GPU大百科全书大百科
GPU简介
一、GPGPU的定义与原理GPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“图形处理器”。
GPU计算或GPGPU 就是利用图形处理器（GPU）来进行通用科学与工程计算。
GPU专用于解决可表示为数据并行计算的问题——在许多数据元素上并行执行的程序，具有极高的计算密度（数学运算与存储器运算的比率）。
GPU计算的模式是，在异构协同处理计算模型中将CPU与GPU结合起来加以利用。
应用程序的串行部分在CPU上运行，而计算任务繁重的部分则由GPU来加速。
从用户的角度来看，应用程序只是运行得更快了。
因为应用程序利用了GPU的高性能来提升性能。
在过去几年里，GPU的浮点性能已经上升到Teraflop级的水平。
GPGPU的成功使CUDA 并行编程模型相关的编程工作变得十分轻松。
在这种编程模型中，应用程序开发者可修改他们的应用程序以找出计算量繁重的程序内核，将其映射到GPU上，让GPU来处理它们。
应用程序的剩余部分仍然交由CPU处理。
想要将某些功能映射到GPU上，需要开发者重新编写该功能，在编程中采用并行机制，加入“C”语言关键字以便与GPU之间交换数据。
开发者的任务是同时启动数以万计的线程。
GPU硬件可以管理线程和进行线程调度。
英伟达™ Tesla（NVIDIA® Tesla）20系列GPU基于“Fermi”架构，这是最新的英伟达™ CUDA（NVIDIA® CUDA）架构。
Fermi专为科学应用程序而进行了优化、具备诸多重要特性，其中包括：支持500 gigaflop以上的IEEE标准双精度浮点硬件、一级和二级高速缓存、ECC存储器错误保护、本地用户管理的数据高速缓存（其形式为分布于整个GPU中的共享存储器）以及合并存储器访问等等。
"GPU（图形处理器）已经发展到了颇为成熟的阶段，可轻松执行实际应用程序并且其运行速度已远远超过了使用多核系统时的速度。
未来计算架构将是并行核心GPU与多核CPU串联运行的混合型系统。
gpu的主要参数
gpu的主要参数
（实用版）
目录
1.GPU 的概述
2.GPU 的主要参数
2.1 浮点运算能力
2.2 显存容量
2.3 显存带宽
2.4 核心数量
2.5 制程工艺
正文
一、GPU 的概述
GPU，全称为图形处理器，是计算机中用于处理图形任务的硬件设备。
GPU 可以减轻 CPU 的负担，提高计算机图形处理的性能，广泛应用于个人电脑、游戏主机和服务器等领域。
二、GPU 的主要参数
1.浮点运算能力：这是 GPU 性能的重要指标，决定了 GPU 在处理图形任务时的速度和效率。
浮点运算能力越高，GPU 处理图形任务的能力越强。
2.显存容量：显存容量是指 GPU 用于存储图形数据的内存空间。
显存容量越大，GPU 可以处理的图形数据越多，图形渲染的效果也会更好。
3.显存带宽：显存带宽是指 GPU 与显存之间的数据传输速率。
显存带宽越高，GPU 可以更快地从显存中读取数据，提高图形处理的速度。
4.核心数量：核心数量是指 GPU 内部的处理器核心数量。
核心数量
越多，GPU 可以同时处理更多的图形任务，提高图形处理的效率。
5.制程工艺：制程工艺是指 GPU 制造过程中的技术水平。
制程工艺越先进，GPU 的性能越高，功耗也越低。
总的来说，GPU 的主要参数是衡量其性能的重要指标。
gpu是什么
gpu是什么，它和CPU可不一样
现在大家都使用过电脑，都知道电脑里面最主要的就是CPU了，这也是处理核心，但是说到GPU，有很多的人都会误解，认为它和CPU是不是一样的，或者是亲戚关系。
实际上这两个东西的区别还是很大的，因为它们处理的东西是截然不同的。
那么gpu是什么呢?
