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了解电脑显卡NVIDIA与AMD的对比与选择
了解电脑显卡NVIDIA与AMD的对比与选择如今，电脑显卡已成为许多计算机用户最为关注的硬件之一。
在选择购买显卡时，市场上有数不清的品牌和型号可供选择，其中NVIDIA 和AMD两大巨头几乎占据了市场的主导地位。
本文将对这两个显卡品牌进行对比，并为读者提供一些选择建议。
一、NVIDIA与AMD的相关介绍NVIDIA和AMD都是全球知名的显卡制造商，它们都以独立设计和制造高性能显卡而闻名。
1. NVIDIANVIDIA成立于1993年，总部位于美国加利福尼亚州。
这家公司以生产高性能显卡和其他计算机硬件而著名。
NVIDIA显卡通常具有卓越的图形处理性能和先进的技术支持，因此在游戏玩家、专业设计师和计算机科学领域内享有盛誉。
2. AMDAMD（Advanced Micro Devices）成立于1969年，是一家总部位于美国加利福尼亚州的半导体公司。
与NVIDIA类似，AMD也是一家全球领先的显卡制造商。
他们的显卡产品广泛应用于个人电脑、工作站和高性能计算机等领域。
二、性能对比在选择电脑显卡时，用户通常最为关注的是性能。
下面是NVIDIA 和AMD显卡在性能方面的一些对比。
1. 游戏性能对于喜爱电脑游戏的用户来说，显卡的游戏性能是最重要的考虑因素之一。
总体而言，NVIDIA的显卡在游戏渲染方面表现更为出色，具有更高的帧数和更流畅的游戏体验。
NVIDIA的产品线包括强大的GeForce系列，针对游戏和图形处理而设计，因此在游戏性能上占据一定优势。
2. 多媒体处理性能除了游戏性能，一些用户还需要显卡来处理多媒体内容，如视频编辑和3D建模等。
在这方面，AMD的显卡则更具竞争力。
AMD的显卡通常拥有更好的并行处理能力，适用于多媒体相关任务。
因此，如果你需要进行大量的图像或视频处理工作，AMD的显卡可能是更好的选择。
3. 散热与功耗随着显卡性能的不断提高，散热和功耗也成为了重要的考虑因素之一。
总体而言，AMD的显卡在功耗方面相对较高，需要更多的电力供应。
显卡品牌大比拼NVIDIAvsAMD
显卡品牌大比拼NVIDIAvsAMD 显卡品牌大比拼 NVIDIA vs AMD显卡是计算机硬件中的关键部件，对于电脑性能的提升有着重要的作用。
在这个高度数字化的时代，人们对于图形处理的需求越来越高，所以选择一款优秀的显卡品牌也变得尤为重要。
NVIDIA和AMD作为当今市场上两大知名显卡品牌，一直以来都备受关注。
本文将对NVIDIA和AMD这两个品牌进行详细比较，以助您在购买显卡时做出明智的选择。
一、性能对比1. NVIDIA：NVIDIA是全球领先的图像处理单元（GPU）制造商，以其卓越的性能而闻名。
NVIDIA的显卡采用了最新的架构设计和高性能的处理器，能够提供出色的图形处理性能和流畅的游戏体验。
无论是在游戏还是工作中，NVIDIA显卡都能够轻松处理复杂的图形渲染任务，带来更加真实逼真的视觉效果。
2. AMD：AMD是另一个备受瞩目的显卡品牌，其显卡产品性能同样出色。
与NVIDIA不同，AMD显卡注重性价比和多功能性。
AMD显卡强调的是能够提供高性能的同时，还能满足用户对多媒体和创作工具的需求。
因此，如果您是一位对图形处理和娱乐需求较为平衡的用户，AMD显卡可能会更适合您。
二、技术对比1. NVIDIA：NVIDIA在技术方面一直走在行业的前沿。
该公司研发的DLSS（深度学习超级采样）技术可以通过人工智能的方式提高游戏的分辨率和画质，并减少资源的占用。
此外，NVIDIA还推出了实时光线追踪技术，使得游戏画面的光照效果更加逼真。
NVIDIA一直不断推陈出新，不断引领着显卡技术的发展潮流。
2. AMD：虽然相较于NVIDIA，AMD的技术研发力度稍逊一筹，但该公司同样引入了一些独特的技术。
AMD最新的RDNA2架构采用了高性能和高效能的设计，提供了令人惊艳的游戏性能。
此外，AMD的FreeSync技术可以在与支持的显示器配合使用时消除游戏画面的撕裂和卡顿现象，提升游戏体验。
三、兼容性对比1. NVIDIA：NVIDIA的显卡对于各种操作系统和游戏平台都具有较好的兼容性。
nvidia显卡怎么样
nvidia显卡怎么样NVIDIA显卡被广泛认为是市场上最好的显卡之一。
作为一家全球领先的计算技术公司，NVIDIA的显卡不仅在性能方面表现出色，还拥有许多独特的特点和功能。
首先，NVIDIA显卡具有出色的性能。
无论是在游戏、图形设计还是视频编辑方面，NVIDIA显卡都能提供流畅的画面和高质量的图像。
其强大的处理能力和优化的驱动程序确保了显卡在各种应用场景下的出色表现。
其次，NVIDIA显卡采用了先进的技术和创新设计。
例如，NVIDIA的Turing架构采用了实时光线追踪技术，可以实现更真实、更逼真的光线追踪效果。
此外，NVIDIA的DLSS技术可以提供更清晰、更锐利的图像，提高游戏的视觉体验。
此外，NVIDIA显卡还具有强大的计算能力。
NVIDIA的CUDA技术可以将显卡转化为高性能的计算设备，加速许多科学和工程应用。
这使得NVIDIA显卡成为许多专业用户的首选，如机器学习、深度学习、数据分析等领域的专业人士。
此外，NVIDIA还致力于提供优秀的驱动程序支持。
他们经常更新驱动程序，并提供优化的性能和稳定性。
此外，他们还提供一个易于使用的控制面板，让用户可以轻松调整显卡的设置，以获得最佳的游戏体验。
然而，NVIDIA显卡也存在一些缺点。
首先，由于其高性能和先进技术的采用，NVIDIA显卡通常比其他显卡品牌更昂贵。
这对于一些预算有限的用户来说可能是一个问题。
其次，NVIDIA显卡的功耗较高。
由于其强大的处理能力和高性能，NVIDIA显卡在负载较重时的功耗较高。
这可能会导致显卡散热问题，以及电脑整体功耗的增加。
综上所述，NVIDIA显卡在市场上的表现可圈可点。
它们以卓越的性能、先进的技术和独特的功能闻名于世。
然而，与其他品牌的显卡相比，NVIDIA显卡价格较高，功耗也较高。
所以在购买之前需要根据实际需求和预算来综合考虑。
nvidia芯片组
nvidia芯片组NVIDIA是一家全球领先的计算机图形处理器制造商，其推出的NVIDIA芯片组在PC市场中得到了广泛的应用和认可。
NVIDIA芯片组具备多项独有的技术和特点，在性能、功耗和稳定性方面都有着出色的表现，为消费者提供了更加出色的计算体验。
一、NVIDIA芯片组的优势1、高性能：NVIDIA芯片组采用最新的技术，拥有出色的性能表现，能够满足用户处理大量数据、高质量视频以及3D 游戏的需求。
2、低功耗：NVIDIA芯片组的功耗控制非常优秀，其系统运行起来不会占用过多的电力资源，从而不会对电力消耗造成过大的影响。
3、稳定性：NVIDIA芯片组制造工艺先进，可靠性和稳定性非常高。
即使在长时间的运作过程中，也不会出现系统崩溃或其他问题。
4、易于升级：NVIDIA芯片组支持多种处理器，并且能够通过简单的升级来提高系统性能。
这使得NVIDIA芯片组的应用非常灵活和方便。
5、低成本：与其他芯片组相比，NVIDIA芯片组的价格较低，尤其适合新用户或预算有限的用户。
二、NVIDIA芯片组的应用范围NVIDIA芯片组广泛应用于PC、移动设备、服务器和嵌入式系统等领域。
在PC领域，NVIDIA芯片组为游戏、音乐、视频等娱乐应用提供了强大的支持，同时也为设计、渲染、图像处理等专业领域提供了高效的计算能力。
在移动设备领域，NVIDIA芯片组通过智能互联设备的高质量图像处理、高保真音频、高性能计算等功能，为用户提供全新的移动设备使用体验。
在服务器领域，NVIDIA芯片组支持大量的同时计算和指令处理，可以满足业务应用和数据分析等方面的需求。
在嵌入式系统领域，NVIDIA芯片组已经成为了自动驾驶车辆、无人机、智能家居等多种智能应用的不二选择。
三、NVIDIA芯片组的产品系列NVIDIA芯片组产品系列种类繁多，包括桌面芯片组、移动芯片组、工作站芯片组和服务器芯片组等。
其中，桌面芯片组包括GeForce、TITAN和Quadro系列。
NVIDIA显卡架构简介
