GPU与MIC对比

属性

NVIDIA GPU

Intel MIC

单核

流处理器/CUDA core

每个核运行一个线程

X86 core

每个核上最多支持4个硬件线程

主频

接近1GHz

1.0-1.1GHz

核数

数十个到数千个

57-61

并行度

Grid、block、thread多级并行

细粒度并行(线程数>>核数)

线程之间开销为0

线程+向量化

线程数<=(核数-1)*4

向量化宽度512bit（单精度：16，双精度：8）

内存大小（GB）

最大12GB

6/8/16GB

内存带宽

288 GB/s

240-352GB/s

数据访问要求

Warp内的线程访问的数据连续最佳

线程内访问的数据连续；如果向量化的话，向量化的数据访问连续最佳

峰值性能

单精度：最大4.29TFlops

双精度：最大1.43TFlops

计算方法：指令吞吐率*运算单元数量*频率

单精度：2.0-2.2 TFlops

双精度：1.0-1.1 TFlops

Sample DP calculation:  16 DP FLOPs/clock/core * 61 cores * 1.1GHz = 1073.6 GFLOP/s

编程语言

CUDA、OpenCL、OpenACC

OpenMP、OpenCL、Cilk、OpenACC

编程模式

Offload

Offload、Native、Symmetric

功耗

235W

225-300W

PCI-E带宽

支持2.0（双向各8GB/s）

支持3.0（双向各16GB/s）

支持2.0（双向各8GB/s）

目前不支持3.0

运行平台

PC、服务器、工作站

个人可以在PC上配置一块GeForce卡运行CUDA，成本低、性能高

服务器

比较专业，成本较高，个人很少配置

产品

GeForce：几百到几千元，用在PC上（当前主流GTX710-780）

Tesla：1W-3W元，用在服务器上（当前主流K20，K40）

Quadro：数千元，用在工作站上（当前主流Quadro K4100M、Quadro K3100M、Quadro K2100M、Quadro K610M）

KNC：1W-2W元左右

当前主流7110P、5110P、3110P

支持的操作系统

Windows：XP、win7、win8

Linux X86：Fedora、OpenSUSE、RHEL/CentOS、SLES、SteamOS、Ubuntu等

Linux ARM：Ubuntu

Mac OSX

Windows：Windows 8 Server, Win 7, Win 8

Linux：RedHat6.0及以上，SuSE SLES11及以上

卡上自带OS

无

自带uOS，有独立IP