比如GPU它实际上也是一种处理器，但是它的工作方式是截然不同的，因为它是并行工作的，它和顺序工作是不同的。
因为顺序执行的话，它的工作时间就会很长，但是并行的话，效率就非常的高了。
但是仅仅只有GPU的话，是不能正常工作的，必须有CPU进行指挥才行。
而且它主要针对的就是对图像进行处理，这就是一种高端的图像处理工具。
对于普通的图片，CPU是可以轻松应对的，但是对于比较复杂的，比如现在的一些3D图像，CPU在处理的时候，就需要花费非常多的资源和时间去处理它，并且消耗的内存也非常的大，让电脑的运行速度变慢，也就降低了它的处理效率了。
但是使用了GPU之后就可以让这个处理效果加快，比如在使用某些高帧率的游戏的时候，就可以把这个工作交给GPU来操作，就减少了CPU的压力了，让游戏不会那么的卡，而且你在操作的时候，也有更加清晰的画质。
说到这里大家应该知道gpu是什么了，它就是用来处理复杂图像的工具。
显卡篇：GPU大百科全书第一章：美女 方程与几何
GPU大百科全书第一章：美女方程与几何沉鱼落雁前言：当你酣战在星际2的时候，或者当你在艾泽拉斯游历的时候，你有没有想过，眼前的这些绚丽的画面究竟是怎么来的呢？也许对大多数人来说，GPU对于图形的处理过程并不是那么重要，但总会有些人，比如屏幕前的你，会像我们一样对周围的事物充满好奇。
求知欲是人类最根本的欲望之一，搞明白GPU究竟在干什么，以及我们眼前绚丽多彩的画面究竟是怎么来的，对于你我来说都是很好的满足求知欲的事情。
所以，GPU大百科全书来了。
这是一本不算厚，不算旧，并未囊括古今天下之事，甚至还可能充满了各种谬误的“大西一样，能够对你了解GPU和图形世界的各种现象，以及它们背后的本源提供一定的帮助，甚至还能引起你与我们思想的共鸣。
好了，让我们翻开这本GPU大百科全书，来看看关于GPU的故事吧。
从哪里开始呢？对，就从GPU的第一部分，几何单元开始吧。
● 沉鱼落雁今天的开篇有些特殊，首先给大家带来的，是两位美女。
“下界的法尔希——我们就是在那里与命运相会了。
” 充满谜团的少女，在几百年前曾与芳一样是古兰·下界的路希，在下界完成了使命，与芳一同成为水晶，一直沉睡在神殿的路希之间中，直到几百年后与芳再接到法尔希的使命并且苏醒，醒来后便发现自己已在茧中，承担着下界法尔希赋予的某种非常重大的责任，因为与塞拉年龄相近所以比较合得来，同时似乎是因为她而导致塞拉萨兹的儿子遇难。
在故事中担任重要角色和线索。
最终幻想13美丽的女性角色——香草欧尔巴·戴亚·香草，最终幻想13最受欢迎的女性角色之一，红色双马尾，着装充满民族风，香草是一位给人以独特感觉的少女。
尽管在同伴面前总是表现出一幅活泼开朗的样子，可内心却暗藏着面对残酷命运的强烈决心。
她轻快的舞步还有那一眸一笑都牵动着许多男性玩家们的心。
欧尔巴·戴亚·香草是无数男人心中的梦想什么？你不喜欢日韩的？没关系，我这里还有欧美的。
GPU的基本知识详细
GPU的基本知识详细图形处理器（英语：Graphics Processing Unit，缩写：GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器。
图形处置单元（或简称GPU）会卖力处置从PC外部传送到所衔接表现器的一切内容，不管你在玩游戏、编纂视频或只是盯着桌面的壁纸，一切表现器中表现的图象都是由GPU 停止衬着的。
本文体系极客将向人人先容甚么是GPU、它是若何事情的，和为何要为游戏和图象密集型应用程序设置装备摆设公用显卡。
对通俗用户来讲，现实上不消要自力显卡就能够向表现器「供给」内容。
像笔记本电脑或平板用户，平日CPU芯片都邑集成GPU内核，也便是人人熟称的「核显」，如许便可认为对表现请求不高的低功耗装备供给更好的性价比。
正因如斯，部门笔记本电脑、平板电脑和某些PC用户来讲，要想将其图形处置器进级到更高级别也很艰苦，乃至不太能够。
这就会招致游戏（和视频编纂等）机能欠安，只能将图形品质设置低落能力事情。
对此类用户而言，只要在主板支撑和余暇空间充足的情况下，增加新显卡才能够或许把（游戏）表现体验进步到一个新的程度。
GPU发展和现状1. GPU原来就是为了加速3D渲染的，后来被拿过来做计算。
2. 现在GPU可以支持通用的指令，可以用传统的C和C++，还有Fortran来编程。
3. 现在单个高端GPU的性能已经达到了传统多核CPU集群的性能4. 有的应用通过GPU加速相比传统的多核CPU来说可以达到100X的加速。
对某些特定应用来说GPU还是更适合的。
GPU编程模型1. 在GPU中，工作的分配是通过在调度空间上并行地应用或者映射一个函数（或者叫做kernel）。
举例来说，一个矩阵中的每一个点就是调度空间。
2. kernel就是描述在一个线程在调度空间中的每一个点要完成的工作。
在调度空间中，每一个点都要启动一个线程。
gpu 名词解析
gpu百科名片GPUGPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“图形处理器”。
