Есть ли преимущество одной архитектуры над другой для массивных вычислений?

Question

Мне любопытно узнать, существует ли архитектура, которая быстрее обрабатывает массивные вычисления. Например; Будет ли какой-нибудь произвольный код C работать на рабочей станции MIPS быстрее, чем при запуске на рабочей станции x86? Я полагаю, что лучше задать вопрос , есть ли в некоторых архитектурах более быстрый FPU ?

Мне известно, что одним из новых вариантов для операций с массивами и матрицами являются вычисления на GPU и использование таких инструментов, как CUDA от Nvidia, но меня больше интересует то, что существует на традиционном уровне ЦП. Спасибо!

Answer 1

В свое время многие суперкомпьютеры использовали векторных процессоров , которые по существу работают одновременно с несколькими элементами массива. Они все еще используются в некоторых нишевых областях (статья в вики упоминает видеоигры), но не доступны для обычного рабочего стола. Вероятно, самое близкое, что вы найдете на стандартном рабочем столе, это использование графического процессора для неграфической работы.

Answer 2

Конечно, есть архитектурные сильные и слабые стороны. Было некоторое время, когда чипы PowerPC постоянно побеждали своих конкурентов Intel в ряде тестов с интенсивным вычислением с плавающей запятой. И эта разница была отражена в том, как быстро они запускали некоторые коды ядерной физики, над которыми я работал в то время.

Тем не менее, они запускали Word и Excel как собаки, а затем их тактовые частоты действительно начали снижаться, и все было кончено для чипов PowerPC на рабочем столе. Я представляю, что Apple придерживалась их только до тех пор, пока они не делали так, чтобы они могли бесперебойно работать на уровне исполнения нескольких архитектур.

Также обратите внимание, что многие архитектуры в эти дни имеют SIMD (единичные множественные данные, т.е. векторизованные) с плавающей запятой и целочисленные арифметические единицы (например, AltiVec, MMX, SSE и т. Д.). Они лишь слегка векторизованы в чипах общего назначения по сравнению с процессорами специального назначения, такими как графические процессоры.