是否可以对GPU进行编程和/或修改以执行CPU指令？

我想知道，如果GPU经过修改或编程，它是否可以像CPU一样工作。如果有办法，我也想知道如何做到这一点。原因是，嗯，有时候我做那种实验，只是为了好玩。另外，如果这不是一个大麻烦的话，那么它将比仅仅为了获得更好的性能而购买昂贵的处理器要好得多。我通常不需要我的GPU，只是因为我用我的电脑做最简单的事情。我的另一台计算机，情况稍有不同（因为我用它来播放视频），但你明白了。

是的，它被称为（通用GPU），你可以使用或之类的语言在GPU上编程一些类似CPU的工作负载

当然，这种方法不能很好地处理任何工作负载，CPU在单线程难以并行化的代码中，或者在具有复杂控制流（由于分支预测器）或内存局部性（由于更好的缓存和预取）的代码中仍然表现得更好。GPGPU在执行非常直接的、高度并行的矢量化代码方面通常更好

事实上，这种计算方法吸引了足够的注意力来创建新的产品线（例如，Formly Larrabee），并增强现有GPU（例如，和其他）

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再读一遍你的问题——如果你的意思是在这样的GPGPU上运行实际的CPU ISA，而不仅仅是一些一般的CPU任务，那么最好的选择是上面提到的Xeon Phi，它的目的是基于与CPU相同的ISA（这是我所知的唯一x86 GPGPU）

是的，它被称为（通用GPU），有了它，您可以使用或之类的语言在GPU上编程一些类似CPU的工作负载

当然，这种方法不能很好地处理任何工作负载，CPU在单线程难以并行化的代码中，或者在具有复杂控制流（由于分支预测器）或内存局部性（由于更好的缓存和预取）的代码中仍然表现得更好。GPGPU在执行非常直接的、高度并行的矢量化代码方面通常更好

事实上，这种计算方法吸引了足够的注意力来创建新的产品线（例如，Formly Larrabee），并增强现有GPU（例如，和其他）

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再读一遍你的问题——如果你的意思是在这样的GPGPU上运行实际的CPU ISA，而不仅仅是一些一般的CPU任务，那么最好的选择是上面提到的Xeon Phi，它的目的是基于与CPU相同的ISA（这是我所知的唯一x86 GPGPU）

GPU的图灵完成。因此，这是可能的。这是否可行是另一回事。我怀疑它是，除了作为一种智力活动；GPU经过优化，可以做与CPU截然不同的事情。你也看到了，是的，你肯定是对的，这是不合逻辑的。然而，正如我所说的，至少从我自己的角度来看，将结果视为一个实验会有点有趣。我期待着看到你们努力的结果。确实如此。如果你能做到这一点，并为普通应用程序的CPU提供一个有价值的加速，你会很富有。也许，我会很富有。我还希望编写一个可以切换GPU模式的应用程序，比如你可以设置它像GPU一样正常工作，或者你可以设置它像CPU一样工作。我没有那么多编程经验，所以谁知道呢。但对于那些不完全需要图形加速，只想将计算机用于一般用途活动的人来说，它可能很有用。我会考虑一下，也许你是对的；我可以变得富有。这取决于人们是否认为它有用。但如果其他人想分享一些想法，就自由了。GPU是图灵完整的。因此，这是可能的。这是否可行是另一回事。我怀疑它是，除了作为一种智力活动；GPU经过优化，可以做与CPU截然不同的事情。你也看到了，是的，你肯定是对的，这是不合逻辑的。然而，正如我所说的，至少从我自己的角度来看，将结果视为一个实验会有点有趣。我期待着看到你们努力的结果。确实如此。如果你能做到这一点，并为普通应用程序的CPU提供一个有价值的加速，你会很富有。也许，我会很富有。我还希望编写一个可以切换GPU模式的应用程序，比如你可以设置它像GPU一样正常工作，或者你可以设置它像CPU一样工作。我没有那么多编程经验，所以谁知道呢。但对于那些不完全需要图形加速，只想将计算机用于一般用途活动的人来说，它可能很有用。我会考虑一下，也许你是对的；我可以变得富有。这取决于人们是否认为它有用。但是如果其他人想分享一些想法，我就自由了。啊，是的。但我恐怕我目前拥有的GPU不是通用GPU。买一个是没有意义的，只是为了给它编程。但这确实回答了我的问题，所以谢谢@spicedawgx，检查它是否支持上述两种语言中的一种。GPU很弱，控制流很复杂，不是因为分支预测很弱，而是因为SIMD方向。虽然GPU允许“线程”（相当于SIMD数据通道）的差异大于纯SIMD（即使使用预测），但差异比CPU上的差异更为有限，并降低了性能。GPU对于缓存和内存控制器来说也是吞吐量而不是延迟导向的（尽管集成CPU-GPU芯片似乎使用面向CPU的内存控制器），因此如果延迟不被并行性所掩盖，那么像遍历链表这样的事情就更慢了。啊，是的。但我恐怕我目前拥有的GPU不是通用GPU。买一个是没有意义的，只是为了给它编程。但这确实回答了我的问题，所以谢谢@SpicesDawGx，检查是否有问题