加速30倍！APU的GPU硬件加速性能對比

    首款國人開發的支持GPU的OpenCL通用計算測試程序OpenCL General Purpose Computing Benchmark (簡稱GPCBenchMarkOCL)是由國內幾名高性能計算從業人員和愛好者合作編寫的，目的是為了評估在不同的OpenCL平臺上一些基本算法和應用的性能。與目前流行的一些OpenCL、DirectCompute通用計算測試程序的不同在于，目前這些測試程序測試項目過于單一，基本上就是某一兩種算法的性能測試，甚至干脆就是理論峰值計算性能的測試。而實際上，OpenCL計算設備包括GPU的計算性能是受非常多因素影響的，除了計算單元的頻率和數量之外，還有計算單元架構、Global memory（顯存）帶寬、Local memory（GPU內的片上存儲器，NVIDIA稱為Shared memory，AMD稱為Local Data Share）帶寬和Bank conflict、存儲器合并訪問情況、存儲器同步成本、緩存等各種因素。因此某些紙面計算性能非常高的GPU執行某些計算時性能卻不一定好；又或者，某 GPU在執行某種計算時雖然性能落后于另一架構的GPU，但是在執行另一種計算時性能反而超前。GPCBenchMarkOCL集合了高性能計算領域多種常見的基礎算法和應用，能比較全面地評估GPU及其它OpenCL計算設備在通用計算應用中的性能。

● 密碼學測試：

哈希加密：GPU比CPU快12倍

● 常用數學算法測：

矩陣乘法：GPU比CPU快27倍
矩陣轉置：GPU比CPU快15倍
并行規約：GPU比CPU快2倍
8x8離散余弦變換：GPU比CPU快7倍

● 單精度浮點運算測試：

加法：GPU比CPU快4倍
乘法：2.5倍
乘加：11倍
特殊函數：17倍

    通過測試，我們發現，CPU又完敗于6550D。4核心的A3850都落得如此下場，那市場上主流中低端雙核CPU就完完全全悲劇了。