嵌入式系統(tǒng)在消費和軍事應用中使用的軟件應用程序變得更加復雜，對硬件提出了額外的計算需求。系統(tǒng)架構師、產品經理和工程師必須跟上最新的計算技術。

借鑒游戲行業(yè)，圖形和數據處理設置了新的限制，圖形處理器單元 （GPGPU） 上的通用計算正在成為新一波嵌入式系統(tǒng)的核心。高功率性能比有助于這些新系統(tǒng)滿足計算密集型應用程序所需的計算需求。

在嘗試重用現有軟件應用程序的同時，我們不斷添加新功能并實現新要求。然后代碼變得越來越復雜，應用程序變得“占用大量 CPU”，最終，您將面臨：

復雜的CPU負載均衡；我們在“剃須刀”上跳舞，以滿足我們的軟件應用需求

CPU 窒息；最終，我們會得到極其緩慢的操作系統(tǒng)響應，整個軟件架構的更改需要在可接受的響應和完成工作之間劃清界限。

升級和超頻；在嵌入式系統(tǒng)中增加計算能力的其他方法可能成本高昂（升級）或不利于組件壽命（超頻）。

使用 GPU 而不是 CPU 可以減少開發(fā)時間，并從計算引擎“擠壓”每瓦特的最大性能。GPU 加速計算是使用圖形處理單元 （GPU） 和中央處理單元 （CPU） 來加速應用程序。如果僅將 CPU 用作主計算引擎，最終它會窒息，這是一個常見的挑戰(zhàn)。但是，如果應用程序的某些計算密集型部分被卸載到 GPU，則應用程序的其余部分仍將在 CPU 上運行。

那么，GPU 是如何比 CPU 運行得更快的呢？GPU 已經發(fā)展成為一個極其靈活和強大的處理器，因為：

可編程性

精度（浮點）

表現; 數千個內核來處理并行工作負載

由于巨大的游戲行業(yè)的需求，速度提高了

NVIDIA解釋得很好：

了解 CPU 和 GPU 之間差異的一種簡單方法是比較它們處理任務的方式。CPU 由幾個針對順序串行處理優(yōu)化的內核組成，而 GPU 具有大規(guī)模并行架構，由數千個更小、更高效的內核組成，旨在同時處理多個任務。

有許多應用程序可以從 GPGPU 技術中受益。事實上，任何涉及數學計算的應用程序都可以成為這項技術的一個很好的候選者。這些可以包括：

圖像處理; 敵人探測、車輛探測、導彈制導、障礙物探測等。

雷達

聲納

視頻編碼和解碼（NTSC/PAL 到 H.264）

數據加密/解密

數據庫查詢

運動檢測

視頻穩(wěn)定

因此，我們感謝所有以游戲的名義推動要求更高質量圖像、更高數據吞吐量和更高處理能力的人。GPGPU 已經超越了這個世界，進入了其他復雜、高度復雜的領域——并且通過可靠地管理更高的數據吞吐量和平衡系統(tǒng)處理以實現更高效的計算操作，從而在許多行業(yè)中實現更好的智能。

審核編輯：郭婷