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pL 如果要评选2011年度的计算机行业最大变革，那么CPU与GPU的融合就是当之无愧的头号热门。两大芯片巨头，无论是AMD还是Intel，都坚定不移地让CPU和GPU两个原本各自独立的概念越走越近，但细细看来，两条路的走向却又并不相同。
{Wi*B ( '&e8;X Intel SNB：CPU、GPU的“整合” JsNj!aeU% NyT%S?@y< heL`"Y2'y> :9av]Yv & Intel的Sandy Bridge（SNB）架构图：CPU、GPU还是各自为政
v bn=ywz .{\ eco 其实在2010年初的时候Intel就开始了CPU和GPU的统一之路，不过那是一种被戏称为“胶水”的设计理念，仅仅是把不同制造工艺的CPU处理器芯片、GPU图形芯片封装在一起而已，彼此之间仍是相对独立状态。
S 3l^h4 >}\s-/ 而随着Intel的新架构Sandy Bridge（简称SNB）的到来，Intel貌似做到了CPU、GPU的合二为一。但是严格来说，它们仍然都只是一块芯片上的两个不同模块，还谈不上有机的一体。SNB单就CPU处理器性能而言非常强大，而且GPU图形性能也相比之前也有了很大的进步，3D图形虽然孱弱但毕竟也有一定提升。但因为技术和策略等方面的缘故，SNB强调的仍然是CPU计算性能，而GPU图形性能仅仅起到辅助作用，二者并不能相互协同。相反，在开启动态加速（Turbo Boost）后，CPU性能的提升的却是以削弱GPU的性能为代价。
9TQVgkW +<.o,3 AMD APU：CPU、GPU的“融合” qB (Pqv 5a'`%b{{ T[)!7@ 4r B}[f]8jrM AMD APU平台架构图：CPU、GPU已经亲密无间
Ak,JPz T -fk;Qq3O AMD 在2006年收购ATI之后就提出了融聚概念“Fusion”，经过多年苦心经营，如今终于瓜熟蒂落，这就是全新的APU处理器，中文名称叫做“加速处理器”。从物理形式上看，它不仅仅只是把GPU和CPU做在了一颗芯片上那么简单。
Zp3-Yo w2 J@2wPKh?Yp AMD 这一次将CPU和GPU真正的融合到了一起，依据其CPU和GPU都支持openCL语言编程的优势，CPU和GPU能够动态分配工作任务，达到协同工作的目的，最大化的将硬件平台资源挖掘出来，实现异构计算，彼此加速。在现在CPU资源过剩的时代来说，这是非常令人惊喜的一个消息。
51b%uz RrvC}9ar AMD Fusion APU反复强调“融聚”和“加速”自然是有其道理的。所谓融聚，AMD Fusion APU中的CPU和GPU两部分并没有分开来，他们共享系统总线、内存寻址空间，CPU和GPU正是通过这些千丝万缕的联系融聚在一起；而“加速”指的正是CPU和GPU的真融合架构，CPU和GPU都支持OpenCL并行计算标准，这两部分可以从底层实现互联互通、互相利用，互相协同进行加速计算。所以也可以说，“融聚”和“百核加速”就是异构计算的核心概念。相比之下，Intel SNB平台的GPU部分是不具备这个能力的。
,|s*g'u 38D5vT)n +/Y 2\ s 4NW!{Vw , 台式机版APU PK SNB：浮点计算性能对比
h{iuk3G`h6 aqN{@| 如果上边的文字还比较抽象的话，那么从上图看看具体的数据就更加一目了然了：Llano A系列APU中的最高型号A8-3850M的浮点计算性能为573GFlops、而稍低的A6-3650M也达到了367GFlops，这其中既有CPU的能力，更有GPU的贡献；作为对比的SNB平台中的两款四核心型号Core i7-2600K、Core i5-2500K才不过分别为262GFlops、243GFlops，而且这都是来自CPU单打独斗的成果，GPU并没有起到任何作用。
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,AweHUEn 要是这还不够，Fusion APU还支持独有的双显卡交火技术， AMD APU中内建了DX11架构的图形核心，其性能堪比当今主流级别独立显卡，另外再配上一块AMD Radeon系列的独立显卡即可与APU中内建的融合单显合作，进一步加速图形和计算性能，提升幅度高达70%，这也是其它平台所望尘莫及的。
p|.5;)%| D\&S { CPU+GPU：并不只是个简单的加号 babL.Ua8o '"E!av> T2S_>
#."l TDDMx |{ APU与SNB：同样的CPU+GPU，不一样的融合
=DJ:LmK 38 p"lT AMD APU平台和Intel SNB平台都包含了CPU、GPU两部分计算单元，并且都是32nm HKMG工艺制造，集成的晶体管数量都是大约10亿个，内核面积也都是220平方毫米左右，但在设计理念上走了完全不同的两条路。Intel强调CPU为主、GPU为辅，并且也不能实现异构计算；而AMD则强调CPU、GPU的平衡与协同计算，共同加速。
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aF Hs '~) T SNB最大的优势是CPU性能突出，GPU图形性能虽有明显进步但还只是个单纯的核芯显卡，与CPU表现完全不成比例，更不能协同工作，甚至会影响到整体性能的表现，就像是“木桶效应”中最短的那一块；而APU则从根本上注重CPU、GPU的融合与平衡，CPU性能够用，GPU部分优势更是异常明显，协同工作之后能够真正的达到1+1>2的效果，所以APU无论功能特性还是图形、视频性能都远超对手，尤其是可以借助OpenCL这一开放的行业标准技术与CPU一起进行加速，更适应未来发展趋势。
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