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GPU 和显卡有什么区别

2018-11-19发布
  • 0关注
粉丝:6人 关注:6人

GPU 和显卡有什么区别

3个回复
#
1

GPU基于openGL解码,专注于浮点运算与专业制图

一般显卡基于DX解码技术,侧重与一般应用


OpenGL效果更细腻但是相对DX解码不适用于游戏及视频

应用方向完全相反的两个方向

暂无评论

#
2
平哥 四段
粉丝:4人 关注:2人

显卡:一种PCB板卡,卡上有一个处理芯片,这个处理芯片的计算能力类似于CPU,但是此芯片是专注于显示的数据处理。所以我们称其为GPU:Graphics Processing Unit

所以,我们得出一个结论:专注于显示图形的数据处理的芯片,此芯片所在的独立的PCB板卡,称其为显卡或显示卡。


而针对于你的这个问题,我想你是相当于显示而言的GPU,此时这个GPU是狭义上的。应该指的是Accelerator。针对这个说明,在HPE的资料中有明确的解释:

Accelerator and GPGPU Information

Hewlett Packard Enterprise supports various accelerators on select HPE Proliant servers to support different workloads. The accelerators enable seamless integration of GPU computing with HPE ProLiant servers for high-performance computing, large data center graphics, deep learning and virtual desktop deployments. These accelerators deliver all of the standard benefits of GPU computing while enabling maximum reliability and tight integration with system monitoring and management tools such as HPE Insight Cluster Management Utility.


而GPGPU的解释为::General-purpose computing on graphics processing units

在这里,我们要清楚一件事。Accelerator上的GPU并不是仅专注于显示图形数据运算的。而是通用运算,包括但不限于:高性能计算,大型数据中心图形运算,深度学习和虚拟桌面部署等数据运算及处理。


所以,有些Accelerator是根本就没有外置显示接口的!


那么Accelerator是如何衍生出来的呢?历史进程是这样的:

1.GPU的运算能力在不停的提升,在某些运算方面(浮点运算等)已经不弱于或超过CPU了。

2.PCI-E的技术,实现了更高的总线速率及带宽。提供了GPU参与处理非显示图形数据的通道。

3.区块链应用的产生,允许终端设备提供GPU的运算能力进行数据处理。

当然,并不是所有Accelerator都是应用于区块链项目,理论上来讲,只要你的应用需求更多的数据处理能力,就可以考虑是否通过Accelerator来实现。


所以,我们可以再下一个定义:应用在通用数据处理上,处理所用的GPU芯片所在的独立的PCB板卡,称其为Accelerator。此板卡并非必需显示接口!!!


以上为个人理解,人工手打,不喜勿喷。

技术层面有不准确的地方欢迎拍砖!


暂无评论

#
3
平哥 四段
粉丝:4人 关注:2人

而针对于你的这个问题,我想你是相对于显示卡而言的GPU,此时这个GPU是狭义上的。

暂无评论

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