三大AIB到齐！HIS中国先锋HD7950评测

    核心架构对显卡性能至关重要，可能有些读者对HD7950的核心还不熟悉，这里我们简单介绍一下。

    我们知道AMD历代GPU的瓶颈除了曲面细分以外，其实最重要的是5D/4D VLIW架构的效率问题。HD7950和HD7970核心代号Tahiti，采用了全新的GCN架构，流处理器结构全部重新设计而来。

    Tahiti彻底抛弃VLIW架构

    通过Tahiti的整体架构图我们看到，传统的SIMD流处理器阵列消失了，取而代之的是GCN阵列，Tahiti总计拥有2048个流处理器，这样每个GCN阵列里面拥有64个流处理器。现在来看看GCN阵列的微观结构。

    GCN与GF100的SM何其相似

Tahiti的GCN阵列微观结构

    GCN阵列里有4组SIMD单元，每组SIMD单元里面包括16个流处理器、或者说是标量运算器。GCN架构已经完全抛弃了此前5D/4D流处理器VLIW超长指令架构的限制，不存在5D/4D指令打包-派发-解包的问题，所有流处理器以16个为一组SIMD阵列完成指令调度。简单来说，以往是指令集并行，而现在是线程级并行。

GF100的SM（流处理器簇）微观结构

    可以这么理解，一个GCN阵列与GF100当中的一组SM相当，GF100的一组SM当中有4组共计32个流处理器，而Tahiti的一组GCN当中有4组共计64个流处理器。

    缓存部分

    每个SIMD-16单元都拥有64KB向量寄存器

    每组GCN阵列拥有64KB的本地数据共享缓存，还有16KB的一级缓存

    每组GCN阵列有一个标量运算单元，用于执行整数指令、媒体指令和浮点原子操作，这个标量运算单元拥有自己的4KB寄存器

    而GF100的缓存设计得更加灵活，每组SM里面拥有总计64KB的共享缓存+一级缓存，这64KB缓存可以根据实际运算量来动态调整，如果把16KB分配给一级缓存的话，那剩下的48KB就是共享缓存，反之亦然。

    一般来说，进行图形渲染时需要共享缓存比较多，而并行计算时则会用到更多的一级缓存。GF100这种灵活的缓存分配机制更适合做并行计算，而GCN架构更大的共享缓存会有更好的图形渲染性能，并行计算则会稍逊一筹。

    更多的线程调度

    从缓存部分的设计来看，虽然GCN拥有更大的缓存容量，但在并行计算领域经营多年的NVIDIA显然要棋高一手。

    从线程级别来看，GCN与SM是不可分割的最小单元，GCN一次可以执行64个线程，而SM是48个（其实就是流处理器的数量）。

    从多线程执行上来看，GCN可以同时执行4个硬件线程，而SM是双线程调度器的设计（参见架构图）。

    所以GCN架构的多线程性能更加优秀。

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