An Introduction to Modern GPU ArchitectureAshu RegeDirector of Developer TechnologyAgenda•Evolution of GPUs•Computing Revolution•Stream Processing•Architecture details of modern GPUsEvolution of GPUs(1995-1999)•1995 –NV1•1997 –Riva 128 (NV3), DX3•1998 –Riva TNT (NV4), DX5•32 bit color, 24 bit Z, 8 bit stencil •Dual texture, bilinear filtering•2 pixels per clock (ppc)•1999 –Riva TNT2 (NV5), DX6•Faster TNT•128b memory interface•32 MB memory•The chip that would not die☺Virtua Fighter (SEGA Corporation)NV150K triangles/sec 1M pixel ops/sec 1M transistors16-bit color Nearest filtering1995(Fixed Function)•GeForce 256 (NV10)•DirectX 7.0•Hardware T&L •Cubemaps•DOT3 –bump mapping •Register combiners•2x Anisotropic filtering •Trilinear filtering•DXT texture compression • 4 ppc•Term “GPU”introducedDeus Ex(Eidos/Ion Storm)NV1015M triangles/sec 480M pixel ops/sec 23M transistors32-bit color Trilinear filtering1999NV10 –Register CombinersInput RGB, AlphaRegisters Input Alpha, BlueRegistersInputMappingsInputMappingsABCDA op1BC op2DAB op3CDRGB FunctionABCDABCDAB op4CDAlphaFunctionRGBScale/BiasAlphaScale/BiasNext Combiner’sRGB RegistersNext Combiner’sAlpha RegistersRGB Portion Alpha Portion(Shader Model 1.0)•GeForce 3 (NV20)•NV2A –Xbox GPU •DirectX 8.0•Vertex and Pixel Shaders•3D Textures •Hardware Shadow Maps •8x Anisotropic filtering •Multisample AA (MSAA)• 4 ppcRagnarok Online (Atari/Gravity)NV20100M triangles/sec 1G pixel ops/sec 57M transistors Vertex/Pixel shadersMSAA2001(Shader Model 2.0)•GeForce FX Series (NV3x)•DirectX 9.0•Floating Point and “Long”Vertex and Pixel Shaders•Shader Model 2.0•256 vertex ops•32 tex+ 64 arith pixel ops •Shader Model 2.0a•256 vertex ops•Up to 512 ops •Shading Languages •HLSL, Cg, GLSLDawn Demo(NVIDIA)NV30200M triangles/sec 2G pixel ops/sec 125M transistors Shader Model 2.0a2003(Shader Model 3.0)•GeForce 6 Series (NV4x)•DirectX 9.0c•Shader Model 3.0•Dynamic Flow Control inVertex and Pixel Shaders1•Branching, Looping, Predication, …•Vertex Texture Fetch•High Dynamic Range (HDR)•64 bit render target•FP16x4 Texture Filtering and Blending 1Some flow control first introduced in SM2.0aFar Cry HDR(Ubisoft/Crytek)NV40600M triangles/sec 12.8G pixel ops/sec 220M transistors Shader Model 3.0 Rotated Grid MSAA 16x Aniso, SLI2004Far Cry –No HDR/HDR ComparisonEvolution of GPUs (Shader Model 4.0)• GeForce 8 Series (G8x) • DirectX 10.0• • • • Shader Model 4.0 Geometry Shaders No “caps bits” Unified ShadersCrysis(EA/Crytek)• New Driver Model in Vista • CUDA based GPU computing • GPUs become true computing processors measured in GFLOPSG80 Unified Shader Cores w/ Stream Processors 681M transistorsShader Model 4.0 8x MSAA, CSAA2006Crysis. Images courtesy of Crytek.As Of Today…• • • • GeForce GTX 280 (GT200) DX10 1.4 billion transistors 576 mm2 in 65nm CMOS• 240 stream processors • 933 GFLOPS peak • 1.3GHz processor clock • 1GB DRAM • 512 pin DRAM interface • 142 GB/s peakStunning Graphics RealismLush, Rich WorldsCrysis © 2006 Crytek / Electronic ArtsHellgate: London © 2005-2006 Flagship Studios, Inc. Licensed by NAMCO BANDAI Games America, Inc.Incredible Physics EffectsCore of the Definitive Gaming PlatformWhat Is Behind This Computing Revolution?• Unified Scalar Shader Architecture• Highly Data Parallel Stream Processing • Next, let’s try to understand what these terms mean…Unified Scalar Shader ArchitectureGraphics Pipelines For Last 20 YearsProcessor per functionVertex Triangle Pixel ROP MemoryT&L evolved to vertex shadingTriangle, point, line – setupFlat shading, texturing, eventually pixel shading Blending, Z-buffering, antialiasingWider and faster over the yearsShaders in Direct3D• DirectX 9: Vertex Shader, Pixel Shader • DirectX 10: Vertex Shader, Geometry Shader, Pixel Shader • DirectX 11: Vertex Shader, Hull Shader, Domain Shader, Geometry Shader, Pixel Shader, Compute Shader • Observation: All of these shaders require the same basic functionality: Texturing (or Data Loads) and Math Ops.Unified PipelineGeometry(new in DX10)Physics VertexFutureTexture + Floating Point ProcessorROP MemoryPixelCompute(CUDA, DX11 Compute, OpenCL)Why Unify?Vertex ShaderPixel ShaderIdle hardwareVertex ShaderIdle hardwareUnbalanced and inefficient utilization in nonunified architectureHeavy Geometry Workload Perf = 4Pixel Shader Heavy Pixel Workload Perf = 8Why Unify?Unified ShaderVertex WorkloadPixelOptimal utilization In unified architectureUnified ShaderPixel WorkloadVertexHeavy Geometry Workload Perf = 11Heavy Pixel Workload Perf = 11Why Scalar Instruction Shader (1)• Vector ALU – efficiency varies • • 4 MAD r2.xyzw, r0.xyzw, r1.xyzw – 100% utilization • • 3 DP3 r2.w, r0.xyz, r1.xyz – 75% • • 2 MUL r2.xy, r0.xy, r1.xy – 50% • • 1 ADD r2.w, r0.x, r1.x – 25%Why Scalar Instruction Shader (2)• Vector ALU with co-issue – better but not perfect • DP3 r2.x, r0.xyz, r1.xyz } 100% • 4 ADD r2.w, r0.w, r1.w • • 3 DP3 r2.w, r0.xyz, r1.xyz • Cannot co-issue • 1 ADD r2.w, r0.w, r2.w • Vector/VLIW architecture – More compiler work required • G8x, GT200: scalar – always 100% efficient, simple to compile • Up to 2x effective throughput advantage relative to vectorComplex Shader Performance on Scalar Arch.Procedural Perlin Noise FireProcedural Fire5 4.5 4 3.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 7900GTX 8800GTXConclusion• Build a unified architecture with scalar cores where all shader operations are done on the same processorsStream ProcessingThe Supercomputing Revolution (1)The Supercomputing Revolution (2)What Accounts For This Difference?• Need to understand how CPUs and GPUs differ• Latency Intolerance versus Latency Tolerance • Task Parallelism versus Data Parallelism • Multi-threaded Cores versus SIMT (Single Instruction Multiple Thread) Cores • 10s of Threads versus 10,000s of ThreadsLatency and Throughput• “Latency is a time delay between the moment something is initiated, and the moment one of its effects begins or becomes detectable”• For example, the time delay between a request for texture reading and texture data returns• Throughput is the amount of work done in a given amount of time• For example, how many triangles processed per second• CPUs are low latency low throughput processors • GPUs are high latency high throughput processors•GPUs are designed for tasks that can tolerate latency•Example: Graphics in a game (simplified scenario):•To be efficient, GPUs must have high throughput , i.e. processing millions of pixels in a single frame CPUGenerateFrame 0Generate Frame 1Generate Frame 2GPU Idle RenderFrame 0Render Frame 1Latency between frame generation and rendering (order of milliseconds)•CPUs are designed to minimize latency•Example: Mouse or keyboard input•Caches are needed to minimize latency•CPUs are designed to maximize running operations out of cache •Instruction pre-fetch•Out-of-order execution, flow control• CPUs need a large cache, GPUs do not•GPUs can dedicate more of the transistor area to computation horsepowerCPU versus GPU Transistor Allocation•GPUs can have more ALUs for the same sized chip and therefore run many more threads of computation•Modern GPUs run 10,000s of threads concurrentlyDRAM Cache ALU Control ALUALUALUDRAM CPU GPUManaging Threads On A GPU•How do we:•Avoid synchronization issues between so many threads?•Dispatch, schedule, cache, and context switch 10,000s of threads?•Program 10,000s of threads?•Design GPUs to run specific types of threads:•Independent of each other –no synchronization issues•SIMD (Single Instruction Multiple Data) threads –minimize thread management •Reduce hardware overhead for scheduling, caching etc.•Program blocks of threads (e.g. one pixel shader per draw call, or group of pixels)•Any problems which can be solved with this type of computation?Data Parallel Problems•Plenty of problems fall into this category (luckily ☺)•Graphics, image & video processing, physics, scientific computing, …•This type of parallelism is called data parallelism•And GPUs are the perfect solution for them!