gpu和cpu區別對比

gpu就是顯卡的核心,也可以直接認為是圖形處理器。它是顯卡的“大腦”,它決定了該顯卡的檔次和大部分性能,同時也是2D顯示卡和3D顯示卡的區別依據。2D顯示晶元在處理3D圖像和特效時主要依賴CPU的處理能力,稱為“軟加速”。3D顯示晶元是將三維圖像和特效處理功能集中在顯示晶元內,也即所謂的“硬體加速”功能。顯示晶元通常是顯示卡上最大的晶元(也是引腳最多的)。現在市場上的顯卡大多採用NVIDIA和 AMD-ATI兩家公司的圖形處理晶元。

gpu和cpu區別對比

gpu和cpu的不同

gpu和cpu區別對比

一般來說玩遊戲吃gpu,日常運行吃cpu。不過遊戲內畫面要求越高,越看gpu,遊戲內單位越多,越看cpu。

1、計算量比較

CPU:計算量小,原理:只有4個運算單元

GPU:計算量大,原理:有1000個運算單元

2、計算複雜度比較:

CPU:可計算複雜的運算,比如積分微分,4個運算單元都屬於專家級別

GPU:只可以計算簡單的1+1算術題,不能計算複雜的微分積分,1000個運算單元屬於小學生水平。

3、對於單個積分微分的計算速度比較

CPU:較快。原理:單線程計算(比如機器人運動控制),單個晶元性能強勁,計算能力強,能計算出來

GPU:較慢,甚至可能計算不了;原理:單個晶元性能弱,計算能力弱,可能算不出來,或速度很慢

4、對於多個1+1算術題的計算速度比較

CPU:速度較慢。因為計算原理是:先算第1題, 再算第2題,總時間為【T1+T2+T3>>>+T1000(也就是1000個算術題消耗時間的累加])】

GPU:速度很快。因為計算原理是:可同時計算1000道算術題,總時間為【max(T1,T2,T3…T1000)(也就是1000個算術題消耗時間中的最大值)】

5、形象比喻

GPU:計算量大,但沒什麼技術含量,而且要重複很多很多次。就像你有個工作需要算幾億次一百以內加減乘除一樣,最好的辦法就是雇上幾十個小學生一起算,一人算一部分,反正這些計算也沒什麼技術含量,純粹體力活而已。

CPU:像老教授,積分微分都會算,就是工資高,一個老教授資頂二十個小學生,你要是富士康你雇哪個?GPU就是這樣,用很多簡單的計算單元去完成大量的計算任務,純粹的人海戰術。

6、適用場景

CPU:適合需要前後計算步驟嚴密關聯的計算場景。這些任務涉及到“流”的問題,必須先計算完第一步,再去計算第二步;比如你去相親,雙方看著順眼才能繼續發展。總不能你這邊還沒見面呢,那邊找人把證都給領了。這種比較複雜的問題都是CPU來做的,生活中大部分用的都是CPU,例如武器裝備運動控制、個人電腦使用等

GPU:適合前後計算步驟無依賴性,相互獨立的計算場景。很多涉及到大量計算的問題基本都有這種特性,比如你說的破解密碼,挖礦和很多圖形學的計算。這些計算可以分解為多個相同的簡單小任務,每個任務就可以分給一個小學生去做。

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