1、CPU和GPU简要介绍:
CPU,是电脑的中央处理器。主要是负责多任务管理、调度,它是领导者,负责指挥。CPU的运算速度取决于请了多么厉害的教授,计算能力方面没有GPU强。
GPU,是电脑的图形处理器。主要是用于大量的重复计算,它是计算专家,但协议、管理不是它的专长。它的计算执行能力很强。GPU的运算速度取决于雇了多少小学生。

2、显卡和GPU的关系:
显卡,也叫显示适配器,是由GPU、显存、电路板,还有BIOS固件组成的,所以GPU不等于显卡。GPU之于显卡,就相当于CPU之于电脑的关系。
GPU本身并不能单独工作,只有配合上附属电路和接口,才能工作。这时候,它就变成了显卡。因此GPU实际上就是显卡的核心部件,显卡主要就是靠它来工作的。

3、显卡的分类:
分为独立显卡和主板上集成显卡(核芯显卡),

独立显卡主要由GPU、显存和接口电路构成,一般它就焊在显卡的电路板上,位置在显卡的风扇下面。现在还没有出现GPU插在主板上的,因为GPU功耗很高,背面电流过大,还是焊接更为牢固。
集成显卡没有独立显存而是使用主板上的内存。一般GPU就和CPU集成在一起了,这时候它和CPU共用一个风扇和缓存

英特尔没有独立显卡,,而且性能弱,但是其GPU融入在了CPU中,被称之为“核芯显卡”,英特尔的显卡拥有世界上最大的市场份额,英伟达和AMD则是瓜分剩下的独立显卡份额。
显卡按主芯片的厂商可以分为两种:NVIDIA(英伟达)和ATI(现已被AMD收购)。也就是人们常说的N卡和A卡。

4、N卡和A卡的区分:
二者各有千秋,相对来说,N卡更偏重于3D游戏性能。A卡更偏高于高清解码。
从名称区分:
前面带HD,readon,x的,是ati|amd的,
前面带geforce,gtx的,是n卡
从型号区分:
a卡现在的,名称多为3450,3650,3870等,后面不带字母,带30,50,70,90.只有1000和2000系列,带有pro,xt这样的
n卡,则为9400gt,9600gso等,后面带字母,关系是le<gs<gso<gt<gts<gtx<gx2
从位宽看:即显存位宽
只要是192bit,384bit,498bit等这样奇怪的,都为n卡

按品质区分:
一、低端入门级办公显卡:9400GT、9500GT、G210、GT220、HD5550等等。(此类显卡不具备3D性能或者说是极其差劲的3D性能)。
二、低端入门级游戏显卡:9600GT、GT240、HD5670等。(具有一般的3D性能,设置为中低画质的话可以玩大部分3D游戏)。
三、中端性能级游戏显卡:GTS250、GTS450、HD5750、HD5770等。(较强的3D性能,中低画质可以玩当有几乎所有大型3D游戏,中高画质也能玩一大部分游戏)。
四、高端感冒发烧级游戏显卡:GTX260、GTX460、GTX560、GTX580、HD5850、HD5970等等。(中高画质可以秒杀当前一切大型3D游戏)

5、如何查看本机电脑的显卡:
在“运行栏”(键盘同时按win+R),框中输入字母:dxdiag 按一下回车键。
下载GPU-Z安装,选择以后再说;

6、要分辨一个好的显卡主要看它的什么参数:
显卡的性能由两个部分决定,一是核心,二是显存。
核心和显存的关系就像电脑中的CPU与内存的关系。核心负责处理运算图形数据,而显存则负责缓存图形数据,核心在运算时要用到的数据都是在显存中调用的,所以显存的性能直接决定了核心调用数据的效率,间接影响了显卡的性能。

