但却能够大幅提升GPU在进行海量数据处理时的效率。由此我们可以看出NVIDIA的野心与实力――G80与GTX200已经不再是一颗图形处理器，而是超多核通用处理器！而NVIDIA这种图形架构与并行计算架构合二为一的架构就被称为CUDA。
GPU开发平台革命：CUDA C编译器及OpenCL
　　 任何硬件想要尽情地发挥性能离不开软件的支持，GPU光有优秀的架构还是远远不够的，如果没有驱动和软件的支持那就是一纸空谈。所以，NVIDIA在G80核心发布之后，一直都在想方设法地释放这种架构的能量。
● GPU在开发平台方面的进步
　　 于是，CUDA的概念诞生了，CUDA是Compute Unified Device Architecture的简写，中文含义是统一计算设备架构，它是建立在NVIDIA GeForce 8架构基础上，并在GeForce 9和GTX200架构上改进优化并发扬光大。
　　 CUDA是NVIDIA推出的一个并行计算架构。这个架构包含有一个ISA(指令集架构)以及并行计算的硬件引擎。就如同CPU的情况一样，X86的架构也包含ISA和执行指令的硬件架构。各种应用程序都基于这个架构进行开发并在此上运行。可以说CUDA架构的GPU是图形渲染架构与并行计算架构的合体！
NVIDIA提供的CUDA开发包中的C语言编译器版本更新很快
　　 CUDA本意就是一种架构，但很多人认为CUDA是一种语言、或者是开发平台，这可能跟NVIDIA最初的宣传、推广策略有关系。在CUDA架构诞生之初(GeForce 8时代)，尚不存在专门针对GPU并行计算的开发平台以及编程语言，因此NVIDIA必须给程序员提供一种简单、易上手、并且完整的软件开发解决方案，这样NVIDIA所发布的CUDA包当中就包括了针对GPU的C语言编译器、纠错器/制模器、专用驱动和标准函数库等。
除了支持自家C语言编译器之外，更多的语言及API都能运行在CUDA架构上
　　 现在，越来越多的厂商和开发者意识到了GPU计算的重要性，于是各种开发语言及应用程序编程接口应运而生了，其中除了CUDA编译器所提供的C语言之外，大家所熟知的Fortran、C++也会支持高性能GPU并行计算，另外近期发布的OpenCL及未来的DX11也会专门针对GPU开发相应的API。在整个产业的共同推动下，GPU计算可谓是前途无量！
　　 不难看出，正是对于GPU通用计算敏锐的嗅觉以及前瞻性，让NVIDIA站在了业界的前沿，并且加速了整个行业的发展。
GPU并行计算：得OpenCL者得天下？
　　 NVIDIA有优秀的CUDA架构，还有自行开发的CUDA C编译器，而AMD只强调开源，因此AMD在很早之前就对CUDA嗤之以鼻，并对OpenCL寄予厚望。然而NVIDIA对于OpenCL的热情反而远比AMD高涨，OpenCL标准出台后就一直赞不绝口，并大力推广，这是为什么呢？
OpenCL一经提出就受到业界的大力支持
　　 首先，CUDA是一种架构，OpenCL是API(应用程序接口)，两者是完全不同的概念，不存在竟争关系。既然OpenCL标准能够进一步拓展GPU的应用领域，NVIDIA没有理由不支持，事实上这也正是CUDA架构的设计初衷。
　　 其次，OpenCL标准的倡导者――苹果，是NVIDIA的亲密合作伙伴，苹果新一代MacBook将会全面采用NVIDIA的GeForce 9400M GPU以及GF9300整合GPU。NVIDIA还是第一家展示运行中的OpenCL程序的公司，NVIDIA的GPU自然能够对OpenCL提供完美支持，拥有最佳的并行计算效率。
　　 最后，NVIDIA是OpenCL的标准制定者之一，NVIDIA公司副总裁Neil Trevett担任Khronos OpenCL工作组的主席，该组织中还有多位骨干成员都是NVIDIA员工。
AMD在内部文档中暗指NVIDIA的CUDA为“封闭技术”
　　 由此可见，与大方空话、诽谤竞争对手的AMD相比，NVIDIA显然要务实很多！在公开标准尚未出台之前，NVIDIA CUDA架构及C编译器早已准备就绪，在GPU计算大势所趋的情况下CUDA受到了开发者及科研人员的一致好评；在OpenCL标准制定过程中，NVIDIA也扮演着举足轻重的角色，并担负起改进与推广的重任；与此同时，对于微软正在开发的DirectX 11，NVIDIA也积极参与其中，绝不放弃任何能够拓宽GPU市场的标准。
　　 不管未来CUDA C语言、OpenCL API以及DX11 Computer Shader谁将成为业界标准、谁的使用率最高，NVIDIA都是GPU并行计算坚定不移的支持者，并对所有的语言及API提供完美支持，就像现有GPU同时支持DirectX 10及OpenGL图形API一样。
