技术干货 | 一文读懂GPU显卡10个重要参数
作为平行世界的核心算力基础,GPU支持 3D 高速图形渲染、超高清视频编解码和高性能科学计算等组合工作负载,理解其性能与生态的发展至关重要。
GPU显卡经常以下图形式(以NVIDIA几种显卡为列)这种形式展现出来,本文将以通俗易懂的方式为读者解读10个重要的GPU显卡参数,以供参考。
流处理器:也叫渲染管、着色器。画面都是由一个又一个像素点组成的,而流处理器就负责这些像素点的渲染工作;
RT核心:光追核心,用作于光线追踪效果;
CUDA 核心和Tensor 核心:CUDA Core和Tensor Core,为GPU提供计算能力的硬件单元。CUDA core也叫Streaming Processor(SP),是单精度,组成SM的重要部分。Core的数量越多,并行运算的线程越大,计算的峰值越高。
显存容量:显存容量决定着显存临时存储数据的多少,大显存能减少读取数据的次数,降低延迟;
显存带宽:显存带宽,指显示芯片与显存之间的数据传输速率,单位是字节/秒。显卡的显存是由一块块的显存芯片构成的,显存总位宽同样也是由显存颗粒的位宽组成,显存带宽=显存频率×显存位宽/8。显存带宽是决定显卡性能和速度最重要的因素之一。
显存位宽:是显存在一个时钟周期内所能传送数据的位数,位数越大则瞬间所能传输的数据量越大,这是显存的重要参数之一;
浮点性能:代表显卡的浮点计算能力,越高算力越强,深度学习、科学计算用途较多;
核心代号:显卡核心代号就是指显卡的显示核心的开发代号。
核心频率:指显示核心的工作频率,其工作频率在一定程度上可以反映出显示核心的性能;
加速频率:指显示核心的工作频率最高可达频率。
要说明的是,由于GPU是协处理器,与CPU端存储是分离的,故GPU运算时必须先将CPU端的代码和数据传输到GPU,GPU才能执行kernel函数。涉及CPU与GPU通信,其中通信接口PCIe的版本和性能会直接影响通信带宽。
综上,评估一个显卡的性能不能单纯看某一个指标的性能,而是结合显卡的个指标及客户业务需求的综合性能。
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