GPU是相对于CPU 的一个概念，由于在现代的计算机中（特别是家用系统，游戏的发烧友）图形的处理变得越来越重要，需要一个专门的图形的核心处理器。
GPU的作用GPU是显示卡的“大脑”，它决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。
2D显示芯片在处理3D图像和特效时主要依赖CPU 的处理能力，称为“软加速”。
3D显示芯片是将三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内，也即所谓的“硬件加速”功能。
显示芯片通常是显示卡上最大的芯片（也是引脚最多的）。
现在市场上的显卡大多采用NVIDIA和ATI两家公司的图形处理芯片。
于是NVIDIA公司在1999年发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出GPU 的概念。
GPU使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时。
GPU所采用的核心技术有硬体T&L、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，而硬体T&L技术可以说是GPU的标志。
GPU工作原理简单说GPU就是能够从硬件上支持T&L（Transform and Lighting，多边形转换与光源处理）的显示芯片，因为T&L是3D渲染中的一个重要部分，其作用是计算多边形的3D位置和处理动态光线效果，也可以称为“几何处理”。
一个好的T&L单元，可以提供细致的3D物体和高级的光线特效；只不过大多数PC中，T&L的大部分运算是交由CPU处理的(这就也就是所谓的软件T&L)，由于CPU的任务繁多，除了T&L之外，还要做内存管理、输入响应等非3D图形处理工作，因此在实际运算的时候性能会大打折扣，常常出现显卡等待CPU数据的情况，其运算速度远跟不上今天复杂三维游戏的要求。
GPU介绍
财务管理子系统（海口海关）保证金单证电子化模块操作手册“企业端刖三企业端只为保证金提供查看打印票据和退/转保证金相关资料提交功能，其他操作仍保持原有流程不变。
操作流程一、登录网址：二、交保证金企业登录本模块，如图所示:修改手机号：填写企业业务办理人手机号后，可以收到系统发送业务办理的相关短信。
2.企业不是在单一窗口通过“新一代支付”方式支付保证金，需要在提交流水号页面对缴纳的保证金付款流水号提供给海关财务人员。
点击“查看”按钮，即可查看和打印《海关保证金专用收据》“收据联”。
三、退/转保证金企业在单一窗口申请退还保证金，通过业务现场审核通过后，登录本模块。
进入“待办事项”界面后，可部分退转保证金:拿照6上巴!ET□I 保证金吨电子化金额无需填写，是由海关业务人员提交经过审核的退转金额，附件按要求上传。
∙KX9MenIURl*ne©XDWM κmι <4M>2C0J4744V4U1E□jm»n MZW12 X2>124SM∏2■A”Xm970⅞K1>MM? XinowiUUJinnαawu ∞0014(二)退保证金：退还所有保证金。
提交后，状态变更为“已提交退转”。
四、结果查看(一)提交的信息正确无误。
海关财务在收到企业提交的退款申请后，如审核无误,即完成退款。
退款完成后，企业端状态变更为“已完成退转”。
K受务欠52 事由器状包鲁申3W何坦的OBB保瓦金金，报关3号W猊!旗伊左食退（9己先20220S-3020220M18923.50深VK-三W471220221000∞证叁,Xlfl 11：11：11 *公园H（二）提交的信息有误。
海关财务在收到企业提交的退款申请后，如审核有误，将退回企业端要求重新提交。
企业在登陆该模块时会自动提醒：同时，该笔保证金状态变更为：金退保证金泡沫材退保证退转审核不11”2023-07-0510:48:40 62511.15 2023-09-04料板金通过企业按照提示，重新提交退/转信息即可再次申请退款。
了解电脑显卡(GPU)
了解电脑显卡（GPU）随着科技的进步和电脑的普及，我们对电脑硬件的了解也日益增多。
其中一个重要的硬件组件就是显卡，也被称为图形处理器（GPU）。
本文将带领您深入了解电脑显卡的原理、分类以及其在计算机领域的重要性。
一、电脑显卡的原理电脑显卡是一种专门用于处理图形和图像相关计算任务的硬件设备。
它负责将计算机内部的数字数据转换为图像信号输出到显示器上。
显卡通过在屏幕上绘制像素点和图形形状来显示图像。
显卡的工作原理可以简单地描述为：计算机将数据传输到显卡的显存中，显卡通过内部的GPU对这些数据进行处理，并将结果输出到显示器上。
显卡通常拥有自己的处理器、内存以及与计算机主板连接的插槽。
二、电脑显卡的分类1. 集成显卡：集成显卡是一种嵌入在计算机主板上的显卡。
与独立显卡相比，集成显卡的性能较低。