•In fact the more the data, the more efficient GPUs become at these algorithms •Bonus: You can relatively easily add more processing cores to a GPU andincrease the throughputParallelism in CPUs v. GPUs•CPUs use task parallelism•Multiple tasks map to multiplethreads•Tasks run different instructions•10s of relatively heavyweight threadsrun on 10s of cores•Each thread managed and scheduledexplicitly•Each thread has to be individuallyprogrammed •GPUs use data parallelism•SIMD model (Single InstructionMultiple Data)•Same instruction on different data•10,000s of lightweight threads on 100sof cores•Threads are managed and scheduledby hardware•Programming done for batches ofthreads (e.g. one pixel shader pergroup of pixels, or draw call)Stream Processing•What we just described:•Given a (typically large) set of data (“stream”)•Run the same series of operations (“kernel”or“shader”) on all of the data (SIMD)•GPUs use various optimizations to improve throughput:•Some on-chip memory and local caches to reduce bandwidth to external memory •Batch groups of threads to minimize incoherent memory access•Bad access patterns will lead to higher latency and/or thread stalls.•Eliminate unnecessary operations by exiting or killing threads•Example: Z-Culling and Early-Z to kill pixels which will not be displayedTo Summarize•GPUs use stream processing to achieve high throughput •GPUs designed to solve problems that tolerate high latencies•High latency tolerance Lower cache requirements•Less transistor area for cache More area for computing units•More computing units 10,000s of SIMD threads and high throughput•GPUs win ☺•Additionally:•Threads managed by hardware You are not required to write code for each thread and manage them yourself•Easier to increase parallelism by adding more processors•So, fundamental unit of a modern GPU is a stream processor…G80 and GT200 Streaming ProcessorArchitectureBuilding a Programmable GPU•The future of high throughput computing is programmable stream processing•So build the architecture around the unified scalar stream processing cores•GeForce 8800 GTX (G80) was the first GPU architecture built with this new paradigmG80 Replaces The Pipeline ModelHost Input Assembler Setup / Rstr / ZCull Geom Thread Issue Pixel Thread Issue128 Unified Streaming ProcessorsSP SP SP SPVtx Thread IssueSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPTFTFTFTFTFTFTFTFL1L1L1L1L1L1L1L1L2 FB FBL2 FBL2 FBL2 FBL2 FBL2Thread ProcessorGT200 Adds More Processing PowerHost CPU System MemoryHost Interface Input Assemble Vertex Work Distribution Geometry Work Distribution Viewport / Clip / Setup / Raster / ZCull Pixel Work Distribution Compute Work DistributionGPUInterconnection Network ROP L2 ROP L2 ROP L2 ROP L2 ROP L2 ROP L2 ROP L2 ROP L2DRAMDRAMDRAMDRAMDRAMDRAMDRAMDRAM8800GTX (high-end G80)16 Stream Multiprocessors• Each one contains 8 unified streaming processors – 128 in totalGTX280 (high-end GT200)24 Stream Multiprocessors• Each one contains 8 unified streaming processors – 240 in totalInside a Stream Multiprocessor (SM)• Scalar register-based ISA • Multithreaded Instruction Unit• Up to 1024 concurrent threads • Hardware thread scheduling • In-order issueTPC I-Cache MT Issue C-CacheSP SP SP SP SP SP SP SPSFU SFU• 8 SP: Thread Processors• IEEE 754 32-bit floating point • 32-bit and 64-bit integer • 16K 32-bit registers• 2 SFU: Special Function Units• sin, cos, log, exp• Double Precision Unit• IEEE 754 64-bit floating point • Fused multiply-add DPShared Memory• 16KB Shared MemoryMultiprocessor Programming Model• Workloads are partitioned into blocks of threads among multiprocessors• a block runs to completion • a block doesn’t run until resources are available• Allocation of hardware resources• shared memory is partitioned among blocks • registers are partitioned among threads• Hardware thread scheduling• any thread not waiting for something can run • context switching is free – every cycleMemory Hierarchy of G80 and GT200• SM can directly access device memory (video memory)• Not cached • Read & write • GT200: 140 GB/s peak• SM can access device memory via texture unit• Cached • Read-only, for textures and constants • GT200: 48 GTexels/s peak• On-chip shared memory shared among threads in an SM• important for communication amongst threads • provides low-latency temporary storage • G80 & GT200: 16KB per SMPerformance Per Millimeter• For GPU, performance == throughput• Cache are limited in the memory hierarchy• Strategy: hide