决战性能之巅！NV双芯旗舰GTX590评测

    Fermi是NVIDIA新一代图形架构的开发代号，包括GeForce、Quadro、Tesla在内的三种产品都将基于Fermi架构设计；GF100是该架构第一颗GPU的核心代号；基于Fermi架构的计算处理器则被称为Tesla C2050/C2070。

10.3 高效的双精度性能

    第一款基于Fermi架构的GPU就是GF100，不管是民用级的GeForce还是专业级的Tesla，其GPU核心及架构是完全相同的。此前已经详细介绍了它的图形架构，此处着重介绍并行计算方面的内容。

    首先我们来看看Fermi的计算架构与图形架构有何不同呢？原来对于图形架构最重要的光栅化引擎与多形体引擎都不见了，GF100的四块GPC也不再区分，剩下的只有SM、CUDA核心还有缓存。

    Fermi的16个SM分布在通用L2缓存的周围。每个SM都是一个垂直的矩形条，包含一块橘色区域（调度和分配）、一块绿色区域（执行单元）和一块淡蓝色区域（寄存器和L1缓存）。

    Fermi的流处理器簇已经是第三代了，其改进其实之前在图形架构部分也介绍过，因为这些对于图形渲染或多或少还是有点用的，当然对于科学计算来说简直是革命性的：

    首先CUDA内核中的FPU采用了最新的IEEE 754-2008浮点标准，为单精度和双精度算法都提供了FMA指令，FMA在做乘法和加法运算的时候只在最后作一次舍入，不会在执行加法的时候就出现精度损失，FMA的精度比把操作分开执行时更高。

    其次，NVIDIA上代的GT200和对手最新的RV870在执行整数型加、乘指令时仅支持24bit精度，因此整数算法需要多指令的模拟序列。而对于Fermi，全新设计的整数ALU支持32位精度，面向所有符合标准编程语言要求的指令。同时，还对该整数ALU进行了优化，使其有效地支持64位及扩展的精度操作。它支持各种指令，包括Boolean（布尔）、shift（位移）、move（数据传输或赋值）、compare（比较）、convert（转换）、bit-field extract（位平面提取）、bit-reverse insert（位反转插入）和population count（计数）。

    最最重要的一点，Fermi的双精度运算能力达到了单精度的一半，而上代GT200的双精度能力只有单精度的1/8，对手的RV870是1/5，显而易见此次双精度运算能力的提升是革命性的。

    此外，Fermi架构中的双Warp调度器是完全独立的，无需对指令流内的相依性进行检测，在这种双指令发射模型下，Fermi的硬件性能非常接近与理论峰值。