它通常通过与主板上的其他集成电路共享计算资源，使得计算机整体的成本更低。
2. 独立显卡：独立显卡是一种单独的、可插拔的显卡。
它通常拥有自己的处理器和显存，性能较高。
独立显卡广泛应用于游戏、图像处理和视频编辑等需要高性能图形处理的领域。
根据不同的应用需求，独立显卡还可以细分为以下几种类型：- 游戏显卡：专门为游戏设计的显卡，通常具有更高的处理能力和更大的显存，能够流畅地运行复杂的游戏图形。
- 工作站显卡：适用于专业图形设计、视频编辑等工作领域，它们提供更高的计算性能和更精确的图像处理能力。
- AI加速卡：专门用于人工智能计算任务的显卡，具有较强的计算和并行处理能力，广泛应用于机器学习和深度学习领域。
三、电脑显卡在计算机领域的重要性电脑显卡在计算机领域中起到至关重要的作用。
它不仅能够提供高品质的图形显示效果，还能够加速计算机的图形和视频处理任务。
1. 游戏领域：电脑显卡在游戏领域中扮演着重要角色。
游戏对图像处理和计算能力的要求很高，只有搭配适当的显卡，才能获得流畅的游戏画面和更好的游戏体验。
2. 视频编辑和图形设计：在视频编辑和图形设计领域，电脑显卡能够加速复杂的图像处理和渲染任务，大大提高工作效率。
GPU大百科全书大百科
GPU大百科全书第四章：虚与实共舞的TMUCBSi中国·ZOL作者：中关村在线顾杰责任编辑：林光楠【原创】 2011年08月12日 05:00 评论(55)一个泥瓦匠的成长故事前言：时间总是在不经意间就从指缝中溜走了，一转眼GPU大百科全书的连载已近过半了，感谢诸位在这些日子里的陪伴和坚守。
在过去的近3个月里，我们在GPU的流水线中进行着各种各样新奇的游历，我们随着一组又一组的数据，从几何端进入到GPU内部，先是经历了赋予图形灵魂的几何调整过程，接着又面对了收割生命一般的光栅化阶段，然后又在shader单元当中目睹了全新图元生命的诞生。
相信这几段风格迥异但目的相同的旅程，已经能够让你对各种对应的图形单元以及整个图形流水线的作业情况有所了解了。
在今天的GPU大百科全书中，我们将来到GPU的另一个重要单元——Texture Array面前。
图形流水线是一个in-order的顺序执行过程，所以我们的旅程才可以按照“几何—光栅化—接下来的步骤”这样一步一步的进行下去。
但当我们来到光栅化单元之后的部分时，岔路出现了。
实际上对于像素的处理以及对于材质的处理是没有绝对的先后次序的，像素单元处理好像素特效，材质单元抓取并完成贴图操作之后，ROP才会将两者混合。
因此，本篇GPU大百科全书的阅读过程免不了要跟前一章发生许多联系，希望读者们能够在阅读时建立并适应这种联系。
其实纹理单元，或者说大家见得更多的称呼——TMU单元，其工作内容以及结构相对其他单元来说都不复杂，相信本章的阅读不会给大家带来太多的困惑。
那么接下来，就请大家放松心情，一起看看Texture Array的故事吧。
在今天的故事中你不仅可以领略TMU单元成长的点滴精彩，更能看到一个泥瓦匠最终成长成数学家的奇闻。
另外，我们将会换一种更加轻松的方式来演绎今天的故事，如果你是一位想提前接触故事核心然后再返回来补充细节的读者，可以考虑直接点击这里。
好了，关于TMU单元的故事，现在开始了。
gpu组成原理
gpu组成原理GPU（图形处理单元）是一种专门用于处理图形和图像计算的处理器。
GPU的组成原理涉及到图形处理的并行性、流水线架构、纹理映射、着色器等多个方面。
以下是GPU的一般组成原理：1.并行性：GPU是设计用于高度并行计算的硬件。
它包含大量的处理单元，这些单元可以同时执行多个任务。
这种并行性使得GPU在处理大规模图形和图像计算时能够更为高效。
2.流水线架构：GPU通常采用流水线（pipeline）架构，将图形处理任务划分为多个阶段。
每个阶段执行特定的计算任务，数据在这些阶段之间流动，从而实现图形的渲染和处理。
3.顶点处理和几何处理：GPU首先接收到图形数据中的顶点信息，然后通过顶点处理单元进行处理。
接着，几何处理单元负责对这些顶点进行转换和投影，以确定它们在屏幕上的最终位置。
4.光栅化和片段处理：在屏幕上确定了顶点的位置后，GPU将图元转化为片段，并进行光栅化处理。
在片段处理阶段，进行着色、纹理映射、深度测试等操作，最终确定每个像素的颜色。
5.着色器：着色器是GPU中的关键组件，负责处理图形中的颜色、光照等方面。
主要包括顶点着色器（Vertex Shader）、像素着色器（Pixel Shader）等。
这些着色器是高度可编程的，允许程序员根据需要自定义图形效果。
6.纹理映射：GPU支持纹理映射，通过将图像或纹理映射到三维模型表面，增加了图形的细节和真实感。
7.帧缓冲和显示：处理后的图像数据最终存储在帧缓冲中，然后被发送到显示器进行呈现。
8.通用计算：现代的GPU不仅仅用于图形处理，还具备通用计算能力，可以执行广泛的并行计算任务，如深度学习、科学计算等。
总的来说，GPU的组成原理主要体现在并行计算、流水线架构、着色器的灵活性等方面，这些特性使得GPU在图形处理和通用计算领域都能够发挥强大的性能。
