GPU

GPU又稱圖形處理器、顯卡， 負責渲染圖片、視頻以及2D、3D內容的顯示。

相比于CPU的4核， 8核， GPU則是由成千上萬個為多任務而設計的小核心封裝而成的， nvidia管他叫CUDA, AMD叫它流處理器。

事實上大部分CPU也集成了核心顯卡， 也就是說能夠承擔GPU的工作，即CPU和GPU公用一塊內存，所以和中高檔的獨立顯卡比起來，其性能差的可不是一點半點。

那么我們怎么來分辨GPU的好壞呢？ 一分價錢一分貨嗎？ 那也太不專業了。 下面， 就列舉出幾個GPU的核心參數， 通過核心參數的對比來從入門級的角度比較GPU的性能差別。

在架構相同的情況下， GPU的性能主要是由流處理器數量， 核心頻率， 顯存，等決定的。

• 流處理器
  流處理器是GPU的基礎計算單元，相當于CPU的一個核心，流處理單元的個數可以說是直接影響顯卡的圖形處理能力。同樣以GTX 1080為例，其流處理單元數量為2560個。

• 核心頻率
  GPU的核心頻率和CPU的主頻差不多一個概念，核心頻率有基礎頻率和加速頻率之分，單位為MHz。一般顯卡都會標注這個范圍，核心頻率是衡量顯卡性能的一個重要的參數，但除了頻率高低外，流處理器的數量也非常重要。在流處理器數量不同的情況下， 核心頻率越高不代表顯卡就越強勁。

• 顯存
  顯存，又被叫做幀緩存，是用來儲存GPU處理過的或即將處理的渲染數據，GPU的顯存相當于CPU的內存。其中， 顯存位寬是顯存在一個時鐘周期內所能傳輸數據的位數， 位數越大則相同周期內傳輸的數據越多， 送到流處理器的數據也就越多， 顯卡“吞吐量”也就更大。 而顯存帶寬是指核心與顯存之間的傳輸速率； 顯存帶寬 = 等效頻率×顯存位寬 / 8 。 目前主流的顯卡提供超過75GB/S的顯存帶寬。 由于顯存帶寬是核心與顯存之間的交換速度， 因此， 顯存帶寬越大， GPU的性能也就越強， 這是判斷顯卡好換的關鍵之一。

補充

NVIDIA顯卡怎么看
Nvidia的GPU命名有4個層次：

• GPU 架構(microarchitecture), 表示GPU在芯片設計層面上的不同處理方式，包括的內容有計算單元(SIMD)的個數、有無L1,L2緩存、是否有雙精度支持等。按時間順序依次是Tesla, Fermi, Kepler， Maxwell, Pascal。
• 顯卡系列：根據使用場景的不同，分成GeForce, Quadro, Tesla。GeForce用于家庭和個人電腦，包括游戲和娛樂等;Quadro用于工業渲染、藝術設計，工作站等場合。而Tesla用于科學計算，深度學習加速等場景。當然這三者的使用場景并沒有嚴格的邊界，比如GeForce 系列的GTX 1080也可以用來做深度學習實驗。
• 芯片型號，例如GT200、GK210、GM104、GF104， K80, M40等。其中第二個字母表示架構，如K40 中的K表示是Kepler架構,P100中的P表示Pascal架構。
• 針對GeForce系列，還有2系列，3系列，200系列，400系列等分類，像GeForce GTX 1080 就是10系列。**

RTX ： 在高端的2080TI和2080都統稱為“RTX”，在統稱中的“RT”所代表的是光線追蹤（ray tracing的縮寫），其意思是RTX 2080TI和RTX 2080顯卡都擁有非凡的光線追蹤性能，所謂的光線追蹤是指在游戲中有著更好更真實的顯示效果（其中包括陰影，光線，反射等），RTX 20顯卡所采用的“圖靈”架構加入RT計算單元，使得RTX20顯卡的光線追蹤性能和上一代產品相比提升數倍，使得游戲看起來更加真實，給玩家營造更好的游戲體驗。
GTX : GTX是英偉達游戲顯卡的一個系列，性能較強, 屬高端顯卡；
GTS : 定位是中端顯卡；
GT : 定位是中低端顯卡；
GS : 低端顯卡；
MX ：就是輕薄本的一種顯卡，目前也就只有940MX和MX150兩款， 性能較弱；

參考文章：
【1】桌面顯卡性能天梯圖
【2】從深度學習選擇什么樣的gpu來談談gpu的硬件架構
【3】關于英偉達顯卡命名的姿勢
【4】硬件科普之顯卡參數你看懂了嗎？

總結

以上是生活随笔為你收集整理的计算机硬件科普——GPU的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。