一、CPU和GPU的区别
1、在功能定位层面:
CPU (Central Processing Unit,中央处理器)就是机器的“大脑”,是完成布局谋略、发号施令、控制行动的“总司令”。
GPU(Graphics Processing Unit,中文为图形处理器),就如其名字一样,GPU最初是用在个人电脑、工作站、游戏机上运行绘图运算工作的微处理器(协处理器)。
CPU和GPU之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们分别针对了两种不同的应用场景。
CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。
而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构
2、在架构层面:
架构对比
CPU内部cache以及控制部分占据了很大一部分片上面积,因此计算单元占比很少,核心数量有限;而GPU,GPU只有很简单的控制单元,剩下的大部分都被计算单元占据,几百到几千核心;
二、显卡和GPU的关系
1、什么是显卡?
显卡(Video card,Graphics card)全称显示接口卡,又称显示适配器,是计算机最基本配置、最重要的配件之一。就像电脑联网需要网卡,主机里的数据要显示在屏幕上就需要显卡。因此,显卡是电脑进行数模信号转换的设备,承担输出显示图形的任务。具体来说,显卡接在电脑主板上,它将电脑的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来。
2、什么是GPU?
GPU这个概念是由Nvidia公司于1999年提出的。GPU是显卡上的一块芯片,就像CPU是主板上的一块芯片。那么1999年之前显卡上就没有GPU吗?当然有,只不过那时候没有人给它命名,也没有引起人们足够的重视,发展比较慢。
三、GPGPU和GPU的关系
1、了解GPGPU是如何GPU发展演进而来的
GPU的出现主要解决了CPU对应图形处理性能瓶颈的问题,随着人工智能技术快速发展,除了图形相关算力需求外,对CPU通用计算能力的要求也越来越高。这时,GPGPU应用而生
GPGPU全称General Purpose GPU,即通用计算图形处理器。其中第一个“GP”通用目的(GeneralPurpose),而第二个“GP”则表示图形处理(GraphicProcess),这两个“GP”搭配起来即“通用图形处理”。可以通俗的将GPGPU理解为一个辅助CPU的工具,它能够帮助CPU进行非图形相关程序的运算。
GPGPU架构设计时,去掉了GPU为了图形处理而设计的加速硬件单元,保留了GPU的SIMT架构和通用计算单元。所以当前基于GPU的图形任务无法直接运行在GPGPU上(以后也许可以),但对于科学计算,AI训练、推理任务(其实主要是矩阵运算)等通用计算类型的任务仍然保留了GPU的优势,即高效搬运,运算,重复性的有海量数据的任务。目前主要用于例如物理计算、加密解密、科学计算以及比特币等加密货币的生成。
四、显卡的公版和非公版
1、公版显卡的定义(一般是消费级的显卡)
通常是由NVIDIA和AMD官方给予的最原始产品设计方案。
主要包括:电路设计、接口类型、原材料、散热处理全部都是有标准规范的,并且显卡的核心频率也都完全一致。公版显卡最大的特点,除了快速铺货抢占市场外,也有严控显卡的质量,保持市场价格,塑造企业品牌形象的作用。
公版显卡特点:用料相对要好,生产成本昂贵,售价更贵(不绝对)
2、非公版显卡:
非公版显卡也就是其他的生产厂家取得公版的最原始产品设计方案之后,通过调整做出来的显卡。比如调整所用材料,散热风扇等等,很有可能会提升到三散热风扇以及多散热导管协助显卡更好散热,但也很有可能原来是双散热风扇的减低到单散热风扇,以大幅度降低生产成本。非公版显卡最大的特点就是显卡频率很有可能会比公版显卡的高一些,也就是生产厂家给显卡做了显卡超频。如此一来,非公版显卡的使用性能会比公版显卡要好5~10%左右。