详解GPU虚拟化技术和工作原理
详解GPU虚拟化技术和工作原理GPU英文名称为Graphic Processing Unit，GPU中文全称为计算机图形处理器，1999年由NVIDIA公司提出。
一、GPU概述GPU这一概念也是相对于计算机系统中的CPU而言的，由于人们对图形的需求越来越大，尤其是在家用系统和游戏发烧友，而传统的CPU不能满足现状，因此需要提供一个专门处理图形的核心处理器。
GPU作为硬件显卡的心脏，地位等同于CPU在计算机系统中的作用。
同时GPU也可以用来作为区分2D硬件显卡和3D硬件显卡的重要依据。
2D硬件显卡主要通过使用CPU 来处理特性和3D 图像，将其称作软加速。
3D 硬件显卡则是把特性和3D 图像的处理能力集中到硬件显卡中，也就是硬件加速。
目前市场上流行的显卡多半是由NVIDIA及ATI这两家公司生产的。
1.1、为什么需要专门出现GPU来处理图形工作，CPU为啥不可以？GPU是并行编程模型，和CPU的串行编程模型完全不同，导致很多CPU上优秀的算法都无法直接映射到GPU上，并且GPU的结构相当于共享存储式多处理结构，因此在GPU上设计的并行程序与CPU上的串行程序具有很大的差异。
GPU主要采用立方环境的材质贴图、硬体T&L、顶点混合、凹凸的映射贴图和纹理压缩、双重纹理四像素256位的渲染引擎等重要技术。
由于图形渲染任务具有高度的并行性，因此GPU可以仅仅通过增加并行处理单元和存储器控制单元便可有效的提高处理能力和存储器带宽。
GPU设计目的和CPU截然不同，CPU是设计用来处理通用任务，因此具有复杂的控制单元，而GPU主要用来处理计算性强而逻辑性不强的计算任务，GPU中可利用的处理单元可以更多的作为执行单元。
因此，相较于CPU，GPU在具备大量重复数据集运算和频繁内存访问等特点的应用场景中具有无可比拟的优势。
1.2、GPU如何使用？使用GPU有两种方式，一种是开发的应用程序通过通用的图形库接口调用GPU设备，另一种是GPU自身提供API编程接口，应用程序通过GPU提供的API编程接口直接调用GPU设备。
GPU的介绍以及原理的分析
GPU的介绍以及原理的分析
一、GPU的介绍
GPU（Graphics Processing Unit）是一种专门用来处理图形处理器，它是由一组特殊的处理器组成，以及一组配置良好的存储器和控制存储器，它可以提供非常快速的图形处理能力。
它主要用于处理大型的图形、多重
层次的建模、动画和游戏等的处理和渲染，其处理能力比常规CPU快得多。
GPU通过向显示器发送计算结果，实现在显示器上展示的各种图形，
如3D模型、图标、文字等，而它最重要的作用是将用户从繁重的计算工
作中解放出来，大大提高了计算效率，可以说，GPU是渲染图形的核心。
二、GPU的原理分析
1、数据模型
GPU通过使用多个特殊处理器，来存储和处理计算任务的数据模型，
它们是接收并处理有关场景的指令，以及场景中的物体、环境、材质和光
照等的元素，以生成最终的图形。
2、着色语言
着色语言是GPU渲染图形效果的重要组件，它是用来描述图形的语言，它可以指明如何让图片具有立体感和更惊人的效果。
一般来说，着色语言
包括许多不同的着色模型，比如Gouraud着色、Phong着色等，它们可以
极大地提高图形效果。
3、渲染技术
渲染技术是指GPU所具有的一种技术，它可以将图形的原始数据转换
成合适的形式，并在显示器上可见。
GPU入门技术介绍
GPU入门技术介绍GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）是一种专门用于处理图形和图像的微处理器。
在计算机图形学中，GPU是用于加速图形和影像处理的关键部件。
近年来，随着计算机图形学和机器学习领域的发展，GPU开始广泛应用于各种领域。
GPU最早起源于计算机游戏产业，作为一种高性能图像渲染器，GPU能够处理大量的图形数据，提供流畅的游戏体验。
随着3D游戏的迅猛发展，对于更高的图形性能需求推动着GPU的技术进步。
GPU与CPU（Central Processing Unit，中央处理器）的最大区别在于并行性。
CPU是一种通用处理器，用于执行各种任务，但是它的处理能力是基于单一线程或少量线程的。
而GPU则是专门用于并行计算的处理器，它包含大量的计算单元和大规模的并行运算架构，能够同时处理大量的任务。
由于GPU具有强大的并行计算能力，使其不仅适用于游戏图像渲染，也广泛应用于科学计算、数据分析和机器学习等领域。
在科学计算中，GPU能够加速各种计算任务，如物理模拟、天气预测、药物研发等。
在数据分析中，GPU能够加速大规模数据的处理和分析，提高效率。
在机器学习中，GPU能够加速神经网络的训练和推理过程，缩短训练时间。
为了更好地支持并行计算，GPU采用了一些特殊的技术和架构。
首先，GPU包含大量的计算单元，每个计算单元都有自己的算术逻辑单元（ALU）和寄存器文件。
