完美的旗舰卡！AMD Radeon HD 7970国内同步首发评测

南岛看点：计算单元/缓存设计/曲面细分

在GCN全新架构中有了一个全新的名词：计算单元（Compute Unit，CU），而它就是全新架构中的根基所在，那么CU又是由什么组成的呢？在此之前，我们先来看看AMD对GCN架构的定义："Non-VLIW ISA With Scalar+Vector Unint”——使用标量&矢量单元的非VLIW体系。这也就意味着，在新架构中VILW SIMD架构将会彻底被摒弃，取而代之的是non-VLIW SIMD（或者叫Quad SIMD）。

从根本上来讲，二者很是相似——都可以并行的处理大量指令，但是执行效率却有天壤之别——VLIW SIMD是指令集并行（instruction level parallelism），而Quad SIMD是线程级并行（thread level parallelism）。去掉VILW之后，AMD又回归了传统的矢量SIMD。至于原因，主要由以下几个方面：

简单说来就是VLIW SIMD架构的编译器没有预调度处理机制，在执行过程中不能动态调度，其最大弱点也就在于此。比如需要通过编译器管理寄存器端口的冲突，需要特定、复杂的编译器调度，汇编创建、分析、调试较为困难，需要仔细优化才能达到峰值性能

Quad SIMD架构则就这些问题做了针对性的解决，比如不再有寄存器端口冲突，编译器调度和优化实现了标准化，汇编创建、分析、调试大大简化，工具链开发与支持更简单，性能方面也更稳定、更好预测。关于更多内容，可参看这里。

另外，指令执行方式上二者也有着很大不同。比如Cayman采用的VLIW 4 SIMD虽然每周期执行4次操作，实际上还是1条指令，而且非常依赖指令组合，需要极强的调度管理，而Quad SIMD虽然每次只能执行1个ALU操作，但是4组SIMD依然能保证执行4条线程，而且每项操作都是占用式的，利用率接近100%。

需要注意的一点就是不要和以往GPU架构中的SIMD混淆，新架构中的Quad SIMD是计算单元中的组成部分，是一个包含的16D 矢量单元（包含16个标量ALU，算数逻辑运算器）。简单说来，Cayman架构中的流处理器单元（Streaming Processor，SPU，包含4个或5个ALU）地位上相当于这里的Quad SIMD，而其SIMD（包含大量流处理器单元的阵列）地位就相当于GCN架构中的CU计算单元。

正如传统的VILW SIMD之于出流处理器单元之上，全新的Quad SIMD之上就是新架构中所谓的计算单元了（CU意义上类似于Fermi架构中的SM单元，对应上文Tahiti架构图中每一个”GCN”）。根据AMD的说法，一个CU中有4组Quad SIMD矢量单元（Vector Units），也就是包含了64个ALU，每组矢量单元各自搭配64KB矢量寄存器（Vector Registers）。

此外，还有1个硬件分支单元（Branch&MSG Unit）、1个分布式可编程调度器（Scheduler）、1个标量单元（Scalar Unit）、4KB标量寄存器（Scalar Registers）、64KB本地数据共享（Local Data Share）、4个纹理过滤单元（Texture Filter Units）、16个纹理拾取载入与存储单元（Texture Fecth Load/Store Units）、16KB一级缓存（可读写）。

总之，相比以往的VLIW架构，新架构中的每个计算单元都能同时从多个内核那里执行指令，单位周期单位面积的指令数也有所增加。总之，这种架构相比以往利用率和吞吐量更高，多线程多任务并行执行的能力也大大增强。

下面再来说说缓存设计。 以往在讨论AMD GPU架构时，很少将缓存单独进行介绍，一来是因为AMD以往官方提供的资料中对缓存提及不多，二来是因为从理论上来说缓存设计对图形计算影响不大，但是对通用计算却相当重要，而后者一直都是AMD以往GPU的弱项。此次GCN架构对于通用计算能力提升有了质的飞跃，除了计算单元部分的改革外，全新的缓存设计也起到了至关重要的作用。

从上面AMD提供的GCN架构缓存设计示意图可以看到，总体上每四个计算单元共享16KB指令缓存和32KB标量数据缓存，并与二级缓存相连；每个计算单元都有自己的寄存器和64KB本地数据共享缓存，搭配16KB可读写一级缓存（共计512KB，不再像之前只能读取），每时钟周期带宽为64字节。

最明显的一点改变就是二级缓存会和显存控制器进行搭配，这样以来在并行访问显存的时候可以大大节约宝贵的带宽。二级缓存总容量768KB，可读写，分别对应每个显存控制器分成六组，每组容量128KB，每时钟周期带宽也是64字节；全局数据共享则用于不同计算单元之间的同步辅助。

新的缓存设计中AMD特别强调了数据的共享和同步，每个计算单元的64KB本地数据共享缓存都可通过一级缓存与二级缓存相连，后者虽然与显存控制器相连，但是所有数据都是计算单元共享。并且可与CPU内存数据同步，提高了CPU与GPU的数据交换能力，这对CPU+GPU组成的异构计算是大有帮助的。

另外一个重要的改进就是新架构增加了X86 Virtual Memory（X86虚拟内存）功能，并且采用x86 64位寻址，这也就意味着GPU和CPU将拥有统一的寻址空间，可以将GPU的显存映射为X86处理器可识别的内存，要知道GDDR5的带宽在要远高于目前四通道DDR3内存的理论带宽，带来的效果是可想而知的，不仅是通用计算，大型的3D游戏也会受益颇多。

最后说一说曲面细分。曲面细分一直是近两年显卡业界比较有争议性的话题，尤其是在NVIDIA的大力宣传下，曲面细分俨然已经成为DX11最为重要的改进部分，而这方面也一直是AMD以往不得志的地方。虽然经过了一些列升级，到了上代Radeon HD 6900 Cayman采用的第八代曲面细分相比之前有了很大提高（HD6970的曲面细分性能是HD6870的两倍、HD5870的三倍），但和对手Fermi GF110相比依然有一些差距，那么到了GCN又有怎样的改进和升级呢？

根据AMD的说法，GCN架构的曲面细分已经进化到所谓的第九代，和之前之一样是两个曲面细分单元，主要改进之处有：提高顶点重新利用率、改进片外缓冲、增大参数缓存等等，而效果是所有系数下的性能均有所进步，相比于Radeon HD 6900系列的第八代技术提升最多四倍。 如果依照这个数据来看的话，超越对手应该没有什么问题。