显卡的核心是影响显卡性能的最大关键,而显存可视做核心的助手,对性能的影响相当于“微调”。
判断显卡的几个要点:
1。核心型号
显卡的档次看的就是核心,毫不夸张的说,不管显存或其它参数差别如何巨大,核心差了一档,性能就差了一档,再强的显存也补不回来。比如GT240、HD5670、GTS250、HD5770等等都代表的是核心型号,只要能记住尽可能多的型号,就能非常方便的判断显卡的高低。当然,也可以参考本团提供的显卡性能排名表。
2。核心参数
参数有很多:
(制作工艺):比如55纳米、40纳米等等。工艺越先进,功耗就越低,就越能做出高频率的产品
(核心频率):比如575MHZ、630MHZ、700MHZ等等,频率越高,核心运算速度就越快。
(流处理器数量):比如48个、96个、216个、800个等等,数量越多,性能越强。不过,N卡和A卡架构不同,相同性能的两个核心,A卡的流处理器数量是N卡的4-5倍,所以两家不能比较流处理器数量。
(流处理器频率):比如1400MHZ、700MHZ等等,频率越高,性能越强。不过,A卡和N卡架构有区别,N卡的流处理器频率一般是核心频率的两倍以上,而A卡的流处理器频率则与核心频率相同。
3。显存参数
显存的作用之前已经提到,越强的核心就需要越强的显存来辅助,当显存性能不足以辅助核心时,就会限制核心性能的发挥,反过来说,当显存性能超出核心需求时,对性能也不会有帮助,反而会增加成本。当然,无论核心搭配多么弱小的显存,其性能最多也只降一档,不会降两档这么夸张。所以如果有人拿1G显存的GT220跟你换256M显存的GT240,你千万别换,否则会被人当傻瓜的。下面说说显存的性能。
显存的性能由两个因素决定,一是容量,二是带宽。
容量很好理解,它的大小决定了能缓存多少数据。而带宽方面,可理解为显存与核心交换数据的通道,带宽越大,数据交换越快。所以容量和带宽是衡量显存性能的关键因素。
另外,带宽又由频率和位宽两个因素所决定,计算公式为:带宽=频率X位宽/8。举个例子,两块核心和显存容量相同的显卡,卡1的显存为DDR3 1600MHz频率和128位宽;卡2的显存为DDR2 800MHZ频率和256位宽。看上去两者显存参数不同,但通过公式计算得出,两者都是25.6G/S的带宽,性能是相同的。
所以,只要了解了本质,无论多么复杂多变的产品,都无法忽悠到我们。
(显存容量):
常见的容量有128M、256M、512M、896M、1G等等。容量越大,能缓存的数据就越多。
(显存频率):
一般有DDR2、DDR3、GDDR3、GDDR5等几个类型,GDDR5的频率最高,等效频率能达到4GHZ以上。DDR2频率最慢,有些甚至只有667MHZ。
(显存位宽):
一般有64bit、128bit、256bit、448bit、512bit等几种。位宽越大,制造难度就越大,成本也就越高,所以很多时候厂商宁可选择低位宽与高频率的组合,这样在保证性能的同时还能降低成本(常见于A卡产品中)。了解了以上要点后,我们基本能判断显卡的高低了。
市场上会有一些1G大容量显存的显卡,价格便宜,非常吸引那些只懂看显存的初学者,其实检测后你会发现,这些显卡的核心都是清一色的低端型号,也就是说,不管其它参数有多强,它终究只是“垃圾”一块,到这一步我们已经可以不用再往下查了。当然,有兴趣的话继续查也可以,然后再看显存的频率,虽然有1G的容量,却是DDR2的800MHZ显存,这么慢的速度,容量大有何用。然后再看显存位宽,只有64bit,这样计算来的结果,真是弱小得可怜。就这样一块“垃圾”显卡,靠着大显存,骗了无数唯显存论的小白。 另外,不同型号的核心,参数也不同,比如GT240,官方默认是96个流处理器、40NM工艺、550MHZ核心频率、1340MHZ流处理器频率、3400MHZ显存频率、128显存位宽。而实现产品中,按上面这些官方参数生产的显卡,我们就称之为公版显卡,而达不到这些官方参数的显卡,我们就称之为缩水版显卡,而超出官方参数的显卡,我们就称之为超公版显卡。任何核心的公版参数可以在网上查到,可用于判断显卡的类型。

如何买显卡,显卡天梯:http://www.pc6.com/infoview/Article_176644.html

CPU和GPU的简介相关推荐

  1. CPU/GPU/GPGPU简介

    CPU:中央处理器,一种通用处理器,它无所不能,但是在某些特定场合,它的能力又是相对有限的. GPU: Graphic Processing Unit,是显卡,即"图形处理器". ...

