GPUとは何ですか
GPU の完全な英語名は Graphic Processing Unit で、中国語では「グラフィックス プロセッサ」と訳されます。GPU はグラフィックス カードの「頭脳」であり、グラフィックス カードのグレードとパフォーマンスのほとんどを決定します。携帯電話のマザーボードでは、GPU チップは通常、CPU チップの隣にあります。
#この記事の動作環境: Windows 7 システム、Dell G3 コンピューター。
CPUについては馴染みのない人も多いと思いますが、GPUとは何か知らない人も多いのではないでしょうか? GPUとは何なのかをまとめてみましょう。
1: GPUとは
GPUとは、Graphics Processing Unitの略で、3Dグラフィックスなどの描画を行うことができる半導体チップ(プロセッサー)です。 。 GPUはパソコンやサーバーに搭載される半導体チップで、3Dグラフィックスなどの画像を描画するために使用される中央処理装置です。3Dグラフィックスの描画に関する演算処理はCPUに任せられます。 GPUに。 [推奨読書: cpu とは]
最近、高性能を利用した一般的なコンピューティング用の GPGPU グラフィックス プロセッシング ユニットが多数登場しています。 3Dグラフィックス以外の演出を行うための演算性能もGPGPUを利用することで、スーパーコンピュータを上回る性能のサーバを低コストで構築できます。
2: GPU と CPU の違い
CPU と GPU はどちらも PC やサーバーの動作に必要な同じ「計算プロセス」を実行します。CPU は PC と同じですまたは、サーバーの対応する頭脳である GPU は、画像記述専用の頭脳ですが、画像処理の専門家は、次のような他の計算処理 (GPGPU) を実行する場合もあります。例えば、3Dゲームでは映像が流れるようにモニターに投影されますが、この処理にはGPUによる多くの計算が必要になりますが、ただ映像を投影するだけでは3Dゲームは構築できません。 CPU は、ハードディスクからのゲームの読み取りなど、データに基づいてこれらのビデオを記述し、キーボードとマウスを使用してプログラムによって入力されたコマンドを処理します。 GPUは、画像をレンダリングするための従来の大規模な計算処理に適したプロセッサであり、CPUの1つは、HDD、メモリ、オペレーティングシステム、プログラム、キーボードなど、コンピュータ全体から送信される情報を処理するコマンドプロセッサです。たとえば、CPU がプロセス全体を実行している場合は、CPU の方がパフォーマンスが高く、大量のフォームを迅速に処理できるファクトリと比較できます。上の表のコア数
#三: GPU の構造と処理能力
。
以上がGPUとは何ですかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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コンピューターにある程度詳しい友人なら、GPU には共有メモリがあることを知っているはずですが、多くの友人は、共有メモリによってメモリの数が減り、コンピューターに影響が出るのではないかと心配して、GPU をオフにしたいと考えています。見る。 win10gpu 共有メモリをオフにする: 注: GPU の共有メモリをオフにすることはできませんが、その値を最小値に設定することはできます。 1. 起動時に DEL を押して BIOS に入ります。一部のマザーボードでは、F2/F9/F12 を押して入る必要があります。BIOS インターフェイスの上部には、「メイン」、「詳細」、その他の設定を含む多くのタブがあります。「チップセット」を見つけます。 " オプション。以下のインターフェイスで SouthBridge 設定オプションを見つけ、Enter をクリックして入力します。

共有 GPU メモリとは、WINDOWS10 システムによってグラフィックス カード用に特別に分割された優先メモリ容量を意味します。グラフィックス カードのメモリが十分ではない場合、システムは「共有 GPU メモリ」のこの部分を優先します。WIN10 システムでは、半分物理メモリ容量のうち、「共有 GPU メモリ」に分割されます。

ハードウェア アクセラレーション GPU を有効にする必要がありますか?テクノロジーの継続的な開発と進歩に伴い、コンピューター グラフィックス処理の中核コンポーネントとして GPU (グラフィックス プロセッシング ユニット) が重要な役割を果たしています。ただし、ハードウェア アクセラレーションをオンにする必要があるかどうかについて疑問を抱くユーザーもいるかもしれません。この記事では、GPU のハードウェア アクセラレーションの必要性と、ハードウェア アクセラレーションをオンにした場合のコンピューターのパフォーマンスとユーザー エクスペリエンスへの影響について説明します。まず、ハードウェア アクセラレーションによる GPU がどのように動作するかを理解する必要があります。 GPUは特化型

TechPowerUp によると、1 月 2 日のこのサイトのニュースによると、AMD は Navi32 GPU をベースにしたノートブック用グラフィックス カードを間もなく発売する予定で、具体的なモデルは RX7700M と RX7800M になる可能性があります。現在、AMD は、ハイエンド RX7900M (72CU)、メインストリーム RX7600M/7600MXT (28/32CU) シリーズ、RX7600S/7700S (28/32CU) シリーズなど、さまざまな RX7000 シリーズ ノートブック GPU を発売しています。 Navi32GPU は 60CU なので、AMD が RX7700M や RX7800M にするか、低消費電力モデル RX7900S を作るかもしれません。 AMDが期待しているのは、

最近発売された Beelink GTi 14 の際立った機能の 1 つは、ミニ PC の下に隠し PCIe x8 スロットがあることです。同社は発売時に、これにより外部グラフィックスカードをシステムに接続しやすくなると述べた。ビーリンクにはnがあります

AMD は、今年の第 2 四半期に FSR 3.1 をリリースするという 24 年 3 月の当初の約束を果たしました。 3.1 リリースを本当に際立たせているのは、フレーム生成側がアップスケーリング側から切り離されていることです。これにより、Nvidia および Intel GPU の所有者は FSR 3 を適用できるようになります。

opengl レンダリング GPU には「自動」を選択します。通常、opengl レンダリングには自動モードを選択します。レンダリングはコンピュータの実際のハードウェアに応じて自動的に選択されます。指定したい場合は、適切なグラフィック カードを指定します。 2D および 3D ベクター グラフィックス コンテンツのレンダリングに適しており、OpenGL 一般コンピューティング API のサポートは CPU よりも強力です。

ご存知のとおり、ディープ ラーニングとニューラル ネットワークのタスクを扱う場合は、CPU ではなく GPU を使用することをお勧めします。これは、ニューラル ネットワークに関しては、比較的ローエンドの GPU であっても CPU よりも優れたパフォーマンスを発揮するためです。ディープ ラーニングは大量のコンピューティングを必要とする分野であり、GPU の選択がディープ ラーニングのエクスペリエンスをある程度決定します。しかし、ここで問題が発生します。適切な GPU を選択する方法は、頭の痛い問題であり、頭を悩ませる問題でもあります。落とし穴を回避し、費用対効果の高い選択をするにはどうすればよいでしょうか?著名な評価ブロガーである Tim Dettmers 氏は、スタンフォード大学、UCL、CMU、NYU、UW から博士号取得のオファーを受け、現在ワシントン大学で博士号取得に向けて勉強中ですが、次の分野でどのような種類の GPU が必要であるかに焦点を当てています。ディープラーニングと彼独自の学習を組み合わせた