这使得GPU能够同时执行多个计算任务。
其次，GPU采用了SIMD（Single Instruction, Multiple Data）架构，即一个指令可以同时处理多个数据。
这种架构非常适合于图形渲染和并行计算任务。
此外，GPU还采用了高速缓存和内存控制器等技术，以提高数据访问速度。
与GPU相关的编程模型也得到了发展。
最早的GPU编程模型是固定功能管线（Fixed Function Pipeline）模型，开发人员只能通过设置一些参数来控制图形渲染过程。
GPU百科
●视觉的颂歌我们首先要做的是梳理，长达6个月的连载时间不论是对你还是对我们来说都是一个艰苦而漫长的过程，我们会被这半年的生活所填满，被180余天流逝的时光剪裁，因此遗忘会让我们丢失掉很多有趣的细节——比如说，GPU执行图形流水线操作这个顺序的过程。
顺序的GPU硬件渲染流水线步骤GPU大百科全书的连载顺序，基本上是按照图形过程在硬件中的执行次序来完成的。
GPU在执行图形操作时所必经的步骤，是一个从几何过程开始，经由光栅化之后在完成材质及像素特效处理，最后由ROP混合输出的in order过程，我们把这个过程称作“33毫秒的咏叹调”。
既然我们把GPU的执行过程比作了一曲关于视觉的颂歌，那么这个完整的in order过程中的每一个步骤，就是构成咏叹调的一篇篇乐章。
我们的梳理，将从第一乐章的几何部分开始。
●第一乐章：几何处理既然是“3D图形应用”，那么图形的几何处理就自然成了整个GPU流水线过程的第一步。
几何处理实干什么的呢？很简单，就是帮你把描述图形的数学方程们转化成虚拟空间的“实在”的物体。
物体的“外形”全部可以通过多边形加以描述编程是一个与数学打交道的过程，程序员们并不能直接将脑海中物体和场景的形态画成一幅宫版画放在我们的面前，他们能够做的只能是将需要描述的物体表面的特殊关键点以空间坐标的形式加以描述，将物体外形的改变转化成这些点的坐标位置改变，再通过方程对这些坐标的运动加以描述，这样才能以一行行代码的形式完成游戏程序的编写。
多边形的顶点可以被转化成三位数字的坐标将这些代码和方程转化成“可见”的图形，就是GPU进行几何处理的意义。
当游戏之类应用开始执行时，GPU中首先“动作”的便是几何部分。
CPU会根据程序的内容将程序员们准备好的程序语言翻译成虚拟的点，几何单元则通过将这些点描述到虚拟空间中，再通过将这些点相连来构成要描述物体的外形特征。
建模过程在完成了模型确定之后，GPU还会根据程序需求以及自身能力不同对模型表面进行处理，包括Vertex Shader、Geometry Shader以及Tesselation等等诸多操作，他们的作用都是帮助确定模型的最终形态以及对其进行表面细节的修饰。
GPU介绍
Only callable from the: device host host
device device host
__global__ 定义kernel函数 ◦ 必须返回void __device__ 函数
பைடு நூலகம்
◦ 不能用&运算符取地址, 不支持递归调用, 不支持静态变量(static variable), 不支持可变长度参数函数调用
相比来说，CPU则更像是一座完整的装备厂，每条流水线上 的工人根据生产线需要完成单步任务，但整个工厂的功能却 从组装到加工不一而足 GPU的动作方式从根本上来讲更像是一座码头，程序就是一 个个在从货轮上卸下来的散件集装箱，集装箱进入码头物流 之后会被放置在一片区域中等待吞吐，此时码头管理部门会 根据需要指派装卸工人前往集装箱处将箱内的货物搬运出来
使用的是普通的显存，无缓存，可读写，速度慢
整个网格中的任意线程都能读写全局存储器的任意 位置，并且既可以从CPU访问，也可以从CPU访问。
Executed on the: __device__ float DeviceFunc() __global__ void KernelFunc() __host__ float HostFunc()
Quad-core Opteron
IBM Cell Broadband Engine
nVidia GT200
GPU产生之前，处理2D、3D图像都是依赖于CPU， 但是由于CPU任务繁多，而且还有设计上的原因， 这样面对处理日益复杂的3D图形图像时就会常常出 现显卡等待CPU数据的情况，正是在这种情况下一 种全新的图形图像处理器诞生了，从而大大加快了 图形图像的处理速度，这种处理器就是“GPU”
gpu百科
gpu百科主要作用gpuGPU是显示卡的“大脑”，它决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。
2D显示芯片在处理3D 图像和特效时主要依赖CPU的处理能力，称为“软加速”。
3D显示芯片是将三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内，也即所谓的“硬件加速”功能。
显示芯片通常是显示卡上最大的芯片(也是引脚最多的)。