latency with computation, not cache• Heavy multithreading • Switch to another group of threads when the current group is waiting for memory access• Implication: need large number of threads to hide latency• Occupancy: typically 128 threads/SM minimum • Maximum 1024 threads/SM on GT200 (total 1024 * 24 = 24,576 threads)• Strategy: Single Instruction Multiple Thread (SIMT)SIMT Thread Execution• Group 32 threads (vertices, pixels or primitives) into warps• Threads in warp execute same instruction at a time • Shared instruction fetch/dispatch • Hardware automatically handles divergence (branches)TPC I-Cache MT Issue C-CacheSP SP SP SP SP SP SP SPSFU SFU• Warps are the primitive unit of scheduling• Pick 1 of 24 warps for each instruction slot• SIMT execution is an implementation choice• Shared control logic leaves more space for ALUs • Largely invisible to programmerDPShared MemoryShader Branching Performance• G8x/G9x/GT200 branch efficiency is 32 threads (1 warp) • If threads diverge, both sides of branch will execute on all 32 • More efficient compared to architecture with branch efficiency of 48 threadsG80 – 32 pixel coherence 48 pixel coherence 16 14 number of coherent 4x4 tiles 12 10 8 6 4 2 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% PS Branching EfficiencyConclusion:G80 and GT200 Streaming Processor Architecture• Execute in blocks can maximally exploits data parallelism• Minimize incoherent memory access • Adding more ALU yields better performance• Performs data processing in SIMT fashion• Group 32 threads into warps • Threads in warp execute same instruction at a time• Thread scheduling is automatically handled by hardware• Context switching is free (every cycle) • Transparent scalability. Easy for programming• Memory latency is covered by large number of in-flight threads• Cache is mainly used for read-only memory access (texture, constants).。
显卡有哪些品牌
显卡有哪些品牌显示适配器（显卡）是计算机中非常重要的一个硬件组件，负责处理计算机图形显示的相关任务。
目前市场上有很多显卡品牌，每个品牌都有自己的独特特点和目标用户群体。
下面将介绍一些比较知名的显卡品牌。
1. NVIDIANVIDIA 是全球最大的独立显卡芯片供应商之一，其产品广泛应用于消费者级、商业级和专业级显卡领域。
NVIDIA显卡的优势在于其独有的技术，如CUDA、PhysX和DLSS等，可以提供更好的图形处理和计算性能。
NVIDIA的GeForce系列显卡是游戏玩家和高端用户的首选。
2. AMDAMD（Advanced Micro Devices）是另一个全球性的显卡品牌。
AMD的显卡产品线主要包括Radeon系列。
Radeon显卡以其性价比高而受到广大用户的欢迎，适合一般使用者和轻度游戏玩家。
这些显卡通常提供良好的图形性能和优化的功耗。
3. 英特尔（Intel）作为计算机行业的巨头，英特尔也有自己的显卡产品线。
英特尔的显卡集成在其处理器中，主要用于消费者级和商业级应用。
虽然英特尔的显卡性能相对较低，但其低功耗和稳定性使其成为一些个人用户喜爱的选择。
4. 华硕（ASUS）华硕是一家台湾知名的电子产品制造商，其显卡产品在全球拥有较高的市场份额。
华硕显卡的优势在于其可靠性和稳定性，以及出色的散热性能。
华硕显卡适合游戏玩家和需要高性能图形处理的专业用户。
5. 微星（MSI）微星是一家知名的台湾电子产品制造商，其显卡产品也备受好评。
微星显卡以其卓越的性能和可靠性而闻名，适合游戏和图形处理需求较高的用户。
此外，微星还提供一系列高端显卡，如超频版和水冷版。
6. 华擎（ASRock）在显卡制造领域，华擎是相对较新的品牌。
华擎显卡产品设计独特，具有时尚的外观和出色的性能。
华擎显卡适用于游戏玩家和一些注重个性化的用户，其产品具有一定的性价比。
除了上述品牌之外，还有一些其他显卡品牌如技嘉（GIGABYTE）、迪兰恒进（Colorful）等，它们也拥有自己的优势和特点。
图灵架构显卡
图灵架构显卡图灵架构是由NVIDIA公司于2018年推出的一种显卡架构，用于提供更强大的图形处理能力和人工智能计算能力。
它是继帕斯卡架构之后的最新一代显卡架构，相比于前代架构，在性能和功能上都有了较大的提升。
首先，图灵架构在图形处理方面有了很大的改进。
它引入了新的RT Core硬件单元，用于实时光线追踪技术的加速。
传统的图形渲染是通过根据摄像机位置和角度计算像素颜色，而光线追踪则是以像素为中心，通过模拟光线的传播和反射来计算像素颜色，使得渲染结果更加真实。
图灵架构的RT Core能够加速该过程，大大提高了光线追踪的效率和准确性，使得游戏和影视产业可以更好地应用这一技术。
其次，图灵架构在人工智能计算方面也进行了优化。
它引入了新的Tensor Core硬件单元，用于加速深度学习计算。
深度学习是一种基于神经网络的人工智能算法，可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。
Tensor Core可以快速进行矩阵计算和向量相乘，加速深度学习模型的训练和推断过程。
这使得图灵架构的显卡可以在人工智能领域发挥更大的作用，在机器学习、数据分析等领域具有更高的性能和效率。
此外，图灵架构还针对游戏和多媒体应用做出了一些改进。
它引入了新的机器学习降噪技术，能够在游戏中去除图像噪点，提高图形质量。
同时，图灵架构对VR和AR实时渲染进行了优化，提供更低的延迟和更高的图形质量，提升了虚拟现实和增强现实技术的表现。
总之，图灵架构是一种具有创新性的显卡架构，为图形处理和人工智能计算提供了更高的性能和功能。
它的引入使得电脑和服务器具备更强的图形处理和人工智能计算能力，为游戏、影视、机器学习等领域带来了更多的可能性。
图灵架构代表了NVIDIA在显卡领域的最新技术进步，将进一步推动计算和人工智能技术的发展。
英伟达芯片
英伟达芯片英伟达（NVIDIA）是一家总部位于美国的全球性半导体公司，专注于设计和制造图形处理单元（GPU）和系统级芯片（SoC）。
公司成立于1993年，其创始人为杰宝林（Jensen Huang）、克里斯托弗·马立佐（Chris Malachowsky）和卫哲伦（Curtis Priem）。
英伟达的创新技术和高性能芯片已在众多领域取得了显著的应用和成就。
英伟达的主要产品是GPU，主要用于计算机图形处理和全球科学计算。
英伟达的GPU可用于高性能计算、人工智能、数据科学、汽车、物联网和游戏等领域。
英伟达的GPU芯片在图形渲染方面具有卓越的性能，能够实时渲染高分辨率的图像和影片，满足游戏和影视制作的需求。
同时，英伟达的GPU也被广泛应用于人工智能领域，为深度学习和机器学习算法提供强大的计算能力。
英伟达的GPU系列包括GeForce、Quadro和Tesla。
GeForce系列主要面向消费者市场，提供高性能的游戏图像处理能力。
