Apakah perbezaan antara gpgpu dan gpu
Perbezaan antara gpgpu dan gpu: GPGPU bertanggungjawab untuk pengiraan beberapa program bukan berkaitan grafik, manakala GPU bertanggungjawab untuk pemaparan grafik. 2. GPGPU biasanya disepadukan ke dalam CPU, manakala GPU digunakan sebagai modul berasingan, iaitu teras grafik bebas atau teras grafik bersepadu papan induk. 3. GPU bertanggungjawab untuk beberapa rendering grafik dan senario pengiraan grafik, dan prestasi GPU adalah penting semasa bermain permainan manakala GPGPU bertanggungjawab untuk beberapa pengiraan yang tidak ada kaitan dengan grafik, yang secara khusus ditunjukkan dalam kelajuan; penyulitan dan penyahsulitan, dsb.
Persekitaran pengendalian tutorial ini: sistem Windows 7, komputer Dell G3.
Apakah itu GPU
Pada masa ini, permintaan pengkomputeran yang berkaitan dengan pemprosesan grafik semakin meningkat, yang dihadkan oleh kuasa pengkomputeran titik terapung bagi CPU itu sendiri Bagi mereka yang memerlukan Untuk operasi pemprosesan imej pengkomputeran berketumpatan tinggi, kaedah tradisional untuk melaksanakannya pada CPU tidak mencapai kemajuan yang besar dalam prestasi pemprosesan dan kecekapan. Oleh itu, industri telah membangunkan GPU (Unit Pemprosesan Grafik) khusus untuk keperluan pengkomputeran berkaitan pemprosesan grafik, iaitu mikropemproses yang melengkapkan operasi imej.
Apakah itu GPGPU
Dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, di samping permintaan untuk kuasa pengkomputeran berkaitan grafik, terdapat juga keperluan untuk keupayaan pengkomputeran am CPU Ia semakin tinggi dan lebih tinggi. Pada masa ini, aplikasi GPGPU telah dilahirkan.
GPGPU adalah singkatan kepada GPU Tujuan Umum, iaitu pemproses grafik pengkomputeran tujuan umum. "GP" pertama mewakili tujuan umum (GeneralPurpose), dan "GP" kedua mewakili pemprosesan grafik (GraphicProcess) Gabungan kedua-dua "GP" ini bermaksud "pemprosesan grafik umum". GPGPU boleh difahami secara amnya sebagai alat yang membantu CPU Ia boleh membantu CPU melaksanakan pengiraan program bukan grafik.
Apabila mereka bentuk seni bina GPGPU, unit perkakasan pecutan yang direka oleh GPU untuk pemprosesan grafik telah dialih keluar dan seni bina SIMT dan unit pengkomputeran am GPU telah dikekalkan. Oleh itu, tugas grafik berasaskan GPU semasa tidak boleh dijalankan secara langsung pada GPGPU (mungkin mungkin pada masa hadapan), tetapi tugas pengkomputeran umum seperti pengkomputeran saintifik, latihan AI dan tugas inferens (sebenarnya terutamanya operasi matriks) masih mengekalkan kelebihan GPU, iaitu, Mengangkut, mengira dan mengulang tugas dengan cekap yang melibatkan jumlah data yang besar. Pada masa ini ia digunakan terutamanya untuk pengkomputeran fizikal, penyulitan dan penyahsulitan, pengkomputeran saintifik, dan penjanaan mata wang kripto seperti Bitcoin.
Perbezaan antara gpgpu dan gpu
1. Tugas yang berbeza
GPGPU bertanggungjawab beberapa Operasi program bukan grafik berkaitan, dan GPU yang sering kita dengar bertanggungjawab untuk pemaparan grafik, tugas kedua-duanya adalah berbeza.
2. Bentuk kewujudan yang berbeza
GPGPU biasanya disepadukan ke dalam CPU, manakala GPU digunakan sebagai modul berasingan, iaitu teras grafik atau papan induk bebas Teras grafik bersepadu.
3. Fungsi yang berbeza
Memandangkan kedua-duanya bertanggungjawab untuk kawasan yang berbeza, fungsinya secara semula jadi berbeza, yang ditunjukkan dalam penggunaan harian: GPU bertanggungjawab Dalam sesetengah grafik rendering dan senario pengkomputeran grafik, prestasi GPU adalah penting semasa bermain permainan manakala GPGPU bertanggungjawab untuk beberapa pengiraan yang tiada kaitan dengan grafik, yang secara khusus ditunjukkan dalam kelajuan penyulitan dan penyahsulitan, dsb.
Pengetahuan lanjutan:
Untuk membezakan perbezaan antara GPU dan GPGPU dengan lebih baik, AIDA64 boleh melihat maklumat berkaitan GPU:
Pilih "Peranti Paparan" - "Pemproses Grafik (GPU)" daripada menu kiri
Klik untuk melihat maklumat berkaitan GPU , yang termasuk proses GPU, pengilang dan maklumat lain.
Gunakan AIDA64 untuk melihat maklumat terperinci GPU
Untuk mengetahui lebih lanjut berkaitan, sila lawati lajur Soalan Lazim !
Atas ialah kandungan terperinci Apakah perbezaan antara gpgpu dan gpu. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Rakan yang mengetahui sesuatu tentang komputer mesti tahu bahawa GPU telah berkongsi memori, dan ramai rakan bimbang bahawa memori yang dikongsi akan mengurangkan bilangan memori dan menjejaskan komputer, jadi mereka ingin mematikannya. Berikut ialah cara untuk mematikannya satu pandangan. Matikan memori kongsi win10gpu: Nota: Memori kongsi GPU tidak boleh dimatikan, tetapi nilainya boleh ditetapkan kepada nilai minimum. 1. Tekan DEL untuk memasuki BIOS semasa boot Sesetengah papan induk perlu menekan F2/F9/F12 untuk masuk Terdapat banyak tab di bahagian atas antara muka BIOS, termasuk "Main, Advanced" dan tetapan lain "pilihan. Cari pilihan tetapan SouthBridge dalam antara muka di bawah dan klik Enter untuk masuk.

