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天天都在说CPU,那GPU是什么?CPU与GPU有哪些区别?

2023-5-6 08:26| 发布者: 开心| 查看: 8| 评论: 0

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摘要:   在买电脑整机或者自己组装电脑的过程中,我们讨论最多的可能就是CPU,但有一个词与它很像,那就是GPU,对于它很多人可能并不了解,它的功能究竟是什么?下面小编就跟 ...
      在买电脑整机或者自己组装电脑的过程中,我们讨论最多的可能就是CPU,但有一个词与它很像,那就是GPU,对于它很多人可能并不了解,它的功能究竟是什么?下面小编就跟大家聊一聊GPU,以及CPU与GPU的区别。

GPU是什么 图1
  GPU(Graphics Processing Unit的缩写)是显示卡的“心脏”,也就相当于CPU在电脑中的作用,又称显示核心、视觉处理器、显示芯片,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上图像运算工作的微处理器。它决定了该显卡的档次和大部分性能。过去有2D和3D之分,现在通俗指3D显示芯片。
  一、GPU的工作原理
  简单说GPU就是能够从硬件上支持T&L(Transform andLighting,多边形转换与光源处理)的显示芯片,因为T&L是3D渲染中的一个重要部分,在大多数PC中,T&L的大部分运算是交由CPU处理的,但由于CPU的任务繁多,除了T&L之外,还要做内存管理、输入响应等非3D图形处理工作,常常出现显卡等待CPU数据的情况,在系统为windows vista或以上的环境中,可以把T&L的所有工作交给GPU完成,大大提高显卡运行的效率,也使得显卡对CPU的依赖最大化的减少。

GPU是什么 图2
  二、主要功能
  GPU是显示卡的“大脑”,它决定了该显卡的档次和大部分性能,同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。2D显示芯片在处理3D图像和特效的时候主要依赖CPU的处理能力,称为“软加速”。3D显示芯片是将三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内,也即所谓的“硬件加速”功能。显示芯片通常是显示卡上最大的芯片(也是引脚最多的)。现在市场上的显卡大多采用NVIDIA和 AMD-ATI两家公司的图形处理芯片。

GPU是什么 图3
  三、GPU主流供应商
  和CPU一样,GPU的生产厂商比较多,但大家熟悉的却只有INA,以至于大家以为GPU只有三大厂商。

GPU是什么 图4
  Intel
  intel不但是世界上最大的CPU生产销售商,也是世界最大的GPU生产销售商。要是只按发售数量计算,intel随着它主板发售的集成GPU占据了整个GPU市场的60%以上。
  Nvidia
  现在最大的独立显卡生产销售商,旗下有民用的Geforce系列,还有专业的Quadro系列。其GPU具有cuda通用运算、 PureVideo高清视频技术、PhysX物理加速、Optimus智能显卡切换等。
  AMD(ATI)
  世界上第二大的独立显卡生产销售商,他的前身就是ATI。旗下有民用的Radeon系列,还有专业的FireGL系列等。其GPU具有Stream通用运算、ATI Video Converter视频转码、UVD高清视频技术,Havok、Bullet和Pixelux DMM三种物理引擎等。
  四、CPU与GPU的区别:
  在说明两者之间的区别之前,首先要了解什么是CPU,什么是GPU,两者各代表什么。CPU即中央处理器,GPU即图形处理器。其次,要解释两者的区别,要先明白两者的相同之处:两者都有总线和外界联系,有自己的缓存体系,以及数字和逻辑运算单元。一句话,两者都为了完成计算任务而设计。

GPU是什么 图5
  两者的区别在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异:
  CPU虽然有多核,但总数没有超过两位数,每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元,并辅助有很多加速分支判断甚至更复杂的逻辑判断的硬件;GPU的核数远超CPU,被称为众核(NVIDIA Fermi有512个核)。每个核拥有的缓存大小相对小,数字逻辑运算单元也少而简单(GPU初始时在浮点计算上一直弱于CPU)。
  从结果上导致CPU擅长处理具有复杂计算步骤和复杂数据依赖的计算任务,如分布式计算、数据压缩、人工智能、物理模拟、以及其他很多很多计算任务等。GPU由于历史原因,是为了视频游戏而产生的(至今其主要驱动力还是不断增长的视频游戏市场),在三维游戏中常常出现的一类操作是对海量数据进行相同的操作,如:对每一个顶点进行同样的坐标变换;对每一个顶点按照同样的光照模型计算颜色值。
  GPU的众核架构非常适合把同样的指令流并行发送到众核上,采用不同的输入数据执行。在两年前,图形学之外的领域专家开始注意到GPU与众不同的计算能力,开始尝试把GPU用于通用计算(即GPGPU)。之后NVIDIA发布了CUDA,AMD和Apple等公司也发布了OpenCL,GPU开始在通用计算领域得到广泛应用,包括:数值分析、海量数据处理(排序,Map-Reduce等)、金融分析等等。
  简而言之,当程序员为CPU编写程序时,倾向于利用复杂的逻辑结构优化算法从而减少计算任务的运行时间,即Latency。当程序员为GPU编写程序时,则利用其处理海量数据的优势,通过提高总的数据吞吐量(Throughput)来掩盖Lantency。目前,CPU和GPU的区别正在逐渐缩小,因为GPU也在处理不规则任务和线程间通信方面有了长足的进步。另外,功耗问题对于GPU比CPU更严重。
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