OpenCL与CUDA C语言特性分析
　　 理清CUDA架构及OpenCL API之间的关系之后，再来研究下CUDA C语言与OpenCL之间的优劣，两者有很多相似之处，存在着竞争与互补的双重关系，但对于GPU硬件架构(如CUDA)来说是无差别的。
CUDA C语言与OpenCL关系示意图
　　 NVIDIA认为CUDA的基本理念因OpenCL的出现得到了增强。两者的根本原理都是一样的，但OpenCL是一种更底层的架构，需要开发人员自行编写内存管理等等功能的代码，而CUDA则可以让那些非专业编程人员如科研工作者更简单的编制GPGPU程序代码。
CUDA C语言与OpenCL的编程模式不同
　　 简言之，CUDA C语言与OpenCL的定位不同，或者说是用人群不同。CUDA C是一种高级语言，那些对硬件了解不多的非专业人士也能轻松上手；而OpenCL则是针对硬件的应用程序开发接口，它能给程序员更多对硬件的控制权，相应的上手及开发会比较难一些。
　　 另外程序员的使用习惯也是非常重要的一方面，那些在X86 CPU平台使用C语言的人员，会很容易接受基于CUDA GPU平台的C语言；而习惯于使用OpenGL图形开发的人员，看到OpenCL会更加亲切一些，在其基础上开发与图形、视频有关的计算程序会非常容易。
　　 所以说，CUDA C语言与OpenCL是各有所长，是互补而非竞争关系，不会发生一方取代另一方的情况。就拿成熟的X86 CPU架构来讲，各种开发语言不胜枚举，C、C++、Basic、Fortran、Java……，每种语言都有自己的特色、都能找到适合自己的领域。现在针对GPU架构的语言及API还不够多，目前仅有的CUDA C语言和OpenCL都还处在起步阶段，相信未来会有更多的语言/API移植到GPU上来，CUDA架构为此已经做好了充分的准备。
并行计算方面，NVIDIA与AMD谁占优势？
　　 关于GPU并行计算，其实AMD比NVIDIA更早提出了GPGPU(通用GPU)的概念，那么NVIDIA怎么看老对手AMD在并行计算方面的发展呢？现在我们就看看NVIDIA技术人员对于AMD的评价。
● 衡量GPU并行计算的主要指标就是浮点运算能力，根据理论值来看，AMD GPU似乎要比NVIDIA GPU高不少(HD4850达到1TFLOPS、HDTFLOPS)，那NVIDIA GPU的优势是什么？
　　 答：的确，GPU的浮点运算能力非常重要，但这只是理论值而已，理论与实际存在很大的差距，尤其是在GPU架构截然不同的情况下，几乎没有可比性。目前超级计算机500强的排名是使用统一的软件进行评估获得的实际浮点运算性能，而并非理论值，采用NVIDIA Tesla GPU的超级计算机初出茅庐就排行第29，实际运算能力得到了充分肯定。
　　 任何架构都有效率高低之分，GPU也不例外，NVIDIA CUDA架构的GPU执行各种复杂的图形指令及非图形指令都有着非常高的效率，而竞争对手的产品听起来拥有超多的流处理器、理论浮点运算能力也很夸张，但实际性能如何呢，通过最新DX10游戏来看其效率很低，GPU的本职工作都做不好，何谈指令更加复杂的并行计算呢？
● 科学研究对运算精度要求非常高，双精度浮点运算使用率很高，NVIDIA GPU的双精度运算能力只有单精度的1/8，而AMD双精度性能是单精度的1/5，这是为什么呢？
　　 答：确实，在不少应用领域都须需要双精度浮点运算，这方面NVIDIA上代GPU做得还不够好，当初主要考虑提升单精度浮点运算的能力和效率，在民用场合会得到非常出色的效能(比如视频转码、物理加速等)。
　　 不过，新一代Tesla产品的双精度浮点运算能力将会提高至原来的4倍之多，新一代核心不仅仅是工艺改进频率提升而已，事实上我们对内核架构作了进一步优化，每个SM内部FP64运算单元达4个，这样NVIDIA下一代GPU的双精度浮点运算能力可以达到单精度的1/2，性能提升非常可观！
● 对于AMD的FireStream流处理加速卡，NVIDIA怎么看？
　　 答：AMD FireStream比NVIDIA Tesla诞生得早，但由于架构和开发平台问题，市场占有率及用户认可度根本无法同Tesla相提并论。大家看到的多是有关产品方面的报道，而不是有关应用及解决方案方面，因为AMD根本拿不出什么像样的应用软件，目前最流行的蛋白质分布式运算以及AVIVO视频转码，其实早在X1000时代就存在了，时至今日产品更新换代了三四代，但GPU运算效率并没有得到提升，为什么呢？