Quadro系列则专注于工作站和专业图形设计领域，提供精确的图形渲染和数据处理能力。
Tesla系列则主要用于高性能计算和人工智能领域，提供强大的并行计算和深度学习性能。
除了GPU，英伟达还开发和销售系统级芯片（SoC），用于移动设备、汽车和物联网等领域。
英伟达的移动SoC系列包括Tegra和Jetson，其在智能手机、平板电脑和游戏机等移动设备上具有强大的图形处理和计算能力。
英伟达的汽车SoC系列则为自动驾驶和智能驾驶提供了高性能的计算和感知能力。
英伟达的物联网SoC系列则为物联网设备提供高效能的图形处理和计算能力。
英伟达的芯片技术在许多领域都取得了重要的突破和应用。
在人工智能领域，英伟达的GPU被广泛应用于深度学习和机器学习算法加速。
许多大型科技公司和研究机构使用英伟达的GPU来进行人工智能研究和开发。
在汽车领域，英伟达的SoC被用于实现自动驾驶和智能驾驶技术。
许多汽车制造商和科技公司都选择英伟达的SoC来支持其自动驾驶项目。
英伟达独立显卡
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NVIDIA Confidential
灾难大片《2012》不啻于一场视觉盛宴，而带来这种 享受的功臣之一就是NVIDIA®（英伟达™）的Quadro 专业工作站显卡。
比如喜马拉雅山和白宫被毁的片段。此番动用了125台 NVIDIA Quadro工作站，最后共生成了 1.2PB(1200TB)相关数据。
网易
目标软件 暴雪中国/网易 腾讯软件
诛仙2
英雄连 Online 街头霸王 4 战地之王 AVA 热舞派对
NVIDIA Confidential
完美时空
盛大软件 CAPCOM 腾讯软件 完美时空
3D 立体电影
120 Hz LCDs
完整的3D立体显 示生态系统
3D DLP HDTVs
3D 照相机
GeForce GPU
NVIDIA Confidential
2012的惊人特效让我们见识了NVIDIA Quadro专业显 卡的渲染能力,阿凡达采用光线追踪渲染处理器在 Tesla S1070 GPU计算服务器的执行速度要比在普通 CPU服务器上快最多25倍。
NVIDIA与ATI独立显卡的命名规律
NVIDIA与ATI独立显卡的命名规律NVIDIA（全称为NVIDIA Corporation，NASDAQ：NVDA，官方中文名称英伟达），创立于1993年1月，是一家以设计显示芯片和主板芯片组为主的半导体公司。
NVIDIA亦会设计游戏机内核，例如Xbox和PlayStation 3。
NVIDIA最出名的产品线是为游戏而设的GeForce显示卡系列，为专业工作站而设的Quadro显卡系列，和用于计算机主板的nForce芯片组系列。
ATI一直是笔记本电脑显示芯片的霸主，大多数笔记本电脑均采用ATI Mobility Radeon系列显卡。
此产品与NVIDIA的Geforce GO系列在设计出发点上有所不同，主要针对笔记本电脑的特点，在不提高功耗的前提下优化3D性能。
虽然ATI Mobility Radeon不支持硬件T&L，在3D性能上要略逊于Geforce GO系列，但它的功耗只有 2.2W，并且带有类似Intel笔记本专用CPU的SpeedStep节能技术，这种技术可以根据用电情况选择核心频率和电压。
一、NVIDIA 显卡的命名规律NVIDIA喜欢采用有规律的命名方式，对相同核心的不同型号显卡，以不同的命名规则区分开，以方便消费群体识别好显卡之间的级别，下面我们就说说NVIDIA常见的命名规律。
NVIDIA各代显卡都遵循了由高至低命名规则GTX > GTS > GT > GSGTX：一般可以理解为GT eXtreme，代表了极端、极致的意思，用于NVIDIA最高级别的型号，如8800GTX和最新的9800GTX，都采用了GTX的后缀。
GTS：超级加强版“Giga-Texel Shader”的缩写，千万像素的意思，也就是每秒的像素填充率达到千万以上。
GTS最早出现在Geforce2产品中，代表当时的最高端的Geforce2。
而现在一般用于表示GTX的缩减版，级别在GTX之后，如8800GTS。
显卡_百科
显卡百科名片显卡全称显示接口卡（Video card，Graphics card），又称为显示适配器（Video adapter），显示器配置卡简称为显卡，是个人电脑最基本组成部分之一。
显卡的用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动，并向显示器提供行扫描信号，控制显示器的正确显示，是连接显示器和个人电脑主板的重要元件，是“人机对话”的重要设备之一。
显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分，承担输出显示图形的任务，对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要。
民用显卡图形芯片供应商主要包括AMD（ATI）和Nvidia(英伟达)两家。
目录基本结构1. GPU（类似于主板的CPU）2. 显存（类似于主板的内存）3. 显卡BIOS（类似于主板的BIOS）4. 显卡PCB板（类似于主板的PCB板）产品分类1. 集成显卡2. 独立显卡独立显卡结构标准1. PCI接口2. AGP接口3. PCI Express接口4. 双卡技术5. 并行工作软件配置1. DirectX2. OpenGL常见品牌主要参数显示芯片1. 简介2. 型号3. 版本级别4. 开发代号5. 制造工艺6. 核心频率显存1. 类型2. 带宽3. 容量4. 封装类型5. 速度6. 频率技术1. 流处理器单元2. 3D API3. RAMDAC频率和支持最大分辨率散热设备显卡超频1. 简介2. 超频准备3. 超频显卡4. 显卡工作的四个主要部件发展简史1. CGA显卡2. MGA/MCGA显卡3. VGA接口显卡4. 3D AGP接口显卡时代5. PCI Express显卡接口6. NVIDIA的崛起7. NV/ATI上演铁面双雄8. ATI被AMD收购9. NVIDIA：未来GPU才是PC的核心部件工作原理显卡工作程序显卡发源地数据（data）一旦离开CPU，必须通过 4 个步骤，最后才会到达显示屏：NVIDIA显卡1、从总线（bus）进入GPU （Graphics Processing Unit，图形处理器）------将CPU送来的数据送到GPU（图形处理器）里面进行处理。
NVIDIA wwhuzhou制作
劣势（weakness)
1、随着核显技术的提升，一般应 用核显已经足以应付，日常生活 中的办公处理，影音播放令独立 显卡日渐显得鸡肋，使得低端独 立显卡份额日益缩水。 2、相比较对手，英伟达的显卡售 价略高。 3、显卡的通用计算比较糟糕，一 般仅适用于桌面级游戏平台（如 之前的挖矿）。
机会(opportunity)
S P
T 分 析
市场定位
市场细分
STP分析
目标市场选择
1、地理细分 英伟达作为显卡厂商，主打高端计算机显卡，因而地理上重点为城市 区域。 2、人口细分 就计算机层面上来说，男性对其关注度更高。同时青少年和在校学 生对于电子产品的性能较为敏感。 就学生而言，主要为在校大学生。 3、心理细分 英伟达作为显卡芯片生产商，其在各大游戏厂商间寻求合作，在 提供技术支持的基础上，一定程度的提升游戏对硬件的要求，迫 使玩家做好升级计算机硬件的准备。 同时其游戏方面的高端显卡对于专业的图像处理等软件并不给予 优化，使有需求的消费者购买价格昂贵的专业卡。 4、行为细分 英伟达往往在大学生入学季之后，与一些PC厂商合作将新产品推向市场， 迫使一些购买上一代产品的消费者更新，同时也激发潜在的观望购买力。
英伟达根据其产品线采取多元化 市场战略 一方面是PC端，主要为显卡。其 中分为桌面端和移动端，同时桌 面端细分为专业显示卡及游戏影 音方面。 另一方面是移动端，主打TEGRA 手机处理器。
同时对于合作厂商的选择上，英 伟达常常将一些低端芯片销售给 以商务和影音为主的电脑厂商品 牌，如Thinkpad、HP和DELL，而 高端的则提供给以游戏娱乐为主 的高性能需求品牌，如联想， DELL的外星人系列。
作为一家无芯片IC半导体公司，NVIDIA有 自己的实验室研发芯片，但是将芯片制作工 序分包给其他厂商。 NVIDIA从其他厂商，例如 IBM，意法半导 体，台积电（NVIDIA目前最重要的代工合 作伙伴）和联华电子获得硅芯片生产能力。 同时英伟达将生产好的芯片提供给下游的显 卡生产商，如华硕、微星、技嘉。其大部分 为台湾厂商。
ATI与NVIDIA
平时所谓的A卡就是指的采用ATI显卡芯片的显卡，比如9550啊，X1600之类的；N卡就是采用NVIDIA显卡芯片的显卡，比如7600GT啊，6600LE之类。
ATI和NVIDIA的关系感觉就跟AMD和INTEL的关系差不多，都是同行业领军，而且互相竞争的关系，不过目前ATI正在被AMD收购。
N卡作品有GeForce Ti系列，GeForce FX系列等等，A卡作品有镭. X系列。
N卡和A卡在技术上的侧重点在于，N卡注重3D性能和速度，A卡注重2D平面画质。
N卡芯片有GT、GS等等，那有什么区别呢？LEGS不得而知，只知道GS 是该系列中的主打产品。
GT就是比GS更高一级的，是该系列中的高端，有点汽车中GT 的味道。