现在市场上的显卡大多采用NVIDIA和AMD-ATI两家公司的图形处理芯片。
[2]今天，GPU已经不再局限于3D图形处理了，GPU通用计算技术发展已经引起业界不少的关注，事实也证明在浮点运算、并行计算等部分计算方面，GPU可以提供数十倍乃至于上百倍于CPU的性能，如此强悍的“新星”难免会让CPU厂商老大英特尔为未来而紧张，NVIDIA和英特尔也经常为CPU和GPU谁更重要而展开口水战。
GPU 通用计算方面的标准目前有OPENCL、CUDA、ATISTREAM。
其中，OpenCL(全称OpenComputingLanguage，开放运算语言)是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准，也是一个统一的编程环境，便于软件开发人员为高性能计算服务器、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码，而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器，在游戏、娱乐、科研、医疗等各种领域都有广阔的发展前景，AMD-ATI、NVIDIA产品都支持OPENCL。
1985年8月20日ATi公司成立，同年10月ATi使用ASIC技术开发出了第一款图形芯片和图形卡，1992年4月ATi发布了Mach32图形卡集成了图形加速功能，1998年4月ATi被IDC评选为图形芯片工业的市场领导者，但那时候这种芯片还没有GPU的称号，很长的一段时间ATI都是把图形处理器称为VPU，直到AMD收购ATI之后其图形芯片才正式采用GPU的名字。
gpu 显卡
gpu 显卡GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）是显卡中的核心处理器，其作用是负责处理图像、视频和其他图形相关的计算任务。
随着计算机图形技术的不断发展，GPU也在不断升级和演进，成为了现代计算机不可或缺的组成部分。
第一个GPU的诞生要追溯到上世纪80年代末，当时的显卡只能处理简单的2D图形。
随着3D图形技术的兴起，人们对显卡的性能要求也逐渐提高。
为了满足这一需求，GPU逐步由简单的图形渲染器演变为高性能的并行处理器。
现在的GPU已经发展到了第十代，具备了强大的计算能力和并行处理能力。
一台现代的GPU通常包含数千个处理单元，可以同时执行大量的并行计算任务。
这使得GPU成为了科学计算、机器学习、虚拟现实等领域的重要工具。
与传统的中央处理器（CPU）相比，GPU在处理图形和计算任务方面有着独特的优势。
首先，GPU采用了大规模并行计算的架构，能够同时处理多个任务，提高计算效率。
其次，GPU具备更高的帧率和更低的延迟，可以实时渲染出流畅的图像。
最后，GPU还配备了专门的图形内存，用于存储和处理大量的图像数据。
在游戏行业中，GPU的作用尤为重要。
一块强大的显卡可以提供更高的图像质量和更流畅的游戏体验。
而且，随着VR技术的普及，GPU在虚拟现实领域的应用也越来越广泛。
除了游戏和虚拟现实，GPU还在科学计算、人工智能等领域发挥着重要作用。
许多科学家和研究人员利用GPU进行高性能计算，以加快实验和研究进程。
而在人工智能领域，GPU则被广泛应用于深度学习和神经网络的训练和推理任务中。
需要注意的是，购买一块合适的显卡需要根据个人需求进行选择。
不同显卡的性能和价格差异较大，在购买时应考虑自己的需求和预算。
同时，显卡的性能也受到其他硬件配置的限制，如处理器、内存等。
总之，GPU作为显卡的核心处理器，在计算机图形和计算任务方面发挥着重要作用。
拥有一块强大的显卡可以提供更好的游戏体验和更高的计算效率，满足现代计算机对图形和计算性能的需求。
了解电脑形处理单元GPU
了解电脑形处理单元GPU当谈及计算机硬件的核心组成部分时，中央处理器（CPU）往往是首先被提到的，这是因为它负责执行大部分计算机程序中的指令。
然而，在现代计算机中，还有一个同样重要且受到广泛关注的组件，那就是图形处理单元（GPU）。
GPU一直在电脑性能和图形处理方面扮演着重要的角色。
在本文中，将深入探讨GPU的定义、功能、应用领域以及其对计算机性能的影响。
首先，让我们为读者解释一下什么是GPU。
GPU，全称为图形处理单元，是一种专用于处理和加速图形渲染的硬件设备。
与CPU不同，GPU设计用于并行处理，并且具有大量的计算核心，这使其在图像和视频处理等方面表现出色。
GPU最初是为了满足电脑游戏和三维建模等图形密集型应用而产生的。
其次，我们来探讨一下GPU的功能。
GPU的主要功能是加速计算机对图形数据的处理。
它拥有高度并行的结构，能够同时处理大量的图像像素，从而实现快速而精确的图形渲染。
此外，GPU还可用于进行科学计算、数据挖掘、密码破解等需要大量计算资源的任务，因其并行计算的特性而得以充分发挥。
GPU的广泛应用领域在不断拓展。
首当其冲的就是游戏领域。
