引用:
|
作者kqalea
Cell是Software Decode喔
部分硬解還是算軟解，因為bottleneck還是在CPU(演算法以及CPU運算能力)
如同你的理解，加上我的解釋"CPU 不參予解碼動作的才是Hardware decode"
這就是答案
|
我認為/假設 Cell 的 PPE 才算是 CPU
那 video decode 交給 SPE 去做時,
由 PPE 的角度來看, 這是 Hardware decode !
可是 由 SPE 的角度來看, 這還是 Software decode !
它 需要run program
你引用的文章 不是我的 !
引用:
|
作者kqalea
我只是想說，其實CPU"執行緒"的效能其實沒變
變的是cpu loading
不能這樣計算系統效能，因為目前openCL的部份可以完全由GPU執行
沒有道理會有人故意留個瓶頸擺在CPU脫慢系統效能
所以一般而言 如果GPU透過openCL執行某樣工作是CPU的數倍
那APU實作開GPU理當達成同樣的效能，而不會被CPU卡住
其實你可以看之前貼的bitcoin那篇，就可知道CPU效能在並不構成
GPU執行的瓶頸，除非CPU需要參予該工作，則該工作的效能瓶頸才會受CPU引響
而這就不是openCL的本意了
非常感謝
|
由 video decode 的例子來看
因為 將 video decode 交給 APU 的 GPGPU 去做,
APU 的 CPU loading 下降了 !
APU 的 CPU loading 下降了 有什麼好處 ?
因為 APU 的 CPU loading 下降了, 代表著 APU 的 CPU 不用很強 ?
所以可以朝 更省電的 CPU 架構前進 ?
APU 的 CPU 要省電並有著基本的運算能理力就好了 !
我這樣想對嗎?
另外我是這樣認為
引用:
多核心 與 平行處理 是有效提升 系統性能/per watt 的方法 !
可是 多核心CPU 並不是 平行處理 的最佳執行者
所以 異質核心 出現了
IBM/Sony/Toshiba 的 Cell , AMD 的 APU
|