GTX是高端中的高端一般可以理解为GT eXtreme。
LE就是简化版的意思，应该是Limited Editon。
TC，TurboCache的简写，NVIDIA的一项技术，能使独力显卡也能共享内存作为显存。
还有一个是Ultra，在GF7系列之前代表着最高端，但7系列最高端的命名就改为GTX。
一块显卡显卡芯片出来后我们称它为公版，为了占据各个价位的市场于是就对其频率做提升或降低然后当成一个新产品来卖，而显卡的后缀则是对其频率的解释，GT超频版，GS是降频版，什么都没有就是公版X1950是A卡的核心型号。
GT的含义NVIDIA 显卡的命名方式和F1赛车命名有很多相似的地方，GT本身就是高性能跑车的意思，GTX 即为超级跑车，相信NVIDIA肯定希望自己的显卡能像跑车一样“牛”。
一般来说，NVIDIA 每个系列显卡的最高端版本型号均是以Ultra为后缀。
GTX的意思是超强版，而Ultra的含义是至尊版，GS是加强版的意思。
从显卡上来说GS是指高清版，GT是指加强版！从性能上来说，同型号的显卡GT比GS强很多。
其他型号的含义除了GS，GT外，还有LE，GE，GTS，GTX还有A TI的PRO，XT，XTX等型号，我也说一下吧。
英伟达独立显卡
英伟达独立显卡英伟达（NVIDIA）是一家总部位于美国的半导体公司，成立于1993年。
英伟达以其创新的图形处理器（GPU）而闻名，这种技术在电子游戏、电影特效和科学研究等领域发挥着重要作用。
而英伟达独立显卡是该公司产品线中的一部分，下面我们将对其进行更详细的介绍。
英伟达独立显卡是一种高性能图形处理装置，用于将电脑生成的数字信号转化成图像。
与集成显卡相比，它有更强大的图形计算能力和更佳的显示效果。
独立显卡通常配备有独立的显存，可以提供更高的帧率和更平滑的游戏体验。
此外，独立显卡还具有更快的处理速度，能够支持更高的分辨率和更多的显示输出。
英伟达独立显卡的核心技术是其GPU。
GPU是独立显卡的“大脑”，通过并行计算来加速图形处理和科学计算。
英伟达的GPU采用了先进的架构和制造工艺，拥有大量的CUDA核心和更高的时钟速度，能够提供更高的性能和更低的功耗。
这意味着英伟达独立显卡能够更好地处理复杂的图形计算任务，如实时渲染、物理模拟和人工智能计算。
英伟达独立显卡在游戏领域表现出色。
其强大的图形处理能力可以提供更真实、更细致的游戏画面，使玩家享受到更沉浸式的游戏体验。
独立显卡还支持NVIDIA的专有技术，如DLSS （深度学习超采样）和RTX光追技术，能够提供更高的图形质量和更真实的光照效果。
此外，英伟达独立显卡还内置了视频编码引擎和高清音频处理器，可以提供更流畅的游戏录制和更震撼的音效效果。
除了游戏，英伟达独立显卡还在其他领域有广泛的应用。
它可以用于电影和电视制作，提供更快、更高质量的视频渲染和特效合成。
独立显卡还可以用于科学研究和工程设计，加速计算任务和模拟分析。
此外，独立显卡还可以用于数字货币挖掘和人工智能计算，为数据处理提供更快的速度和更高的效率。
总的来说，英伟达独立显卡是一种高性能图形处理装置，具有出色的图形计算能力和显示效果。
它在电子游戏、电影特效、科学计算和工程设计等领域有着广泛的应用。
有了英伟达独立显卡的支持，我们可以享受更真实、更细致的图像体验，同时也可以提高工作效率和计算能力。
nvidia显卡系列
nvidia显卡系列Nvidia是一家全球知名的图形处理器（GPU）制造商，他们的显卡产品因其出色的性能和卓越的图形处理能力而备受赞誉。
Nvidia的显卡系列众多，今天我将为大家介绍几个主要的系列。
首先要提到的是Nvidia的GeForce系列。
GeForce系列是Nvidia显卡中最著名和广泛使用的系列之一。
GeForce显卡适用于游戏和多媒体应用，能够提供出色的图形效果和优秀的性能。
GeForce系列包括多个子系列，例如GeForce RTX、GeForce GTX和GeForce MX等。
其中，GeForce RTX系列采用了Nvidia的图形处理架构Turing，带来了更加逼真的光线追踪效果和强大的人工智能功能；GeForce GTX系列则以性价比高、性能稳定的特点著称；而GeForce MX系列则专为轻度游戏和多媒体应用设计。
另一个重要的Nvidia显卡系列是Quadro系列。
Quadro系列是专为专业工作站和设计师所设计的图形解决方案。
这些显卡在3D建模、渲染、工程设计和虚拟现实等领域具有卓越的计算能力和精确的图形显示功能。
Quadro显卡的一个显著特点是它们拥有更多的显存和更大的存储带宽，这对于处理复杂的图形任务非常重要。
此外，Nvidia还有Tesla系列显卡。
这些显卡是专为高性能计算和科学计算而设计的，主要用于人工智能、数据分析和深度学习等领域。
Tesla显卡采用了Nvidia的独特的GPU架构，并拥有极高的计算能力和内存带宽，能够加速庞大数据集的处理和复杂计算任务的运行。
最后，Nvidia的显卡系列还包括了一些适用于嵌入式系统和移动平台的产品，如Jetson和Tegra系列。
这些显卡专为物联网、智能驾驶和移动游戏等领域开发，拥有高效的能源管理和强大的嵌入式计算能力。
总结起来，Nvidia的显卡系列丰富多样，适用于各种不同的用途和市场需求。
无论是高性能游戏、专业设计还是科学计算，Nvidia的显卡都能提供出色的性能和图形处理能力，为用户带来前所未有的视觉体验和计算能力。
显卡品牌选择了解不同品牌的优势与劣势
显卡品牌选择了解不同品牌的优势与劣势显卡品牌选择：了解不同品牌的优势与劣势在购买显卡之前，了解不同的品牌及其优势与劣势是至关重要的。
随着科技的发展，市场上涌现了许多知名的显卡品牌，如英伟达（NVIDIA）、AMD等。
本文将介绍几个常见的显卡品牌，并探讨它们的优势和劣势，旨在帮助读者做出明智的购买决策。
1. 英伟达（NVIDIA）：英伟达是全球最大的显卡制造商之一，其产品一直以来都备受赞誉。
英伟达显卡拥有先进的架构和强大的性能，可以提供卓越的图形渲染和处理能力。
其独特的CUDA技术使得英伟达显卡在科学计算、人工智能等领域具备一定的竞争优势。
此外，英伟达显卡的驱动程序更新及时，兼容性良好，用户体验较为出色。
然而，英伟达显卡的价格相对较高，不适合预算有限的消费者。
同时，由于英伟达显卡在市场中的占有率较高，有时会面临供应不足的问题，导致售价进一步上涨。
2. AMD：AMD是另一个备受推崇的显卡品牌，其显卡产品以高性价比著称。
相对于英伟达，AMD显卡价格较为亲民，适合预算有限的消费者。
此外，AMD显卡在多线程处理上表现优异，适用于图形设计、视频剪辑等需要高并发处理的任务。
然而，相比英伟达，AMD显卡的性能稍逊一筹。
在某些游戏中，AMD显卡的性能可能不如英伟达显卡，存在一定的劣势。
此外，AMD显卡的驱动程序相对不够稳定，更新速度较慢，有时会出现兼容性问题。
3. 其他品牌：除了英伟达和AMD，市场上还有一些其他的显卡品牌，如华硕（ASUS）、技嘉（GIGABYTE）、微星（MSI）等。
这些品牌在显卡市场也有一定的份额，在某些方面具备一定的优势。
例如，华硕的显卡产品常常注重散热效果，采用先进的散热技术，性能稳定可靠。
技嘉和微星等品牌在超频能力上有一定优势，能够更好地满足一些游戏玩家的需求。
然而，这些品牌也存在着一些劣势。
华硕显卡的价格相对较高，不适合预算有限的消费者。
技嘉和微星在驱动程序更新方面相对滞后，用户可能需要更多的耐心去解决兼容性问题。
英伟达公司简介
英伟达公司简介企业简介NVIDIA(全称NVIDIA Corporation，NASDAQ：NVDA，发音：宽式IPA：/ɛnvɪdɪə/，台湾与香港官方中文名为辉达)，创立于1993年4月，是一家以设计显示芯片和芯片组为主的半导体公司。
NVIDIA亦会设计游戏机核心，例如Xbox和PlayStation 3。
NVIDIA最出名的产品线是为个人与游戏玩家所设计的GeForce系列，为专业工作站而设计的Quadro系列，以及为服务器和高效运算而设计的Tesla系列。
NVIDIA的总部设在美国加利福尼亚州的圣克拉拉。
是一家无晶圆(Fabless)IC半导体设计公司。
现任总裁为黄仁勋。
主要产品NVIDIA的产品组合包括绘图处理器、个人电脑平台(主板逻辑核心)芯片组和数字媒体播放器的软件。
在Mac/PC用户社区中，NVIDIA的"GeForce"产品线最为人熟悉。
除了独立型显卡外，还有Microsoft的Xbox游戏核心和nForce主板的核心技术。
在2004年12月，NVIDIA宣布会协助Sony设计PS3的绘图处理器(RSX)。
NVIDIA 只会负责设计，Sony会负责制造该绘图处理器。
根据合约，NVIDIA会使用新力的芯片厂(新力和东芝)来制造RSX，并将制程提升至65纳米。
这与微软的协议是互相违背的，因为NVIDIA会通过第三者制造Xbox的绘图处理器。
2008年2月11日，NVIDIA发布了用于手机平台的APX 2500应用处理器。
该处理器集成了一个ARM处理器和一个显示核心。
这款处理器是由NVIDIA和微软联合研制，方面应用于使用Windows Mobile的电话中，提高Windows Mobile平台的多媒体处理能力。
NVIDIA于2008年12月发布了一支持Intel Atom处理器的NVIDIA ION移动平台，主打轻薄桌面型市场，可以支持DirectX 10的自带显示芯片。
