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[導(dǎo)讀]在下述的內(nèi)容中,小編將會對GPU和CPU的相關(guān)消息予以報道,如果GPU和CPU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GPUCPU的相關(guān)消息予以報道,如果GPU和CPU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、CPU

通常來講,CPU的結(jié)構(gòu)可以大致分為運算邏輯部件、寄存器部件和控制部件等。所謂運算邏輯部件,主要能夠進行相關(guān)的邏輯運算,如:可以執(zhí)行移位操作以及邏輯操作,除此之外還可以執(zhí)行定點或浮點算術(shù)運算操作以及地址運算和轉(zhuǎn)換等命令,是一種多功能的運算單元。而寄存器部件則是用來暫存指令、數(shù)據(jù)和地址的??刂撇考t是主要用來對指令進行分析并且能夠發(fā)出相應(yīng)的控制信號。

對于中央處理器來說,可將其看作一個規(guī)模較大的集成電路,其主要任務(wù)是加工和處理各種數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)計算機的儲存容量相對較小,其對大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理過程中具有一定難度,且處理效果相對較低。隨著我國信息技術(shù)水平的迅速發(fā)展,隨之出現(xiàn)了高配置的處理器計算機,將高配置處理器作為控制中心,對提高計算機CPU的結(jié)構(gòu)功能發(fā)揮重要作用。中央處理器中的核心部分就是控制器、運算器,其對提高計算機的整體功能起著重要作用,能夠?qū)崿F(xiàn)寄存控制、邏輯運算、信號收發(fā)等多項功能的擴散,為提升計算機的性能奠定良好基礎(chǔ)。

二、GPU

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(dāng)要處理復(fù)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(wù)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(fù)擔(dān),提高了顯示能力和顯示速度。隨著電子技術(shù)的發(fā)展,顯卡技術(shù)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(dá)到每秒15億個像素填寫率。

三、GPU和CPU的對比分析?有什么差別?

1、多功能性和與其他組件的交互

與 GPU 相比,CPU 更加通用。它具有更廣泛的指令范圍,可以執(zhí)行許多任務(wù)。在執(zhí)行指令時,CPU 還與更多計算機組件交互,例如 RAM、ROM、基本輸入/輸出系統(tǒng) (BIOS)和輸入/輸出 (I/O) 端口。

相比之下,GPU 只能接收有限的指令集,只能執(zhí)行與圖形相關(guān)的任務(wù)。GPU 在執(zhí)行指令時與較少的計算機組件交互。通常,GPU 在確定如何在屏幕上顯示像素時只需要與顯示和內(nèi)存單元交互。

2、任務(wù)的執(zhí)行

盡管速度相對較慢,但 CPU 可以處理大多數(shù)消費級任務(wù),甚至是復(fù)雜的任務(wù)。CPU 還可以處理圖形操作任務(wù),但效率會大大降低。然而,由于任務(wù)的復(fù)雜性,CPU 在 3D 渲染方面優(yōu)于 GPU。此外,CPU 具有更大的內(nèi)存容量,因此用戶可以在不影響性能的情況下快速擴展至 64GB。

GPU 主要是增強圖像和渲染圖形,速度明顯快于 CPU。將 GPU 與高端計算機組件相結(jié)合,渲染圖形的速度比 CPU 快 100 倍。盡管速度很快,但 GPU 通常設(shè)計用于執(zhí)行簡單和不復(fù)雜的任務(wù)。此外,GPU 的顯卡內(nèi)存有限,最高可達(dá) 12GB,無法堆疊并且無法在不導(dǎo)致性能下降和瓶頸的情況下輕松擴展。

3、硬件限制

由于硬件限制,CPU 制造商面臨重大障礙。1965 年,摩爾定律基于對歷史趨勢的觀察和預(yù)測而誕生,為現(xiàn)代數(shù)字革命奠定了基礎(chǔ)。該定律指出,硅芯片上的晶體管數(shù)量每兩年翻一番,而計算機的成本則減半。然而,57 年后,他的觀察可能已接近尾聲。今天,可以添加到一塊硅上的晶體管數(shù)量是有限的。盡管如此,制造商已設(shè)法使用分布式計算、量子計算機和硅替代品來克服這些硬件限制。

另一方面,GPU 制造商目前沒有面臨硬件限制。Huang 定律觀察到 GPU 的進步速度比 CPU 快得多。它還指出,GPU 的性能每兩年翻一番。

以上便是小編此次想要和大家共同分享的有關(guān)GPUCPU的內(nèi)容,如果你對本文內(nèi)容感到滿意,不妨持續(xù)關(guān)注我們網(wǎng)站喲。最后,十分感謝大家的閱讀,have a nice day!

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