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[导读]在下述的内容中,小编将会对GPU图形处理器的相关消息予以报道,如果图形处理器是您想要了解的焦点之一,不妨和小编共同阅读这篇文章哦。

在下述的内容中,小编将会对GPU图形处理器的相关消息予以报道,如果图形处理器是您想要了解的焦点之一,不妨和小编共同阅读这篇文章哦。

一、GPU图形处理器

图形处理器(英语:graphics processing unit,缩写:GPU),又称显示核心、视觉处理器、显示芯片,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上做图像和图形相关运算工作的微处理器。

GPU使显卡减少了对CPU的依赖,并进行部分原本CPU的工作,尤其是在3D图形处理时GPU所采用的核心技术有硬件T&L(几何转换和光照处理)、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等,而硬件T&L技术可以说是GPU的标志。GPU的生产商主要有NVIDIA和ATI。

应该说有显示系统就有图形处理器(俗称显卡),但是早期的显卡只包含简单的存储器和帧缓冲区,它们实际上只起了一个图形的存储和传递作用,一切操作都必须由CPU来控制。这对于文本和一些简单的图形来说是足够的,但是当要处理复杂场景特别是一些真实感的三维场景,单靠这种系统是无法完成任务的。所以后来发展的显卡都有图形处理的功能。它不单单存储图形,而且能完成大部分图形功能,这样就大大减轻了CPU的负担,提高了显示能力和显示速度。随着电子技术的发展,显卡技术含量越来越高,功能越来越强,许多专业的图形卡已经具有很强的3D处理能力,而且这些3D图形卡也渐渐地走向个人计算机。一些专业显卡具有的晶体管数甚至比同时代的CPU的晶体管数还多。比如2000年加拿大ATI公司推出的 RADEON显卡芯片含有3千万颗晶体管,达到每秒15亿个象素填写率。

二、CPU和GPU的区别

通过上面的介绍,大家肯定已经了解了什么是GPU图形处理器。这部分,我们来了解下GPU和CPU之前存在什么区别。

CPU和GPU之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。

GPU是基于大的吞吐量设计。GPU的特点是有很多的ALU和很少的cache.缓存的目的不是保存后面需要访问的数据的,这点和CPU不同,而是为thread提高服务的。如果有很多线程需要访问同一个相同的数据,缓存会合并这些访问,然后再去访问dram(因为需要访问的数据保存在dram中而不是cache里面),获取数据后cache会转发这个数据给对应的线程,这个时候是数据转发的角色。但是由于需要访问dram,自然会带来延时的问题。GPU的虽然有dram延时,却有非常多的ALU和非常多的thread.为啦平衡内存延时的问题,我们可以中充分利用多的ALU的特性达到一个非常大的吞吐量的效果。尽可能多的分配多的Threads.通常来看GPUALU会有非常重的pipeline就是因为这样。

所以与CPU擅长逻辑控制,串行的运算。和通用类型数据运算不同,GPU擅长的是大规模并发计算,这也正是密码破解等所需要的。所以GPU除了图像处理,也越来越多的参与到计算当中来。

GPU的工作大部分就是这样,计算量大,但没什么技术含量,而且要重复很多很多次,用很多简单的计算单元去完成大量的计算任务,纯粹的人海战术。而特别复杂的操作,则需要CPU去完成。

最后,小编诚心感谢大家的阅读。你们的每一次阅读,对小编来说都是莫大的鼓励和鼓舞。最后的最后,祝大家有个精彩的一天。

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