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[導讀]在下述的內(nèi)容中,小編將會對GPU圖形處理器的相關消息予以報道,如果圖形處理器是您想要了解的焦點之一,不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。

在下述的內(nèi)容中,小編將會對GPU圖形處理器的相關消息予以報道,如果圖形處理器是您想要了解的焦點之一,不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。

一、GPU圖形處理器

圖形處理器(英語:graphics processing unit,縮寫:GPU),又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片,是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備(如平板電腦、智能手機等)上做圖像和圖形相關運算工作的微處理器。

GPU使顯卡減少了對CPU的依賴,并進行部分原本CPU的工作,尤其是在3D圖形處理時GPU所采用的核心技術有硬件T&L(幾何轉換和光照處理)、立方環(huán)境材質貼圖和頂點混合、紋理壓縮和凹凸映射貼圖、雙重紋理四像素256位渲染引擎等,而硬件T&L技術可以說是GPU的標志。GPU的生產(chǎn)商主要有NVIDIA和ATI。

應該說有顯示系統(tǒng)就有圖形處理器(俗稱顯卡),但是早期的顯卡只包含簡單的存儲器和幀緩沖區(qū),它們實際上只起了一個圖形的存儲和傳遞作用,一切操作都必須由CPU來控制。這對于文本和一些簡單的圖形來說是足夠的,但是當要處理復雜場景特別是一些真實感的三維場景,單靠這種系統(tǒng)是無法完成任務的。所以后來發(fā)展的顯卡都有圖形處理的功能。它不單單存儲圖形,而且能完成大部分圖形功能,這樣就大大減輕了CPU的負擔,提高了顯示能力和顯示速度。隨著電子技術的發(fā)展,顯卡技術含量越來越高,功能越來越強,許多專業(yè)的圖形卡已經(jīng)具有很強的3D處理能力,而且這些3D圖形卡也漸漸地走向個人計算機。一些專業(yè)顯卡具有的晶體管數(shù)甚至比同時代的CPU的晶體管數(shù)還多。比如2000年加拿大ATI公司推出的 RADEON顯卡芯片含有3千萬顆晶體管,達到每秒15億個象素填寫率。

二、CPU和GPU的區(qū)別

通過上面的介紹,大家肯定已經(jīng)了解了什么是GPU圖形處理器。這部分,我們來了解下GPU和CPU之前存在什么區(qū)別。

CPU和GPU之所以大不相同,是由于其設計目標的不同,它們分別針對了兩種不同的應用場景。CPU需要很強的通用性來處理各種不同的數(shù)據(jù)類型,同時又要邏輯判斷又會引入大量的分支跳轉和中斷的處理。這些都使得CPU的內(nèi)部結構異常復雜。而GPU面對的則是類型高度統(tǒng)一的、相互無依賴的大規(guī)模數(shù)據(jù)和不需要被打斷的純凈的計算環(huán)境。

GPU是基于大的吞吐量設計。GPU的特點是有很多的ALU和很少的cache.緩存的目的不是保存后面需要訪問的數(shù)據(jù)的,這點和CPU不同,而是為thread提高服務的。如果有很多線程需要訪問同一個相同的數(shù)據(jù),緩存會合并這些訪問,然后再去訪問dram(因為需要訪問的數(shù)據(jù)保存在dram中而不是cache里面),獲取數(shù)據(jù)后cache會轉發(fā)這個數(shù)據(jù)給對應的線程,這個時候是數(shù)據(jù)轉發(fā)的角色。但是由于需要訪問dram,自然會帶來延時的問題。GPU的雖然有dram延時,卻有非常多的ALU和非常多的thread.為啦平衡內(nèi)存延時的問題,我們可以中充分利用多的ALU的特性達到一個非常大的吞吐量的效果。盡可能多的分配多的Threads.通常來看GPUALU會有非常重的pipeline就是因為這樣。

所以與CPU擅長邏輯控制,串行的運算。和通用類型數(shù)據(jù)運算不同,GPU擅長的是大規(guī)模并發(fā)計算,這也正是密碼破解等所需要的。所以GPU除了圖像處理,也越來越多的參與到計算當中來。

GPU的工作大部分就是這樣,計算量大,但沒什么技術含量,而且要重復很多很多次,用很多簡單的計算單元去完成大量的計算任務,純粹的人海戰(zhàn)術。而特別復雜的操作,則需要CPU去完成。

最后,小編誠心感謝大家的閱讀。你們的每一次閱讀,對小編來說都是莫大的鼓勵和鼓舞。最后的最后,祝大家有個精彩的一天。

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