加速30倍！APU的GPU硬件加速性能对比

    首款国人开发的支持GPU的OpenCL通用计算测试程序OpenCL General Purpose Computing Benchmark (简称GPCBenchMarkOCL)是由国内几名高性能计算从业人员和爱好者合作编写的，目的是为了评估在不同的OpenCL平台上一些基本算法和应用的性能。与目前流行的一些OpenCL、DirectCompute通用计算测试程序的不同在于，目前这些测试程序测试项目过于单一，基本上就是某一两种算法的性能测试，甚至干脆就是理论峰值计算性能的测试。而实际上，OpenCL计算设备包括GPU的计算性能是受非常多因素影响的，除了计算单元的频率和数量之外，还有计算单元架构、Global memory（显存）带宽、Local memory（GPU内的片上存储器，NVIDIA称为Shared memory，AMD称为Local Data Share）带宽和Bank conflict、存储器合并访问情况、存储器同步成本、缓存等各种因素。因此某些纸面计算性能非常高的GPU执行某些计算时性能却不一定好；又或者，某 GPU在执行某种计算时虽然性能落后于另一架构的GPU，但是在执行另一种计算时性能反而超前。GPCBenchMarkOCL集合了高性能计算领域多种常见的基础算法和应用，能比较全面地评估GPU及其它OpenCL计算设备在通用计算应用中的性能。

● 密码学测试：

哈希加密：GPU比CPU快12倍

● 常用数学算法测：

矩阵乘法：GPU比CPU快27倍
矩阵转置：GPU比CPU快15倍
并行规约：GPU比CPU快2倍
8x8离散余弦变换：GPU比CPU快7倍

● 单精度浮点运算测试：

加法：GPU比CPU快4倍
乘法：2.5倍
乘加：11倍
特殊函数：17倍

    通过测试，我们发现，CPU又完败于6550D。4核心的A3850都落得如此下场，那市场上主流中低端双核CPU就完完全全悲剧了。