　　 因为AMD没有给用户提供一种系统的开发平台，而是仅使用汇编一类的低级语言去进行GPGPU编程，这样的开发效率极低，而且移植起来非常困难，针对不同架构的GPU需要重新编写软件才能提供支持。举个最简单的例子，HD4000刚发布时候的运算效能甚至还不如HD3000，要知道HD4000的理论性能是后者的2.5倍之多！
　　 可以这么说，AMD的GPU架构纯粹是针对图形渲染设计的，而且很落后，因为NVIDIA很久以前的NV30就是这种SIMD架构，并行计算只是AMD图形架构的副产品，所以AMD在面对并行计算时能有多高的效率值得怀疑。或许OpenCL的出现能给AMD一些机会，但AMD有的NVIDIA都有，而AMD没有的正是NVIDIA的强项，优秀的CUDA架构再加上各类编译器/API可以让NVIDIA GPU大放异彩！
GPU能否取代CPU？整合趋势代表未来？
　　 前面我们曾提到过，Intel未来超多核CPU的架构，将会吸取传统CPU与GPU的优势，重点提升浮点运算能力，而Intel也在紧锣密鼓的研发自己的GPU，那么GPU与CPU在未来会发生什么变化呢？是GPU取代CPU，还是GPU与CPU合二为一？
● GPU不会取代CPU，但CPU的重要性正在削弱，GPU扮演更重要的角色
　　 NVIDIA认为GPU是不会取代CPU的，CPU作为中央处理器仍然占有相当重要的位置，GPU只能处理大规模多线程的并行计算，并不是所有的程序都能良好的运行在GPU上，但几乎所有的程序都有运行在CPU上的优秀代码。
　　 不过并行计算对于处理器性能的渴求几乎是无止境的，也是未来推动电脑系统持续高速发展的重要动力，由于CPU在这方面的欠缺，CPU的价值正在快速下滑，随着CUDA及OpenCL走向成熟，未来为GPU和并行运算优化的程序将大行其道。
　　 试想，如果视频编码解码、物理加速、科学计算、穷举算法、数据库分析等这类对CPU要求极为苛刻的应用，都改用GPU来处理器的话，谁还愿意去花那么多钱购买一颗四核CPU呢？四核CPU并不会让操作系统及日常应用变得更快，此时高端显卡将会吸引游戏玩家以外更多用户的注意。
● 整合意味着低端，高性能电脑不需要也无法整合
　　 GPU的重要性是毋庸置疑的，要不然AMD就不会收购ATI，Intel也不会到处挖墙角去研发自己的独立GPU了。在独立GPU高速发展的同时，我们也注意到AMD和Intel相继公布了CPU与GPU整合计划，那么GPU将何去何从呢？
　　 整合就意味着低端，只保证基本的功能、而不在乎性能，目前主板上的整合显卡、声卡、网卡、Raid控制器等无不是这种情况。目前AMD和Intel公布的CPU整合GPU计划，道理其实就跟内存控制器从北桥转移至CPU内部一个道理，原本北桥整合的GPU被纳入CPU之中，这样有助于提高整合显卡性能，并降低生产制造成本。
GPU核心远大于CPU，谁整合谁还很难说呢？
　　 但是想要在CPU之中包含一颗高性能的GPU是不可能的，半导体制造工艺不允许，内存带宽更不允许！我们知道中高端GPU的晶体管与核心面积要比CPU大很多，目前GTX200核心已经达到了65/55nm制造工艺的极限，要是能放入更多的晶体管早就诞生更强大的GPU了，何需等待？此外GPU对需要海量内存带宽的支持，现有的双通道/三通道DDR3根本就是杯水车薪，连CPU都满足不了还想整合GPU进去？
　　 所以，CPU整合GPU计划本来就是定位中低端，这种解决方案很有创新意义，也会给用户带来很多实惠，但并不能影响到未来主流中高端CPU与GPU的发展。
Tagra处理器架构图
　　 当然，CPU也有可能被GPU整合，NVIDIA针对移动计算平台发布的Tagra处理器就是很好的例子，通过它的模块及架构设计来看，所有的处理模块和功能模块都被整合在了一起，按照比重来看应该说是GPU整合了CPU。未来类似于类似Atom一类的顺序架构小型处理器被Chipset或GPU整合起来也很难说。
● 保持现状，CPU+GPU异构计算引领发展
　　 GPU的重要性与日俱增，但CPU的核心地位依然是无法撼动的，所以，在未来很长一段时间内还会保持CPU与GPU各自独立发展的现状不变，继续在各自擅长的领域发挥热量。
　　 而计算机性能提升的方法，就来自于API和语言对GPU性能的释放，未来无论是OpenCL 1.1还是CUDA 3.0，都会同时支持CPU与GPU的资源管理，合理分配指令与任务，只有充分调动所有的硬件模块、消除瓶颈，才能释放出最强性能！
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opencl和cuda，stream什么关系？
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