开普勒之架构：流处理器暴增之谜
基于效能和计算能力方面的考虑，NVIDIA与AMD不约而同的改变了架构，NVIDIA虽然还是采用SIMT架构，但也借鉴了AMD“较老”的SIMD 架构之作法，降低控制逻辑单元和指令发射器的比例，用较少的逻辑单元去控制更多的CUDA核心。于是一组SM当中容纳了192个核心的壮举就变成了现实！
通过上面这个示意图就看的很清楚了，CUDA核心的缩小主要归功于28nm工艺的使用，而如此之多的CUDA核心，与之搭配的控制逻辑单元面积反而缩小了，NVIDIA强化运算单元削减控制单元的意图就很明显了。
此时相信有人会问，降低控制单元的比例那是不是意味着NVIDIA赖以成名的高效率架构将会一去不复返了？理论上来说效率肯定会有损失，但实际上并没有想 象中的那么严重。NVIDIA发现线程的调度有一定的规律性，编译器所发出的条件指令可以被预测到，此前这部分工作是由专门的硬件单元来完成的，而现在可 以用简单的程序来取代，这样就能节约不少的晶体管。
随意在开普勒中NVIDIA将一大部分指令派发和控制的操作交给了软件(驱动)来处理。而且GPU的架构并没有本质上的改变，只是结构和规模以及控制方式 发生了变化，只要驱动支持到位，与游戏开发商保持紧密的合作，效率损失必然会降到最低——事实上NVIDIA著名的The Way策略就是干这一行的！
这方面NVIDIA与AMD的思路和目的是相同的，但最终体现在架构上还是有所区别。NVIDIA的架构被称为SIMT(Single Instruction Multiple Threads，单指令多线程)，NVIDIA并不像AMD那样把多少个运算单元捆绑为一组，而是以线程为单位自由分配，控制逻辑单元会根据线程的任务量 和SM内部CUDA运算单元的负载来决定调动多少个CUDA核心进行计算，这一过程完全是动态的。
但不可忽视的是，软件预解码虽然大大节约了GPU的晶体管开销，让流处理器数量和运算能力大增，但对驱动和游戏优化提出了更高的要求，这种情况伴随着AMD度过了好多年，现在NVIDIA也要面对相同的问题了，希望他能做得更好一些。
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