  2. GPU编程--CPU和GPU的设计区别

    本篇结构 前言 概论 CPU简介 GPU简介 并行计算 CPU/GPU对比 适于GPU计算的场景 GPU开发环境 参考博文 一.前言 因为工作需要,需要从github上找一个CUDA的DBSCAN聚类 ...

  3. CPU与GPU统一虚拟内存(CUDA UM)原理

    CPU与GPU的统一内存(CUDA Unified Memory)原理 文章目录 CPU与GPU的统一内存(CUDA Unified Memory)原理 一.UM下的CUDA编程 二.UM的实现原理 ...

  4. cpu和gpu常见加速方法

    文章目录 1. cpu 代码加速: simd指令集 2. cpu代码加速: 多线程:openmp并行 3. cpu代码加速: 多线程并行:tbb 4. CPU, GPU加速:OpenCL并行 5. n ...

  5. GPU 计算 - GPU 优化简介

    GPU 优化简介 原文 - An Introduction to GPU Optimization 采用 GPUs 加速简单的计算任务. 计算机处理的很多任务都会遇到大量的计算,耗时较多的问题:而且, ...

  6. 基于Windows环境下CPU和GPU版本Tensorflow详细安装过程

    基于Windows环境下CPU和GPU版本Tensorflow详细安装过程 一.Tensorflow简介 TensorFlow 是一个开源的.基于 Python 的机器学习框架,它由 Google 开 ...

  7. CPU,GPU,Memory调度

    CPU,GPU,Memory调度 HDD&Memory&CPU调度机制(I/O硬件性能瓶颈) 图1. HDD&Memory&CPU调度图 CPU主要就是三部分:计算单元 ...

  8. TensorFlow指定CPU和GPU方法

    TensorFlow指定CPU和GPU方法 TensorFlow 支持 CPU 和 GPU.它也支持分布式计算.可以在一个或多个计算机系统的多个设备上使用 TensorFlow. TensorFlow ...

  9. CPU,GPU,GPGPU

    CPU,GPU,GPGPU 1.基本概念 1.1 GPU 图形处理器(bai英语:Graphics Processing Unit,缩写:GPU),又称显示核心.视觉du处理器.zhi显示芯片,是一种 ...

最新文章

  1. UVA10110 Light, more light
  2. oracle12c分页,ArcSDE10.2.1使用Oracle12c新特性分页
  3. ExtJs6 理解 -- Ext.data.proxy.Proxy
  4. 中设置colorbar_【值得收藏】如何画出学术论文中需要的各种精美插图,看这一篇就够了!...
  5. 王元院士漫谈哥德巴赫猜想
  6. DevExpress 用户控件 分页(中)
  7. 安装pptp ×××
  8. HDU 1074 Doing Homework【状态压缩DP】
  9. emacs+cedet解析源码定义位置
  10. openstack instance bootmgr is missing 问题 修复
  11. 分布式监控:Zabbix_sender介绍及配置
  12. [CC-CHEFINV]Chef and Swaps
  13. PHPMailer如何获取企业微信授权码
  14. 南开计算机考研难么,我的一点考研心得
  15. php 识别lrc,自动识别LRC歌词精选.pptx
  16. 父子盒子边距塌陷之为什么设置margin-top父子盒子会一起移动
  17. 中国历代大大小小的皇帝(2)
  18. 伦敦交通局设置较低的速度限制
  19. 块存储、文件存储、对象存储及内容分发CDN
  20. bugfix: 待机休眠arm电压保持在1.2v(希望降到1v)

热门文章

  1. Android番外篇 华为手机APP闪退重启清空Log日志问题解决
  2. ctp python接口实现 固定金额 止损 止盈
  3. 南信大电脑开机自动连接校园网
  4. “数据”到底是资产还是负债?
  5. 摄影中的曝光补偿、白加黑减_我是亲民_新浪博客
  6. Mybatis反射实现装载Mapper
  7. 区块链技术,模仿B特币,java模拟区块链技术,(摘自GitHub)
  8. 网页设计教程:从设计到制作过程
  9. 中国式家长——旅行者困境
  10. echarts省份地图