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啥是显卡?GPU的概念与集成显卡有啥区别?

啥是显卡?GPU的概念与集成显卡有啥区别?

更新时间:2023-06-26 文章作者:未知 信息来源:网络 阅读次数:

显卡是个人计算机基础的组成部分之一,将计算机系统需要的显示信息进行转换驱动显示器,并向显示器提供逐行或隔行扫描信号,控制显示器的正确显示,是连接显示器和个人计算机主板的重要组件,是“人机”的重要设备之一,其内置的并行计算能力现阶段也用于深度学习等运算。

什么是显卡?

显卡(Graphics card),全称显示接口卡,又称显示适配器,是电脑最基本的配置之一,也是最重要的配件。正如计算机需要网卡进行联网一样,主机中的数据要显示在屏幕上也需要显卡。因此,显卡是进行数模信号转换并承担输出和显示图形任务的计算机。具体来说,就是将显卡连接到电脑主板上,将电脑的数字信号转换成模拟信号供显示器显示。

原装显卡一般集成在主板上,只完成最基本的信号输出工作,不用于处理数据。随着显卡的飞速发展,GPU的概念应运而生。显卡也分为独立显卡和集成显卡(见附件1).

什么是 GPU?

GPU的概念是英伟达在1999年提出的。GPU是显卡上的芯片,就像CPU是主板上的芯片一样。那么在 1999 年之前,显卡上没有 GPU 吗?当然有,但当时没有人给它起名字,也没有引起人们足够的重视,发展也比较缓慢。

自从英伟达提出GPU的概念后,GPU进入了高速发展期。简单来说,它经历了以下几个发展阶段:

1)只用于图形渲染,这个功能是GPU的初衷,从它的名字就可以看出:Graphic Processing Unit,图形处理单元;

2) 后来人们发现GPU这种只用于图形处理的强大设备太浪费了。它应该用来做更多的工作,比如浮点运算。怎么做 将浮点计算直接交给GPU是不可能的,因为它只能用于图形处理(当时)。最容易想到的就是做一些浮点运算的处理,打包成图形渲染任务,然后交给GPU来做。这就是GPGPU(通用GPU)的概念。但是这样做有一个缺点,就是必须有一定的图形知识,否则不知道怎么打包。

3)所以,为了让不懂图形的人也能体验到GPU计算的威力,英伟达提出了CUDA的概念。

什么是 CUDA?

CUDA(Compute Unified Device Architecture),通用并行计算架构,是一种计算平台。它包括 CUDA 指令集架构和 GPU 内部的并行计算引擎。只要你使用一种类似于C语言的CUDA C语言,就可以开发CUDA程序,这样你就可以更方便地利用GPU强大的计算能力,而不是像以前那样把计算任务打包成图形渲染任务,然后交给他们超过 GPU 处理。

请注意,并非所有 GPU 都支持 CUDA。

CPU和GPU的关系

在没有GPU之前,基本上所有的任务都交给了CPU。有了GPU,两者有了分工。 CPU 负责逻辑事务处理和串行计算,而 GPU 则专注于执行高线程并行处理任务(计算任务)。为什么会有这样的分工?这是由两者的硬件构成决定的。

可以看出CPU是“主机”,GPU是“设备”。 GPU无论发展多快,也只能为CPU分担工作,不能代替CPU。

附件一:独立显卡和集成显卡的区别。

所谓集成,就是显卡集成在主板上,不能随意更换。独立显卡作为独立设备插入主板的AGP接口,可随时更换升级。

另外,集成显卡使用物理内存,而独立显卡有自己的显存。总的来说,同期推出的独立显卡的性能和速度都比集成显卡更好更快。

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值得一提的是,集成显卡和独立显卡都有 GPU。

附件二:Nvidia显卡分类。

GeForce 系列:家庭娱乐。玩游戏必备;

Quadro 系列:平面设计。视频渲染是经常使用3ds Max、Maya等软件的必备软件。

特斯拉系列:用于并行计算的高端显卡。土豪必备。

此外,并非所有显卡都支持更流行的物理引擎 PhysX。官方文档说支持GeForce 8及更高版本的显卡。

结论:

CUDA 只是一种并行计算架构,相关概念包括 OpenCL、OpenMP 等。

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