Memori gpu dikongsi bermaksud kapasiti memori keutamaan yang dibahagikan khas oleh sistem WINDOWS10 untuk kad grafik apabila memori kad grafik tidak mencukupi, sistem akan memberi keutamaan kepada bahagian "memori GPU dikongsi" ini dalam sistem WIN10; daripada kapasiti memori fizikal akan dibahagikan kepada "Memori GPU dikongsi".

Adakah perlu untuk mendayakan GPU dipercepatkan perkakasan? Dengan pembangunan dan kemajuan teknologi yang berterusan, GPU (Unit Pemprosesan Grafik), sebagai komponen teras pemprosesan grafik komputer, memainkan peranan penting. Walau bagaimanapun, sesetengah pengguna mungkin mempunyai soalan tentang sama ada pecutan perkakasan perlu dihidupkan. Artikel ini akan membincangkan keperluan pecutan perkakasan untuk GPU dan kesan menghidupkan pecutan perkakasan pada prestasi komputer dan pengalaman pengguna. Pertama, kita perlu memahami cara GPU dipercepatkan perkakasan berfungsi. GPU adalah khusus

Menurut berita dari laman web ini pada 2 Januari, menurut TechPowerUp, AMD akan melancarkan kad grafik notebook berdasarkan Navi32 GPU Model tertentu mungkin RX7700M dan RX7800M. Pada masa ini, AMD telah melancarkan pelbagai GPU komputer riba siri RX7000, termasuk RX7900M (72CU) dan siri RX7600M/7600MXT (28/32CU) arus perdana dan siri RX7600S/7700S (28/32CU). Navi32GPU mempunyai 60CU AMD boleh menjadikannya RX7700M dan RX7800M, atau ia mungkin menghasilkan model RX7900S berkuasa rendah. AMD dijangka akan

Salah satu ciri menonjol Beelink GTi 14 yang dilancarkan baru-baru ini ialah PC mini mempunyai slot PCIe x8 tersembunyi di bawahnya. Pada pelancaran, syarikat itu berkata bahawa ini akan memudahkan untuk menyambungkan kad grafik luaran ke sistem. Beelink mempunyai n

Pilih "Auto" untuk gpu rendering opengl secara umumnya pilih mod automatik untuk rendering opengl secara automatik mengikut perkakasan sebenar komputer jika anda ingin tentukan, kemudian nyatakan kad grafik yang sesuai lebih sesuai untuk memaparkan kandungan grafik vektor 2D dan 3D, sokongan untuk API pengkomputeran umum OpenGL lebih kuat daripada CPU.

AMD menunaikan janji awalnya pada 24 Mac untuk melancarkan FSR 3.1 pada Q2 tahun ini. Apa yang benar-benar membezakan keluaran 3.1 ialah penyahgandingan bahagian penjanaan bingkai daripada bahagian peningkatan. Ini membolehkan pemilik GPU Nvidia dan Intel menggunakan FSR 3.

Seperti yang kita sedia maklum, apabila menangani pembelajaran mendalam dan tugas rangkaian saraf, adalah lebih baik menggunakan GPU berbanding CPU kerana GPU yang agak rendah akan mengatasi CPU apabila ia melibatkan rangkaian saraf. Pembelajaran mendalam ialah bidang yang memerlukan banyak pengkomputeran Pada tahap tertentu, pilihan GPU secara asasnya akan menentukan pengalaman pembelajaran yang mendalam. Tetapi di sini datang masalah, bagaimana untuk memilih GPU yang sesuai juga adalah perkara yang memeningkan kepala dan membakar otak. Bagaimana untuk mengelakkan perangkap dan bagaimana untuk membuat pilihan yang kos efektif? Tim Dettmers, seorang blogger penilaian terkenal yang telah menerima tawaran PhD dari Stanford, UCL, CMU, NYU, dan UW dan sedang belajar untuk PhD di University of Washington, memfokuskan pada jenis GPU yang diperlukan dalam bidang pembelajaran mendalam, digabungkan dengan pembelajarannya sendiri