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平民高清+DX10 Geforce 8600 GT
8系在继续 9系在延续
8800再升级 全规格G92出击
千元重地 9600GT全力把守
最强单卡 双核的“心”
又一款G92 豪华98GTX诞生
Shader初体验 Geforce 3
销量之王 Geforce 4 MX440
王者回归 Geforce 6800 Ultra
双轨并行 Geforce 6600
核心系列更名 Geforce 7800 GTX
威力双联装 Geforce 7950 GX2
机内核，例如Xbox和PlayStation
3。nVIDIA最出名的产品线是为游戏而设的GeForce显示卡系列，为专业工作站而设的Quadro显卡系列，和用于计算机主板的nForce芯片组系列。nVIDIA的总部设在美国加利福尼亚州的圣克拉拉。是一家无晶圆（Fabless）IC半导体设计公司。现任务为我推荐
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全球各地众多OEM厂商、显卡制造商、系统制造商、消费类电子产品公司都选择NVIDIA的处理器作为其娱乐和商用解决方案的核心组件。在PC应用领域(例如制造、科研、电子商务、娱乐和教育等)，NVIDIA公司获奖不断的图形处理器可以提供出色的性能和鲜锐的视觉效果。其媒体和通信处理器能够执行宽带连接和通信应用中要求十分苛刻的多媒体处理任务，并在音频应用能力方面取得突破。
目录
NVIDIA概述
NVIDIA品牌NVIDIA TNT
NVIDIA GeForce
NVIDIA GoForce
NVIDIA Quadro
NVIDIA nForce
NVIDIA产品台式机产品
平台
工作站
移动产品
手持终端
NVIDIA产品 台式机产品
平台
工作站
移动产品
手持终端
消费类电子产品
NVIDIA发展
NVIDIA展望 产业巨变后回顾历史
1995年 创新起步的NV1
1998年 Riva128的锋芒杀气
1999年 Riva TNT2再接再厉
消费类电子产品
NVIDIA发展
NVIDIA展望产业巨变后回顾历史
1995年 创新起步的NV1
1998年 Riva128的锋芒杀气
1999年 Riva TNT2再接再厉
硬件光影与变换！Geforce 256
攀上巅峰 Geforce 2 GTS
NVIDIA GeForce
为图形和视频所设计的GPU 配有NVIDIA GeForce
系列GPU的台式电脑和笔记本电脑带给用户无法比拟的性能，明快的照片，高清晰的视频回放，和超真实效果的游戏。GeForce
系列的笔记本GPU还包括先进的耗电管理技术，这种技术可以在不过分耗费电池的前提下保证高性能。
千元重地 9600GT全力把守
最强单卡 双核的“心”
又一款G92 豪华98GTX诞生
未来探秘 NVIDIA进入第三代DX10时代！
NviDIA显卡缺陷
CEO黄仁勋简介
展开 编辑本段NVIDIA概述
NV创始人:黄仁勋NVIDIA公司（Nasdaq代码：nvda）是全球可编程图形处理技术领袖。专注于打造能够增强个人和专业计算平台的人机交互体验的产品。公司的图形和通信处理器拥有广泛的市场，已被多种多样的计算平台采用，包括个人数字媒体PC、商用PC、专业工作站、数字内容创建系统、笔记本电脑、军用导航系统和视频游戏控制台等。NVIDIA全球雇员数量超过4000人。
和全球著名半导体厂商 SGS- Thompson 建立策略伙伴关系. May, 1995 NVIDIA 发布 NV1, 第一个主流多功能芯片：操纵杆,
Go纳入其工作站解决方案中，从而在移动工作站上实现了专业工作站级的特性和性能，并为移动专业人员带来了实实在在的利益。
移动产品
NVIDIA可提供一整套移动解决方案，满足最终用户的多种要求，包括在保持系统性能的前提下运行工程设计应用，为多功能娱乐设备提供图形处理能力等等。伴随GeForce™
核心系列更ห้องสมุดไป่ตู้ Geforce 7800 GTX
威力双联装 Geforce 7950 GX2
统一渲染新时代 Geforce 8800 GTX
平民高清+DX10 Geforce 8600 GT
8系在继续 9系在延续
8800再升级 全规格G92出击
PureVideo高清视频技术。 2701 San Tomas Expressway Santa Clara, CA 95050 408.486.2000
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编辑本段NVIDIA品牌
NVIDIA TNT
开创NVIDIA时代的产品
NVIDIA收购著名图形芯片厂商3dfx之前，NVIDIA奠定自己王者之路的品牌，到了TNT2时代，128位核心、支持AGP4X、支持32M显存，这些特性都为GeForce系列的成功奠定了基础
NVIDIA GoForce
为移动电话所设计的超低能耗手持GPU
真实的流动数字电视、控制台类的3D游戏、高保真环绕声效、流畅的DVD质量视频回放、和明快生动的照片。所有这些都有更长的电池寿命作保证。
NVIDIA Quadro
完整的专业解决方案带来性能突破和高质量 所有领先的专业图形应用均通过鉴定。 专业显示部件领域的王者。 NVIDIA 。
NVIDIA
百科名片
公司LOGOnVIDIA（全称为nVIDIA
Corporation，NASDAQ：NVDA，官方中文名称英伟达），创立于1993年1月，是一家以设计显示芯片和主板芯片组为主的半导体公司。nVIDIA亦会设计游戏
平台
数字媒体革命已经到来。当今的用户希望获得能够处理、存储和分配大量数字化内容的PC解决方案。NVIDIA公司的nForce媒体和通信处理器（MCP）可以实现无以伦比的系统性能、高速联网、扩充数字媒体连接和高保真音效。基于NVIDIA
nForce MCP的主板和PC解决方案能够满足32位和64位计算环境对可扩充性、功能和性能的需要，是专业和家庭用户以及游戏发烧友的理想之选。
NVIDIA公司专门打造面向计算机、消费电子和移动终端，能够改变整个行业的创新产品。专门打造面向计算平台、消费类电子产品和移动装置的助推行业发展的创新产品。这些产品家族正在改变视觉丰富和运算密集型应用例如视频游戏、电影产业、广播、工业设计、财政模型、空间探索以及医疗成像。
此外，NVIDIA致力于研发和提供引领行业潮流的先进技术，包括NVIDIA SLI技术——能够灵活地大幅提升系统性能的革命性技术，和NVIDIA
工作站
NVIDIA公司的Quadro®产品线面向专业三维和二维图形市场。NVIDIA凭借领先的技术将基于Quadro的工作站解决方案与NVIDIA统一驱动架构（UDA）和nViewTM软件完美地集成在一起，为设计、创意和科研专业人员提供了稳定的开发和应用环境。
NVIDIA还将系列移动工作站图形芯片——NVIDIA Quadro
NVIDIA产品和技术的基础是NVIDIA ForceWare，这是一种综合性软件套件，能够实现业内领先的图形、音频、视频、通信、存储和安全功能。NVIDIA
ForceWare可以提高采用NVIDIA GeForce图形芯片和NVIDIA nForce平台解决方案的各类台式和移动PC的工作效率、稳定性和功能。
编辑本段NVIDIA产品
台式机产品
NVIDIA是全球第一家能够提供适用于工作和娱乐应用并且同时支持众多操作系统的全套影院级着色三维图形解决方案的半导体公司。其GeForce系列图形芯片（GPU）能够为娱乐和游戏应用提供最出色的三维、二维和高清晰度电视性能，并可满足企业用户所要求的高速性能、鲜锐视觉效果以及水晶般清晰度。GeForce已成为全球领先PC厂商及显卡生产商的首选品牌。
Go移动图形处理器家族（包括性能超群的GeForce FX Go系列）的推出，NVIDIA
成为业界首家提供适用于移动市场的高性能三维图形处理器的企业。对工程师和动画师而言，全球第一款移动工作站图形芯片 Quadro Go
GL能够让他们在移动平台上实现实时交互。立足于大获成功的媒体和通信处理技术，NVIDIA nForce3 GO
是业内第一个专属视觉运算系统（VCS）。
NVIDIA nForce
世界上最先进的核心逻辑解决方案 nForce 媒体通信处理器（MCP）带来高带宽系统性能、先进的网络、存储和数字媒体连接。
可以在台式电脑、笔记本电脑、工作站和服务器上使用。 NVIDIA
解决方案的应用正在改变很多行业和很多组织，比如麻州总医院、美国航空航天管理局、美国橡树岭国家实验室、Sportvision公司 和皇家歌剧院。
GoForce能够实现业内领先的性能和超炫视觉效果。
消费类电子产品
微软XboxTM视频游戏控制台借助NVIDIA
Xbox图形处理器（XGPU）以及Xbox媒体和通信处理器（MCPX）实现出色的图形效果和令人难以置信的音频效果，以及最富动感的游戏体验。除此以外，NVIDIA的XGPU和MCPX还能实现超凡脱俗的三维图形、DVD和高清晰度电视、三维环境音效以及宽带连接功能。
硬件光影与变换！Geforce 256
攀上巅峰 Geforce 2 GTS
Shader初体验 Geforce 3
销量之王 Geforce 4 MX440