由于游戏对于逼真的图像和平滑的动画效果要求很高，因此GPU的强大计算能力能够提供流畅的游戏体验。
此外，GPU还可用于影视特效制作、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等领域，为用户带来更为逼真的视觉感受。
不仅如此，GPU还在科学研究、医学图像处理以及金融领域等方面发挥着重要作用。
可以说，GPU已经成为现代计算机中不可或缺的组成部分。
最后，我们来谈谈GPU对计算机性能的影响。
GPU能够在处理图形数据时减轻CPU的负担，从而使CPU能够专注于处理其他任务。
尤其是在要求大规模并行计算的应用中，GPU能够快速处理复杂的任务，大大提高计算速度和效率。
此外，许多计算机程序已经针对GPU进行优化，利用其强大的计算能力来提高程序的性能和响应速度。
总之，GPU作为电脑的重要组成部分，已经成为现代计算机中不可或缺的组件。
了解电脑形处理单元(GPU)
了解电脑形处理单元（GPU）GPU（Graphics Processing Unit）是一种专门用于处理图形和图像相关计算任务的处理器。
它在电脑、游戏机和移动设备等各种设备中起着至关重要的作用。
本文将针对GPU进行深入讲解，包括其工作原理、应用领域以及未来发展趋势等。
一、GPU的工作原理GPU的工作原理可以简单概括为并行计算。
与传统的中央处理器（CPU）相比，GPU拥有大量的小型计算核心，每个核心可以同时处理多个数据。
这使得GPU在处理大规模并行计算任务时具有极高的效率。
具体而言，GPU通过与内存的高速通信来获取输入数据，并将其分配给各个计算核心进行处理。
每个核心独立地执行计算任务，并将结果存储在内存中。
最后，GPU将处理的结果返回给主机或显示器等输出设备。
二、GPU的应用领域1. 游戏和图形渲染：GPU是游戏行业的核心技术之一。
它能够快速处理图像和纹理，实时渲染逼真的游戏画面。
同时，GPU还支持各种特效，如光影、抗锯齿和物理模拟等，提供更加震撼的视觉体验。
2. 科学计算：由于GPU的并行计算能力，它在科学计算领域也得到了广泛应用。
例如，在气象学、生物学和物理学等领域，科学家们利用GPU加速计算，加快了模拟和分析的进程。
3. 人工智能和深度学习：近年来，人工智能和深度学习的发展对计算能力提出了更高的要求。
GPU的高性能并行计算使其成为训练神经网络和进行大规模数据处理的理想选择。
4. 加密货币挖矿：GPU还被广泛应用于加密货币挖矿中。
挖矿过程中需要进行大量的计算任务，而GPU的并行计算能力可以快速执行这些任务，实现高效的挖矿过程。
三、GPU的未来发展趋势1. 高度集成化：随着科技的不断进步，GPU在集成度上将不断提高。
预计未来的GPU将会更小巧且更加高效，与其他芯片（如CPU）的集成度将更高。
2. 人工智能加速：随着人工智能和深度学习的不断发展，GPU将继续在这一领域发挥关键作用。
GPU制造商将进一步改进架构，提供更高的并行计算性能，以满足日益增长的人工智能需求。
GPU参数解释
GPU参数解释前言：目前包括电影《阿凡达》和游戏《星际争霸2》在内的大作不断地刺激着我们的眼球和神经，《阿凡达》让我们看到了一个通过3D渲染营造出来的宏大场面，而《星际争霸2》则让我们感受到了它在游戏画质提升下对显卡的高要求。
如果说《阿凡达》和《星际争霸2》的华丽画质让网友逐渐感受到显卡的重要性，那么随着windows7系统的发布以及它正式支持GPU计算这点来看GPU的地位已经越来越重要。
GPU的地位越来越重要，但是很多消费者在面对显卡时还是显得似懂非懂，特别是对于一些想要装机的学生来说更是如此。
针对这点，今天我们就通过通俗易懂的语言来全面解读显卡专业术语，轻松打造显卡达人。
什么是显卡？显卡的工作非常复杂，但其原理和部件很容易理解。
在本文中，我们先来了解显卡的基本部件和它们的作用。
此外，我们还将考察那些共同发挥作用以使显卡能够快速、高效工作的因素。
显示卡(videocard)是系统必备的装置，它负责将CPU 送来的影像资料(data)处理成显示器(monitor) 可以了解的格式，再送到显示屏(screen) 上形成影像。
它是我们从电脑获取资讯最重要的管道。
因此显示卡及显示器是电脑最重要的部份之一。
我们在监视器上看到的图像是由很多个小点组成的，这些小点称为“像素”。
在最常用的分辨率设置下，屏幕显示一百多万个像素，电脑必须决定如何处理每个像素，以便生成图像。
为此，它需要一位“翻译”，负责从CPU获得二进制数据，然后将这些数据转换成人眼可以看到的图像。
除非电脑的主板内置了图形功能，否则这一转换是在显卡上进行的。
我们都知道，计算机是二进制的，也就是0和1，但是总不见的直接在显示器上输出0和1，所以就有了显卡，将这些0和1转换成图像显示出来。
显卡的基本原理显卡的主要部件是:主板连接设备、监视器连接设备、处理器和内存。
不同显卡的工作原理基本相同CPU与软件应用程序协同工作，以便将有关图像的信息发送到显卡。